将面向列存储和查询处理技术集成到图形数据库管理系统中(CS DB)

作者:神秘网友 发布时间:2021-03-11 09:01:48

将面向列存储和查询处理技术集成到图形数据库管理系统中(CS DB)

我们回顾了当代图形数据库管理系统(GDBMS)中面向列的存储和查询处理技术。与面向列的RDBMS类似,GDBMS支持读取繁重的分析工作负载,而这些工作负载与传统的分析工作负载有着根本不同的数据访问模式。我们首先根据GDBMS的访问模式,推导出一套优化GDBMS存储和查询处理器的设计方案,然后介绍了基于这些需求的柱状存储、压缩和查询处理技术的设计。除了显示现有的柱状RDBMS技术的直接集成外,我们还提出了针对GDBMS进行优化的新技术,其中包括一种新的基于列表的查询处理器,它避免了传统基于块的处理器在多到多连接下昂贵的数据副本,避免了中间元组中的邻接列表的物化,我们称之为单索引边缘属性页的新数据结构和伴随的边缘ID方案,以及Jacobson位向量索引压缩空值和空列表的新应用。我们将我们的技术集成到内存中的Graphflow DB GDBMS中。通过广泛的实验,我们证明了我们的技术的可伸缩性和查询性能的好处。

原文题目:Integrating Column-Oriented Storage and Query Processing Techniques Into Graph Database Management Systems

原文:We revisit column-oriented storage and query processing techniques in the context of contemporary graph database management systems (GDBMSs). Similar to column-oriented RDBMSs, GDBMSs support read-heavy analytical workloads that however have fundamentally different data access patterns than traditional analytical workloads. We first derive a set of desiderata for optimizing storage and query processors of GDBMS based on their access patterns. We then present the design of columnar storage, compression, and query processing techniques based on these desiderata. In addition to showing direct integration of existing techniques from columnar RDBMSs, we also propose novel ones that are optimized for GDBMSs. These include a novel list-based query processor, which avoids expensive data copies of traditional block-based processors under many-to-many joins and avoids materializing adjacency lists in intermediate tuples, a new data structure we call single-indexed edge property pages and an accompanying edge ID scheme, and a new application of Jacobsons bit vector index for compressing NULL values and empty lists. We integrated our techniques into the GraphflowDB in-memory GDBMS. Through extensive experiments, we demonstrate the scalability and query performance benefits of our techniques.

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