TY - BOOK A1 - Beyhl, Thomas A1 - Blouin, Dominique A1 - Giese, Holger A1 - Lambers, Leen T1 - On the operationalization of graph queries with generalized discrimination networks N2 - Graph queries have lately gained increased interest due to application areas such as social networks, biological networks, or model queries. For the relational database case the relational algebra and generalized discrimination networks have been studied to find appropriate decompositions into subqueries and ordering of these subqueries for query evaluation or incremental updates of query results. For graph database queries however there is no formal underpinning yet that allows us to find such suitable operationalizations. Consequently, we suggest a simple operational concept for the decomposition of arbitrary complex queries into simpler subqueries and the ordering of these subqueries in form of generalized discrimination networks for graph queries inspired by the relational case. The approach employs graph transformation rules for the nodes of the network and thus we can employ the underlying theory. We further show that the proposed generalized discrimination networks have the same expressive power as nested graph conditions. N2 - Graph-basierte Suchanfragen erfahren in jüngster Zeit ein zunehmendes Interesse durch Anwendungsdomänen wie zum Beispiel Soziale Netzwerke, biologische Netzwerke und Softwaremodelle. Für relationale Datenbanken wurden die relationale Algebra und sogenannte generalisierte Discrimination Networks bereits studiert um Suchanfragen angemessen in kleinere Suchanfragen für die inkrementelle Auswertung zu zerlegen und zu ordnen. Allerdings gibt es für Graphdatenbanken derzeit keine formale Grundlage, die es erlaubt solche Zerlegungen zu finden. Daher schlagen wir ein Konzept für die Zerlegung und Ordnung von komplexen Suchanfragen vor. Das Konzept basiert auf generalisierten Discrimination Networks, die aus relationalen Datenbanken bekannt sind. Der Ansatz verwendet Graphtransformationsregeln für Knoten in diesen Netzwerken, sodass die Theorie von Graphen und Graphtransformationen angewendet werden kann. Darüber hinaus zeigen wir auf, dass diese Discrimination Networks die gleiche Ausdrucksstärke besitzen wie Nested Graph Conditions. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 106 KW - graph queries KW - discrimination networks KW - incremental graph pattern matching KW - nested graph conditions KW - Graph-basierte Suche KW - Discrimination Networks KW - Inkrementelle Graphmustersuche KW - Nested Graph Conditions Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-96279 SN - 978-3-86956-372-5 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 106 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Schneider, Sven A1 - Lambers, Leen A1 - Orejas, Fernando T1 - Symbolic model generation for graph properties N2 - Graphs are ubiquitous in Computer Science. For this reason, in many areas, it is very important to have the means to express and reason about graph properties. In particular, we want to be able to check automatically if a given graph property is satisfiable. Actually, in most application scenarios it is desirable to be able to explore graphs satisfying the graph property if they exist or even to get a complete and compact overview of the graphs satisfying the graph property. We show that the tableau-based reasoning method for graph properties as introduced by Lambers and Orejas paves the way for a symbolic model generation algorithm for graph properties. Graph properties are formulated in a dedicated logic making use of graphs and graph morphisms, which is equivalent to firstorder logic on graphs as introduced by Courcelle. Our parallelizable algorithm gradually generates a finite set of so-called symbolic models, where each symbolic model describes a set of finite graphs (i.e., finite models) satisfying the graph property. The set of symbolic models jointly describes all finite models for the graph property (complete) and does not describe any finite graph violating the graph property (sound). Moreover, no symbolic model is already covered by another one (compact). Finally, the algorithm is able to generate from each symbolic model a minimal finite model immediately and allows for an exploration of further finite models. The algorithm is implemented in the new tool AutoGraph. N2 - Graphen sind allgegenwärtig in der Informatik. Daher ist die Verfügbarkeit von Methoden zur Darstellung und Untersuchung von Grapheigenschaften in vielen Gebieten von großer Wichtigkeit. Insbesondere ist die vollautomatische Überprüfung von Grapheigenschaften auf Erfüllbarkeit von zentraler Bedeutung. Darüberhinaus ist es in vielen Anwendungsszenarien wünschenswert diejenigen Graphen geeignet aufzuzählen, die eine Grapheigenschaft erfüllen. Im Falle einer unendlich großen Anzahl von solchen Graphen ist ein kompletter und gleichzeitig kompakter Überblick über diese Graphen anzustreben. Wir zeigen, dass die Tableau-Methode für Grapheigenschaften von Lambers und Orejas den Weg für einen Algorithmus zur Generierung von symbolischen Modellen frei gemacht hat. Wir formulieren Grapheigenschaften hierbei in