많 은 기업 및 / 또는 조직 ( 예 를 들 어 , 상업 / 산업 , 학술 , 정부 , 의료 등 ) 에서 다수 의 상이 한 종류 의 데이터 , 예 를 들 어 , 시계열 , 특성 그래프 ( property graph ) , 스트링 테이블 , 숫자 데이터 , 이미지 또는 다른 큰 파일 ( BLOB ( binary large object ) 로서 저장 될 수 있 음 ) 등 이 사용 및 저장 될 수 있 다 . 이 들 데이터 세트 는 포맷 및 콘텐츠 의 측면 에서 매우 다양 하 기 때문 에 , 이 들 에 걸쳐 통합 된 방식 으로 쿼리 하 기 위한 최소한 의 원칙 ( basis ) 이 존재 한다 . 추가 적 으로 , 이 들 데이터 타입 은 로컬 로 및 / 또는 원격 으로 분산 된 다수 의 데이터 스토어 에 있 을 수 있 다 . 분산 형 소스 에 걸쳐 위치 한 별개 의 데이터 타입 을 조사 하 기 위해 다수 의 쿼리 를 사용 자 가 수동 으로 생성 하 는 종래 의 접근 법 은 시간 , 네트워크 용량 및 인프라 구조 에 부담 이 된다 . 또한 이러 한 타입 의 접근 법 은 데이터 가 저장 된 곳 , 저장 된 방법 및 데이터 에 액세스 하 는 데 필요 한 특정 쿼리 언어 및 메커니즘 에 대한 지식 을 사용 자 가 갖 도록 요구 한다 . 종래 의 접근 법 은 이러 한 상이 한 데이터 세트 들 의 콘텐츠 및 이 들 이 서로 관련 되 는 방법 을 설명 하 는 메커니즘 을 제공 하 지 않 으며 , 따라서 통합 형 쿼리 접근 법 에 대한 원칙 이 없 다 .