Diagramdelning har länge setts som en genomförbar metod för att ta itu med diagram DBMS skalbarhet. En partitionering, dock, kan införa extra frågebehandling latens om den inte är känslig för en specifik frågebörda, och optimeras för att minimera inter-partition traversals för den arbetsbelastningen. Dessutom bör det också vara möjligt att stegvis justera partitioneringen i reaktion på förändringar i graftopologin, frågebördan, eller båda. På grund av deras komplexitet, nuvarande partitionering algoritmer inte uppfyller ett eller båda av dessa krav, eftersom de är utformade för offline användning och som engångsåtgärder. TAPER-systemet syftar till att uppfylla båda kraven, samtidigt som befintliga partitioneringsalgoritmer utnyttjas. TAPER tar varje given inledande partitionering som en utgångspunkt, och iterativt justerar den genom att byta valda hörn över partitioner, heuritiskt minska sannolikheten för inter-partition traversals för en given sökväg frågor arbetsbörda. Iterationer är billiga tack vare tids- och rymdoptimering i de underliggande stöddatastrukturerna. Vi utvärderar TAPER på två olika stora testgrafer och över realistiska frågebördor. Våra resultat indikerar att, med tanke på en hash-baserad partitionering, TAPER minskar antalet inter-partition traversals med 80%; med tanke på en oviktad Metis partitionering, med 30%. Dessa minskningar uppnås inom åtta iterationer och med den ytterligare fördelen att de är arbetsbelastningsmedvetna och användbara online.
TAPER REF syftar till att förbättra befintlig grafpartitionering för en specifik uppsättning sökvägar.
TAPER: query-aware, partition-enhancement for large, heterogenous graphs
{'venue': 'Distributed and Parallel Databases', 'journal': 'Distributed and Parallel Databases', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}