그래프 질의를 관계형 논리 플랜으로 변환하는 인터페이스; 및상기 변환된 관계형 논리 플랜을 최적화하는 관계형 질의 최적화기; 를 포함하며,상기 인터페이스는 상기 관계형 질의 최적화기에서 생성된 최적화된 관계형 물리 플랜을 그래프 데이터베이스에서 실행 가능한 물리 플랜으로 변환하고, 상기 변환된 물리 플랜을 그래프 질의 프로세서에 제공하는, 그래프 데이터베이스의 질의를 최적화하는 장치.

제1항에 있어서, 상기 인터페이스에는 관계형 데이터베이스를 위한 연산자와 상기 그래프 데이터베이스를 위한 연산자가 매핑된 매핑 데이터가 저장되어 있으며,상기 인터페이스는 상기 매핑 데이터를 기반으로 상기 최적화된 관계형 물리 플랜을 상기 그래프 데이터베이스에서 실행 가능한 물리 플랜으로 변환하는, 그래프 데이터베이스의 질의를 최적화하는 장치.

제1항에 있어서, 상기 인터페이스는 상기 관계형 논리 플랜을 최적화하기 위한 그래프 정보를 상기 관계형 질의 최적화기에 제공하는, 그래프 데이터베이스의 질의를 최적화하는 장치.

제1항에 있어서, 상기 인터페이스는, 상기 그래프 질의를 상기 관계형 논리 플랜으로 변환할 때,상기 그래프 질의를 추상 구문 트리로 변환하고,상기 추상 구문 트리 중 상기 그래프 질의의 서브그래프 매칭을 나타내는 부분을 조인 트리로 변환하는, 그래프 데이터베이스의 질의를 최적화하는 장치.

제4항에 있어서, 상기 관계형 질의 최적화기는 상기 관계형 논리 플랜을 최적화하기 위한 그래프 데이터베이스를 위한 연산자 및 최적화 규칙을 포함하며, 상기 인터페이스는 상기 추상 구문 트리 중 상기 그래프 질의의 경로 질의를 나타내는 부분을 상기 그래프 데이터베이스를 위한 연산자 및 상기 최적화 규칙을 이용하여 변환하는,그래프 데이터베이스의 질의를 최적화하는 장치.

제1항에 있어서, 상기 관계형 질의 최적화기는 미리 준비된 비용 모델을 이용하여 플랜마다 질의 처리 비용을 계산하고, 계산된 비용들 중 비용이 가장 낮은 플랜을 상기 관계형 물리 플랜으로 생성하며, 상기 미리 준비된 비용 모델은 그래프 데이터베이스를 위한 연산자와 매핑되는 관계형 데이터베이스를 위한 연산자의 비용이 상기 그래프 데이터베이스를 위한 연산자의 비용으로 변경되어 튜닝된 비용 모델인, 그래프 데이터베이스의 질의를 최적화하는 장치.

제6항에 있어서, 상기 관계형 질의 최적화기는 상기 그래프 데이터베이스를 위한 연산자와 매핑되는 관계형 데이터베이스를 위한 연산자 외에 그래프 질의를 위한 제2 그래프 데이터베이스를 위한 연산자를 더 포함하며, 상기 미리 준비된 비용 모델에는 상기 제2 그래프 데이터베이스를 위한 연산자의 비용이 반영되어 있는, 그래프 데이터베이스의 질의를 최적화하는 장치.

그래프 질의를 관계형 논리 플랜으로 변환하는 단계;상기 변환된 관계형 논리 플랜을 최적화하는 단계; 상기 최적화된 관계형 물리 플랜을 그래프 데이터베이스에서 실행 가능한 물리 플랜으로 변환하는 단계; 및상기 변환된 물리 플랜을 그래프 질의 프로세서에 제공하는 단계;를 포함하는,그래프 데이터베이스의 질의를 최적화하는 방법.

제8항에 있어서, 상기 최적화된 관계형 물리 플랜을 상기 그래프 데이터베이스에서 실행 가능한 물리 플랜으로 변환하는 단계는, 관계형 데이터베이스를 위한 연산자와 상기 그래프 데이터베이스를 위한 연산자가 매핑된 매핑 데이터를 기반으로 상기 최적화된 관계형 물리 플랜을 상기 그래프 데이터베이스에서 실행 가능한 물리 플랜으로 변환하는 단계인, 그래프 데이터베이스의 질의를 최적화하는 방법.

제8항에 있어서, 상기 최적화하는 단계는, 상기 그래프 데이터베이스로부터 상기 관계형 논리 플랜을 최적화하기 위한 그래프 정보를 수신하는 단계를 포함하는, 그래프 데이터베이스의 질의를 최적화하는 방법.

