Med den snabba tillväxten av stora grafer, kan vi inte anta att grafer kan fortfarande vara fullt laddad i minnet, vilket den diskbaserade grafen operation är oundviklig. I detta dokument tar vi den kortaste vägen upptäckt som ett exempel för att undersöka teknikfrågor när utnyttja befintlig infrastruktur för relationsdatabas (RDB) i grafdatahantering. Baserat på observationen att en mängd olika grafsökfrågor kan genomföras genom iterativa operationer, inklusive att välja gränsnoder från besökta noder, att göra expansion från de valda gränsnoder, och sammanslagning av expanderade noder i de besökta, introducerar vi en relationell FEM ram med tre motsvarande operatörer för att genomföra grafsökningsuppgifter i RDB sammanhang. Vi visar nya funktioner som fönsterfunktion och sammanfogning uttalande som införts av nyligen SQL-standarder kan inte bara förenkla uttrycket utan också förbättra prestandan för FEM-ramverket. Dessutom föreslår vi två optimeringsstrategier specifika för kortaste väg upptäckt inom FEM ramverket. Först tar vi en dubbelriktad uppsättning Dijkstra algoritm i sökvägen. Den dubbelriktade strategin kan minska sökområdet, och ställa Dijkstra algoritm finner den kortaste vägen i ett set-at-a-time mode. För det andra introducerar vi ett index som heter SegTable för att bevara de lokala kortaste segmenten, och utnyttja SegTable för att ytterligare förbättra prestandan. De slutliga omfattande experimentella resultaten illustrerar vårt relationella tillvägagångssätt med optimeringsstrategierna uppnår hög skalbarhet och prestanda.
För det andra förbättras utförandet med hjälp av ett index som heter SegTable REF.
Relational Approach for Shortest Path Discovery over Large Graphs
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}