Explosionen av grafdata i sociala och biologiska nätverk, rekommendationssystem, härkomstdatabaser osv. gör graflagring och bearbetning av största vikt. Vi presenterar en prestandaintrospektion ram för grafdatabaser, PIG, som ger både en verktygsuppsättning och metodik för att förstå graf databas prestanda. PIG består av en hierarkisk samling referensvärden som sammanställs för att ta fram prestandamodeller; modellerna ger ett sätt att belysa styrkor och svagheter i ett visst genomförande. Sviten har tre lager av riktmärken: primitiva operationer, sammansatta åtkomstmönster och grafalgoritmer. Ramverket skulle kunna användas för att jämföra olika diagramdatabassystem, men dess främsta mål är att hjälpa till att förklara den observerade prestandan hos ett visst system. En sådan introspektion gör det möjligt att utvärdera i vilken utsträckning systemen utnyttjar sina kunskaper om grafens tillträdesmönster. Vi presenterar både PIG-metodik och infrastruktur och visar sedan dess effektivitet genom att analysera de populära Neo4j- och DEX-grafdatabaserna.
REF presenterar en prestandaintrospektion ram för grafdatabaser, PIG, som ger både en verktygsuppsättning och metodik för att förstå graf databas prestanda.
Performance introspection of graph databases
{'venue': "SYSTOR '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}