处理器

Tegra:时间演化图上的高效即席分析。一些新兴的图形应用程序工作负载要求支持高效的即席分析在图形的任意时间窗口上执行即席查询的能力。现有系统在用于此类任务时面临限制。我们提出了Tegra,一个系统,可以在演化图上进行有效的自组织窗口操作。Tegra允许在任意窗口高效地访问图的状态,并通过对图和中间计算状态使用一个紧凑的内存表示来显著地加速临时窗口查询。为此,它利用统一的数据结构来构建一个版本化的分布式图形状态存储,并将其与一个增量计算模型耦合,该模型可以利用这些紧凑的状态。对于用户来说,它使用Timelapse(一种自然的抽象)公开这些紧凑的状态。我们针对现有的演化图分析技术对Tegra进行了广泛的评估,并表明它在特别窗口操作负载方面显著优于其他系统(高达30倍)。

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  1. Siddhartha Sahu,Semih Salihoglu:Graphsurge:使用差分计算对视图集合进行图形分析(2020)阿尔十四