Prela: シンプルな二元関係によるクエリ言語入門

概要

Prela は UCLA の RePL プロジェクトで開発中の新しいクエリ言語です。この言語は SQL とは異なりますが、その核心となるアイデアはシンプルです。本チュートリアルでは Python を使用して Prela の簡易実装を構築し、以下のクエリの挙動を理解します：

movie.where(company.s(country).eq("[us]") & keyword.eq("character-name-in-title")).select(title & cast.s(person).s(alias).s(text))

このコードは、「米国で製作され、かつタイトルにキャラクター名が含まれる映画」を検出し、各映画のタイトルと出演俳優の**別名（alias）**を出力します。同様の処理を行う SQL クエリは通常 20 行以上必要ですが、Prela では一行で記述可能です。

二元関係（Binary Relations）とは？

Prela の最大の特殊性は、すべてのデータ構造が**二元の関係（relation）**である点です。表には常に Exactly 2 つの列しか存在しません。

多数の列を持つ表を「広い表」から「狭い表」（二元関係）に変換する方法を考えましょう。例えば以下の映画テーブル：

この 3 列の表は、行番号をキーとして各属性を別々の二元関係に分解できます：

movie = Rel([(646, 0), (478, 1), (583, 2)])
title = Rel([(0, "The Godfather"), (1, "Seven Samurai"), (2, "Casablanca")])
year  = Rel([(0, 1972), (1, 1954), (2, 1942)])

• movie

  : ID と行番号の対応関係

• title

  : 行番号とタイトル名

• year

  : 行番号と年

ヒント: このチュートリアルでは

snip

関係の組み合わせ（Composition）

二元関係を「非決定論的関数」と捉えると、関係の組み合わせという強力な演算子が得られます。

• 関数の組み合わせ: 入力 → 出力 A → 出力 B
• 関係の組み合わせ: ID → 行番号 → 値（別の属性）

Python では辞書として変換して実装できます：

def select(r, s):
    d = dict(s)
    return [ (x, d[y]) for x, y in r if y in d ]

例：タイトルを取得

print(movie.select(title)) 
# ID: 646 -> The Godfather

チェイン式記法（Chaining Syntax）

複数の

.select

映画会社テーブルの追加:

これを分解し、以下の関係を得ます：

company = Rel([(0, 0), (1, 1), (2, 2)])
id2row  = Rel([(0, 0), (1, 1), (2, 2)])
name    = Rel([(0, "Paramount"), (1, "Toho"), (2, "Warner Bros.")])
country = Rel([(0, "[us]"), (1, "[jp]"), (2, "[us]")])

シンプルなチェーン（省略による簡略化）

外鍵結合で ID を解析する必要がある場合でも、Prela は自動的にステップを挿入します：

# 完全な呼び出し
print(movie.s(company).s(id2row).s(country))

# チェーン記法（推奨）
print(movie.s(company).s(country))
# 意味：「映画会社の国」を取得

これは冒頭で示された

cast.s(person).s(alias).s(text)

多列の選択（& 演算子）

単一の列ではなく、複数の属性を選択するには

&

&

の動作

• 関係

  r

  の第二列と関係

  s

  の第一列を一致させる (

  .

  )
• 両者の第一列同士を連結し、第二列をペアリングする

def and_(r, s):
    d = dict(s)
    return [ (x, (y, d[x])) for x, y in r if x in d ]

print(movie.select(title & year)) 
# 結果: [(646, ("The Godfather", 1972)), ...]

注意: 結果は依然として二元関係であり、

&

は値をタプルにネストするだけです。これにより、他の関係と同様にさらに組み合わせて使用可能です。

フィルタリング（.where と .eq）

特定の状態にある行のみを選択するには、述語（predicate）演算子が必要です。

等価性チェック

.eq(v)

関係の第二列が値

v

def eq(r, v):
    return [ (x, y) for x, y in r if y == v ]

例：米国映画のみを抽出

# company.s(country).eq("[us]") 
# 意味：国が "[us]" の行のみを残す
print(company.s(country).eq("[us]"))

組み合わせ演算子

.where

述語を受け取り、別の関係をフィルタリングします：

def where(r, s):
    d = dict(s)
    return [ (x, y) for x, y in r if y in d ]

使用例：米国映画のリストを取得

print(movie.where(company.s(country).eq("[us]")))

CTE 的な変数と複合条件

中間結果を保存（CTE）

Python の純粋な変数を使って、C テンポラリー エクプレッション (CTE) を作成できます：

american = company.s(country).eq("[us]")
print(movie.where(american))
# 意味：「会社の国が [us] である映画」をフィルタリング

複数条件の論理積（AND）

&

where

# 1942 年生産かつ米国映画のみ
print(movie.where(american & year.eq(1942)))
# 結果: カサブランカ (Casablanca) のみ

クリーンな記法

フィルタリングと選択を明確に分けることも可能です：

# 条件の指定 -> 選択
print(movie.where(american).select(title & year.eq(1942)))

まとめ：Prela の本質

Prela のすべての言語機能は、**関係の組み合わせ（Composition）**という基本的な概念に基づいています。これにより以下のことが可能になります：

• 簡潔さ: 複雑な SQL クエリを数行にまとめる
• 可読性: チェーン式記法による直感的な表現
• 柔軟性: Python の変数や論理演算子を自由に組み合わせて使用

Prela はまた、グループ化や集計などの一般的な演算子もサポートしています。詳細については論文を参照してください。

最終的な練習コード

上記の知識を使って、以下のクエリを実行できる環境を構築してみてください：

# keyword = ... (必要に応じて定義)
# cast = ... (必要に応じて定義)

print(
    movie
    .where(
        company.s(country).eq("[us]") & 
        keyword.eq("character-name-in-title")
    )
    .select(
        title & 
        cast.s(person).s(alias).s(text)
    )
)