einer dedizierten Logik basierend auf Graphen und Graphmorphismen. Diese Logik ist äquivalent zu der First-Order Logic auf Graphen, wie sie von Courcelle eingeführt wurde. Unser parallelisierbarer Algorithmus bestimmt graduell eine endliche Menge von sogenannten symbolischen Modellen. Hierbei beschreibt jedes symbolische Modell eine Menge von endlichen Graphen, die die Grapheigenschaft erfüllen. Die symbolischen Modelle decken so gemeinsam alle endlichen Modelle ab, die die Grapheigenschaft erfüllen (Vollständigkeit) und beschreiben keine endlichen Graphen, die die Grapheigenschaft verletzen (Korrektheit). Außerdem wird kein symbolisches Modell von einem anderen abgedeckt (Kompaktheit). Letztlich ist der Algorithmus in der Lage aus jedem symbolischen Modell ein minimales endliches Modell zu extrahieren und weitere endliche Modelle abzuleiten. Der Algorithmus ist in dem neuen Werkzeug AutoGraph implementiert. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 115 KW - model generation KW - nested graph conditions KW - tableau method KW - graph transformation KW - satisfiabilitiy solving KW - Modellerzeugung KW - verschachtelte Graphbedingungen KW - Tableaumethode KW - Graphtransformation KW - Erfüllbarkeitsanalyse Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-103171 SN - 978-3-86956-396-1 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 115 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Schneider, Sven A1 - Lambers, Leen A1 - Orejas, Fernando T1 - A logic-based incremental approach to graph repair T1 - Ein logikbasierter inkrementeller Ansatz für Graphreparatur N2 - Graph repair, restoring consistency of a graph, plays a prominent role in several areas of computer science and beyond: For example, in model-driven engineering, the abstract syntax of models is usually encoded using graphs. Flexible edit operations temporarily create inconsistent graphs not representing a valid model, thus requiring graph repair. Similarly, in graph databases—managing the storage and manipulation of graph data—updates may cause that a given database does not satisfy some integrity constraints, requiring also graph repair. We present a logic-based incremental approach to graph repair, generating a sound and complete (upon termination) overview of least-changing repairs. In our context, we formalize consistency by so-called graph conditions being equivalent to first-order logic on graphs. We present two kind of repair algorithms: State-based repair restores consistency independent of the graph update history, whereas deltabased (or incremental) repair takes this history explicitly into account. Technically, our algorithms rely on an existing model generation algorithm for graph conditions implemented in AutoGraph. Moreover, the delta-based approach uses the new concept of satisfaction (ST) trees for encoding if and how a graph satisfies a graph condition. We then demonstrate how to manipulate these STs incrementally with respect to a graph update. N2 - Die Reparatur von Graphen, die Wiederherstellung der Konsistenz eines Graphen, spielt in mehreren Bereichen der Informatik und darüber hinaus eine herausragende Rolle: Beispielsweise wird in der modellgetriebenen Konstruktion die abstrakte Syntax von Modellen in der Regel mithilfe von Graphen kodiert. Flexible Bearbeitungsvorgänge erstellen vorübergehend inkonsistente Diagramme, die kein gültiges Modell darstellen, und erfordern daher eine Reparatur des Diagramms. Auf ähnliche Weise können Aktualisierungen in Graphendatenbanken - die das Speichern und Bearbeiten von Graphendaten verwalten - dazu führen, dass eine bestimmte Datenbank einige Integritätsbeschränkungen nicht erfüllt und auch eine Graphreparatur erforderlich macht. Wir präsentieren einen logikbasierten inkrementellen Ansatz für die Graphreparatur, der eine solide und vollständige (nach Beendigung) Übersicht über die am wenigsten verändernden Reparaturen erstellt. In unserem Kontext formalisieren wir die Konsistenz mittels sogenannten Graphbedingungen die der Logik erster Ordnung in Graphen entsprechen. Wir stellen zwei Arten von Reparaturalgorithmen vor: Die zustandsbasierte Reparatur stellt die Konsistenz unabhängig vom Verlauf der Graphänderung wieder her, während die deltabasierte (oder inkrementelle) Reparatur diesen Verlauf explizit berücksichtigt. Technisch stützen sich unsere Algorithmen auf einen vorhandenen Modellgenerierungsalgorithmus für in AutoGraph implementierte Graphbedingungen. Darüber hinaus verwendet der deltabasierte Ansatz das neue Konzept der Erfüllungsbäume (STs) zum Kodieren, ob und wie ein Graph eine Graphbedingung erfüllt. Wir zeigen dann, wie diese STs in Bezug auf eine Graphaktualisierung inkrementell manipuliert werden. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 126 KW - nested graph conditions KW - graph repair KW - model repair KW - consistency restoration KW - verschachtelte Graphbedingungen KW - Graphreparatur KW - Modellreparatur KW - Konsistenzrestauration Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-427517 SN - 978-3-86956-462-3 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 126 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -