格拉根

GraphGen:使用关系数据库的自适应图形处理。图形查询和分析正在成为从数据中提取不同见解的工具库中日益重要的组成部分。尽管在这些主题上做了大量的工作,但图形在很大程度上仍然是以一种特别的方式处理的,部分原因是大多数数据继续驻留在类似关系型的数据管理系统中,并且因为图形分析/查询通常构成整个分析管道的一小部分。在本文中,我们描述了一个端到端的图分析框架GraphGen,它位于RDBMS之上,并通过以下方式支持图形查询/分析:(a)将图形定义为对底层关系数据集的转换(作为图形视图),以及(b)使用高级语言或Java程序针对简单的图形API指定对这些图的查询或分析。尽管概念上很简单,GraphGen充当了一个抽象/独立层,为自适应地优化图形分析工作流提供了许多机会,因为系统可以根据每个任务决定在哪里执行任务(在数据库中还是在外部)、在内存中具体化图形的数量,以及要使用什么类型的内存表示(特别是当图形比输入数据集大时,通常情况下是如此)。同时,GraphGen提供了针对图编写任意程序的能力,从而消除了许多现有的图形分析系统的主要表达能力限制,这些系统只支持有限的编程框架。我们描述了graphgendsl,松散地基于Datalog,它包括图形规范和在线分析功能。然后,我们将讨论构建GraphGen时的许多优化挑战,我们目前正在努力解决这些挑战。

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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