제8항에 있어서, 상기 그래프 질의를 상기 관계형 논리 플랜으로 변환하는 단계는, 인터페이스가, 상기 그래프 질의를 추상 구문 트리로 변환하는 단계; 및 상기 인터페이스가, 상기 추상 구문 트리 중 상기 그래프 질의의 서브그래프 매칭을 나타내는 부분을 조인 트리로 변환하는 단계;를 포함하는,그래프 데이터베이스의 질의를 최적화하는 방법.

제11항에 있어서, 상기 그래프 질의를 상기 관계형 논리 플랜으로 변환하는 단계는, 상기 추상 구문 트리 중 상기 그래프 질의의 경로 질의를 나타내는 부분을 그래프 데이터베이스를 위한 연산자 및 최적화 규칙을 이용하여 변환하는 단계인,그래프 데이터베이스의 질의를 최적화하는 방법.

제8항에 있어서, 상기 최적화하는 단계는, 미리 준비된 비용 모델을 이용하여 플랜마다 질의 처리 비용을 계산하는 단계; 및 계산된 비용들 중 비용이 가장 낮은 플랜을 상기 관계형 물리 플랜으로 생성하는 단계;를 포함하며,상기 미리 준비된 비용 모델은 그래프 데이터베이스를 위한 연산자와 매핑되는 관계형 데이터베이스를 위한 연산자의 비용이 상기 그래프 데이터베이스를 위한 연산자의 비용으로 변경되어 튜닝된 비용 모델인, 그래프 데이터베이스의 질의를 최적화하는 방법.

제13항에 있어서, 상기 미리 준비된 비용 모델에는 상기 그래프 데이터베이스를 위한 연산자와 매핑되는 상기 관계형 데이터베이스를 위한 연산자 외에 그래프 질의를 위한 제2 그래프 데이터베이스를 위한 연산자의 비용이 반영되어 있는, 그래프 데이터베이스의 질의를 최적화하는 방법.

그래프 질의를 관계형 논리 플랜으로 변환하는 인터페이스; 상기 변환된 관계형 논리 플랜을 최적화하는 관계형 질의 최적화기; 그래프 데이터베이스; 및그래프 질의 프로세서; 를 포함하며,상기 인터페이스는 상기 관계형 질의 최적화기에서 생성된 최적화된 관계형 물리 플랜을 상기 그래프 데이터베이스에서 실행 가능한 물리 플랜으로 변환하고, 상기 변환된 물리 플랜을 상기 그래프 질의 프로세서에 제공하고,상기 그래프 질의 프로세서는 상기 변환된 물리 플랜을 이용하여 상기 그래프 데이터베이스에서 그래프 질의에 대한 결과를 획득하는, 그래프 데이터베이스 시스템.

제15항에 있어서, 상기 인터페이스에는 관계형 데이터베이스를 위한 연산자와 상기 그래프 데이터베이스를 위한 연산자가 매핑된 매핑 데이터가 저장되어 있으며,상기 인터페이스는 상기 매핑 데이터를 기반으로 상기 최적화된 관계형 물리 플랜을 상기 그래프 데이터베이스에서 실행 가능한 물리 플랜으로 변환하는, 그래프 데이터베이스 시스템.

제15항에 있어서, 상기 인터페이스는, 상기 그래프 질의를 상기 관계형 논리 플랜으로 변환할 때,상기 그래프 질의를 추상 구문 트리로 변환하고,상기 추상 구문 트리 중 상기 그래프 질의의 서브그래프 매칭을 나타내는 부분을 조인 트리로 변환하는, 그래프 데이터베이스 시스템.

제17항에 있어서, 상기 관계형 질의 최적화기는 상기 관계형 논리 플랜을 최적화하기 위한 그래프 데이터베이스를 위한 연산자 및 최적화 규칙을 포함하며, 상기 인터페이스는 상기 추상 구문 트리 중 상기 그래프 질의의 경로 질의를 나타내는 부분을 상기 그래프 데이터베이스를 위한 연산자 및 상기 최적화 규칙을 이용하여 변환하는,그래프 데이터베이스 시스템.

제15항에 있어서, 상기 관계형 질의 최적화기는 미리 준비된 비용 모델을 이용하여 플랜마다 질의 처리 비용을 계산하고, 계산된 비용들 중 비용이 가장 낮은 플랜을 상기 관계형 물리 플랜으로 생성하며, 상기 미리 준비된 비용 모델은 그래프 데이터베이스를 위한 연산자와 매핑되는 관계형 데이터베이스를 위한 연산자의 비용이 상기 그래프 데이터베이스를 위한 연산자의 비용으로 변경되어 튜닝된 비용 모델인, 그래프 데이터베이스 시스템.

제19항에 있어서, 상기 관계형 질의 최적화기는 상기 그래프 데이터베이스를 위한 연산자와 매핑되는 관계형 데이터베이스를 위한 연산자 외에 그래프 질의를 위한 제2 그래프 데이터베이스를 위한 연산자를 더 포함하며, 상기 미리 준비된 비용 모델에는 상기 제2 그래프 데이터베이스를 위한 연산자의 비용이 반영되어 있는, 그래프 데이터베이스 시스템.