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【ATC '23】Bridging the Gap between Relational OLTP and Graph-based OLAP
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https://www.youtube.com/watch?v=QVZfKw4XyB0 【ATC'23】Bridging the Gap between Relational OLTP and Graph-based OLAP 论文链接:https://ipads.se.sjtu.edu.cn/_media/publications/gart-atc23.pdf 转载链接:https://www.youtube.com/watch?v=QVZfKw4XyB0 图分析处理技术能够更好刻画数据之间的关联,因而被广泛地应用于诸多业务场景,如推荐系统、欺诈检测、供应链分析等。目前,业务数据的不断产生和更新对实时数据集进行动态图分析有迫切的需求。而传统基于ETL的离线图分析与基于事务(图)数据库的在线图分析难以同时满足性能与时效性等目标。我们首次提出将松耦合架构的混合事务分析处理(HTAP)系统进行扩展,以支持动态图处理。通过这一研究思路所设计的GART系统需要满足两个独特目标:第一,为了适应丰富的图工作负载,GART通过提出一组“图抽取接口”进行透明的数据模型转换,这些接口定义了关系模型到图模型的映射规则。第二,为了确保混合处理下实时图分析的性能,GART从拓扑存储、属性存储以及多版本管理等三方面进行研究设计,提出具有良好局部性的动态图存储结构。实验评估显示,GART在时效性和性能方面比现有的解决方案至多高出2-3个数量级。同时,对于LDBC SNB数据集上的工作负载,GART的图存储比先进的通用动态图存储的性能高达4.4倍。
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