面向大图最短路径发现的关系方法
数据库
2012-01-04 v1
摘要
随着大图的快速增长，我们不能假设图仍然可以完全加载到内存中，因此基于磁盘的图操作是不可避免的。在本文中，我们以最短路径发现为例，研究在利用现有关系数据库（RDB）基础设施进行图数据管理时的技术问题。基于观察到多种图搜索查询可以通过迭代操作实现，包括从已访问节点中选择前沿节点、从选定的前沿节点进行扩展，以及将扩展后的节点合并到已访问节点中，我们引入了一个关系FEM框架，其中包含三个相应的操作符，用于在RDB上下文中实现图搜索任务。我们展示了最近SQL标准引入的新特性，如窗口函数和合并语句，不仅可以简化表达，还可以提高FEM框架的性能。此外，我们针对FEM框架内的最短路径发现提出了两种优化策略。首先，我们在路径查找中采用双向集合Dijkstra算法。双向策略可以减少搜索空间，而集合Dijkstra算法以一次一集合的方式找到最短路径。其次，我们引入了一个名为SegTable的索引来保存局部最短段，并利用SegTable进一步提高性能。最终的大量实验结果表明，我们采用优化策略的关系方法实现了高可扩展性和高性能。
引用
@article{arxiv.1201.0232,
title = {Relational Approach for Shortest Path Discovery over Large Graphs},
author = {Jun Gao and Ruoming Jin and Jiashuai Zhou and Jeffrey Xu Yu and Xiao Jiang and Tengjiao Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1201.0232},
year = {2012}
}
备注
VLDB2012