支持大规模动态图上的窗口分析
数据库
2015-10-27 v1
摘要
在关系型 DBMS 中，窗口函数已被广泛用于促进数据分析。令人惊讶的是，尽管类似的概念已被用于图分析，但一直没有明确的图窗口分析函数概念。在本文中，我们正式引入了用于图分析的窗口查询。在此类查询中，对于每个顶点，分析是在基于图结构定义的顶点窗口上执行的。具体而言，我们确定了两种实例化，即 k-hop 窗口和拓扑窗口。我们开发了两种新颖的索引，即密集块索引 (DBIndex) 和继承索引 (I-Index)，以分别促进这两种窗口的高效处理。在具有数亿顶点和边的真实和合成数据集上进行了大量实验。实验结果表明，我们提出的基于索引的查询处理解决方案比非索引算法实现了四个数量级的查询性能提升，并且在可扩展性和效率方面优于 EAGR。
引用
@article{arxiv.1510.07104,
title = {Supporting Window Analytics over Large-scale Dynamic Graphs},
author = {Qi Fan and Zhengkui Wang and Chee-Yong Chan and Kian-Lee Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1510.07104},
year = {2015}
}
备注
14 pages, 16 figures