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标题: 一种图本查询优化框架
摘要: 将模式匹配与关系操作相结合的图形查询(称为PatRelQuery)在许多实际应用程序中得到了广泛的应用。 它允许用户识别图中的任意模式,并进一步对结果进行深入的关系分析。 为了有效地支持PatRelQuery,需要解决两个关键挑战:(1)如何在统一框架中优化PatRelQuery,以及(2)如何处理PatRel查询中模式中的任意类型约束。 本文提出了一个名为GOpt的图本查询优化框架来解决这些问题。 GOpt构建在统一中间表示(IR)之上,能够捕获图形和关系操作,从而简化PatRelQuery的优化。 为了处理任意类型约束,GOpt使用自动类型推理方法来识别隐式类型约束。 此外,GOpt引入了一个图形化优化器来优化PatRelQuery,该优化器包含大量优化规则以及针对任意模式定制的基于成本的技术。 通过全面的实验,我们证明GOpt可以在精心编制的基准测试和实际应用程序中实现显著的查询性能改进。