Det finns ett ökande behov av att inta, hantera och ifrågasätta stora volymer grafstrukturerade data som uppstår i tillämpningar som sociala nätverk, kommunikationsnät, biologiska nätverk och så vidare. Grafiska databaser som uttryckligen kan resonera om den grafiska karaktären hos data, som kan stödja flexibla scheman och nodecentriska eller kantcentriska analyser och frågor, är idealiska för lagring av sådana data. Även om det finns mycket arbete på singlesite grafdatabaser och på att effektivt utföra olika typer av frågor över stora grafer, hittills finns det inte mycket arbete med att förstå utmaningarna i distribuerade grafdatabaser, som behövs för att hantera den stora skalan av sådana data. I detta dokument föreslår vi utformningen av en in-minne, distribuerade grafdatahanteringssystem som syftar till att hantera en storskalig dynamiskt föränderlig graf, och stödja låg latent frågebehandling över den. Den viktigaste utmaningen i en distribuerad graf databas är att, partitionera en graf över en uppsättning maskiner i sig resulterar i ett stort antal distribuerade traversaler över partitioner för att svara på även enkla frågor. Vi föreslår aggressiv replikering av noderna i grafen för att stödja låga latensförfrågan, och undersöka tre nya tekniker för att minimera kommunikationsbandbredden och lagringskraven. Först utvecklar vi en hybrid replikation policy som övervakar node läs-skriv frekvenser för att dynamiskt bestämma vilka data att replikera, och om att göra ivrig eller lat replikering. För det andra föreslår vi ett klusterbaserat tillvägagångssätt för att avskriva kostnaderna för att fatta dessa beslut. Slutligen föreslår vi att man använder ett rättvisande kriterium för att bestämma hur beslut om replikering ska fattas. Vi tillhandahåller både teoretisk analys och effektiva algoritmer för de optimeringsproblem som uppstår. Vi har implementerat vårt ramverk som en middleware på toppen av CouchDB nyckelvärde butik med öppen källkod. Vi utvärderar vårt system på en social graf, och visar att vårt system kan hantera mycket stora grafer effektivt, och att det minskar nät bandbredd förbrukningen avsevärt.
Ett annat exempel är in-minnet, distribuerade grafdatahanteringssystem från Mondal och Deshpande REF, som är optimerad för att hantera storskaliga dynamiskt ändra grafer och stödja låg-latent frågebehandling över dem.
Managing large dynamic graphs efficiently
{'venue': 'SIGMOD Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}