gMark：模式驱动的图与查询生成
数据库
2016-12-07 v6
摘要
海量图数据集在当代应用领域中无处不在。因此，图数据库系统正变得日益重要。在这些系统的实验研究中，研究界拥有用于生成具有可预测和可控属性的数据库实例及查询工作负载的共享解决方案至关重要。本文中，我们提出gMark的设计与工程原则，gMark是一个独立于领域和查询语言的图实例与查询工作负载生成器。gMark的核心贡献在于其能够定位并控制所生成实例以及耦合于这些实例的所生成工作负载的属性多样性。进一步的创新包括支持正则路径查询（一种基础的图查询范式）以及模式驱动的查询选择性估计（控制工作负载瓶颈的关键特征）。我们通过展示该框架在生成高质量图与工作负载方面的能力，以及其在多种应用领域中编码用户自定义模式的能力，来阐明gMark的灵活性与实际可用性。
引用
@article{arxiv.1511.08386,
title = {gMark: Schema-Driven Generation of Graphs and Queries},
author = {Guillaume Bagan and Angela Bonifati and Radu Ciucanu and George H. L. Fletcher and Aurélien Lemay and Nicky Advokaat},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.08386},
year = {2016}
}
备注
Accepted in November 2016. URL: http://ieeexplore.ieee.org/document/7762945/. in IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 2017