GSmart：一种基于稀疏矩阵代数的高效 SPARQL 查询引擎——完整版
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2021-06-29 v1 分布式、并行与集群计算
摘要
由于 RDF 用于数据编码的日益增多，在大型 RDF 数据集上高效执行 SPARQL 查询是一个备受关注的话题。已有工作大多遵循关系型或基于图的方法。在本文中，我们提出了一种替代的查询引擎，称为 gSmart，其基于矩阵代数。该方法有可能更好地利用我们所针对的高性能异构架构的计算能力。gSmart 包含：(1) 基于分组关联边的 SPARQL 查询求值，其中顶点的所有未求值边通过使用一系列矩阵运算一起求值，以充分利用查询约束并缩小解空间；(2) 一个图查询规划器，用于确定查询图中顶点应被求值的顺序；(3) 内存和计算高效的数据结构，包括用于 RDF 数据的轻量级稀疏矩阵（LSpM）存储以及用于求值结果的基于树的表示；(4) 一个多阶段数据分区器，用于将基于关联边的查询求值映射到异构 HPC 架构并开发多级并行；(5) 一个并行执行器，其使用细粒度处理方案、预剪枝技术和树剪枝技术来降低节点间通信并实现高吞吐量。在 CPU+GPU 的 HPC 架构上对 gSmart 的评估显示，与单机上的现有 SPARQL 查询引擎相比，执行时间加速比最高达 46920.00x。此外，gSmart 在天河一号（Tianhe-1A）超级计算机上从 2 个扩展到 16 个 CPU+GPU 节点时实现了最高 6.90x 的加速比。
引用
@article{arxiv.2106.14038,
title = {GSmart: An Efficient SPARQL Query Engine Using Sparse Matrix Algebra -- Full Version},
author = {Yuedan Chen and M. Tamer Özsu and Guoqing Xiao and Zhuo Tang and Kenli Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.14038},
year = {2021}
}