Mit dem GQL-Projekt startet die erste neue ISO-Datenbanksprache seit SQL
München, 17. September 2019 – Das ISO/IEC Joint Technical Committee 1 (JTC1) hat heute der Einführung von GQL (Graph Query Language) als neue Abfragesprache für Datenbanken zugestimmt. Wie die Abfragesprache SQL für relationale Datenbanken, soll GQL als internationaler Standard für eine deklarative Abfragesprache von Property Graph Datenbanken kodifiziert werden. Der Beschluss ist das Ergebnis jahrelanger Forderungen seitens der Datenbank-Community sowie Initiativen des führenden Graphdatenbank-Anbieters Neo4j.
Die Notwendigkeit einer Standardsprache für Graphen wurde erstmals im Mai 2018 in einem GQL-Manifest formuliert. Im Juni 2019 wurde das Projekt schließlich bei einem internationalen Treffen der zuständigen Arbeitsgruppe (ISO/IEC JTC1 SC32) vorgestellt. Zehn Länder, darunter Deutschland, die USA, Großbritannien, Südkorea und China, stimmten für den Vorschlag. Nationale Experten von sieben Ländern werden sich aktiv an der Entwicklung des internationalen Standards beteiligen.
Das GQL-Projekt soll die Entwicklung der nächsten Generation von Technologiestandards einleiten und so die Abfrage der vernetzten Daten von Heute optimieren. Das Programm legt fest, die bereits etablierten Kerngrundlagen von SQL so weit wie möglich zu übernehmen und eine offene Zusammenarbeit zu ermöglichen, um Kompatibilität und Interoperabilität sicherzustellen. SQL wurde vor mehr als 30 Jahren vom ISO/IEC als Abfragesprache eingeführt. Seitdem hat sie sich zur dominierenden Sprache für relationale Datenbanken entwickelt, eine breite Akzeptanz bei Anbietern und Anwendern erreicht und dem Markt für relationale Datenbanken zu enormem Wachstum verholfen.
“Die Zeit ist reif, gemeinsam nun auch für die Abfragesprache von Property Graph Datenbanken einen formalen Standard zu definieren”, erklärt Stefan Plantikow, Product Manager und Standards Engineer for Property Graph Querying bei Neo4j. Als GQL-Project Lead und GQL-Editor wird er die Erarbeitung des Standards mitvorantreiben. Dabei kann er auf seine jahrelange Erfahrung bei der Entwicklung der Graph-Abfragesprache Cypher zurückgreifen, die ein wichtiger Baustein für GQL darstellt. “GQL baut auf dem bestehenden Know-how bei der Abfrage von Graphen auf. Die Standardsprache wird native Graphdatentypen- und -strukturen, ein eigenes Graphschema und einen Pattern Matching-Ansatz zur Datenabfrage, -eingabe und -manipulation unterstützen. Darüber hinaus wird es neue Möglichkeiten geben, Graphen und Graph-Visualisierungen zu erstellen und tabellarische und genestete Daten zu generieren. Wir berücksichtigten dabei bestehende Sprachen und wollen diese weiterentwickeln – einschließlich einer Graph-Erweiterungen für SQL.”
Neben Neo4j beteiligen sich viele weitere Technologie-Unternehmen aktiv an der Entwicklung von GQL als Standardsprache, darunter Redis Labs, SAP und IBM. Die GQL-Initiativen spiegeln das schnelle Wachstum des Markts an Graphdatenbanken wider. Die zunehmende Verbreitung der Abfragesprache Cypher unterstreicht die hohe Nachfrage von Anwendern nach einer singulären Standardsprache für Graphdatenbanken nach dem Vorbild von SQL.
“Es ist ein sehr ausgeglichener Ansatz: Mit GQL beginnt die Datenbankabfragesprache der Zukunft. Gleichzeitig können wir die Vorteile und die Verbreitung von SQL weiter nutzen”, erklärt Keith Hare, Initiator des internationalen SQL Standards Committee. Hare setzt sich seit 1988 für den SQL-Standardisierungs-Prozess ein und hat den Fortschritt hin zu einer standardisierten Abfragesprache für Graphdatenbanken aktiv begleitet. “Der Zuspruch für das GQL-Projekt von der internationalen Community hat uns sehr motiviert. Eine solche Unterstützung ist ein positives Zeichen für den Erfolg des Standards – sowohl in der Praxis als auch formal auf dem Papier.”
Mehr über das GQL-Projekt erfahren Sie im Neo4j Blog ” It’s Time for a Single Property Graph Query Language”
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Neo4j ist die führende Graph-Plattform, die Unternehmen wie Airbus, Comcast, eBay, NASA, UBS, Walmart entscheidende Innovationen und Wettbewerbsvorteile bietet. Tausende von Community- Projekten sowie mehr als 300 Kunden erschließen vernetzte Daten mit Hilfe von Neo4j, um Zusammenhänge zwischen Menschen, Prozessen, Standorten und Systemen aufzudecken. Der Fokus auf Datenbeziehungen ermöglicht es Anwendungen, die mit Neo4j entwickelt wurden, die Herausforderungen vernetzter Daten zu meistern – von künstlicher Intelligenz, über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis hin zum Stammdatenmanagement. Weitere Informationen unter Neo4j.com und @Neo4j.
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