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题名大规模时空图数据存储和分析的优化方法
被引量:1
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作者
丁梦苏
杨慕乔
陈世敏
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机构
中国科学院计算技术研究所
中国科学院大学计算机科学与技术学院
College of Electrical and Computer Engineering
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出处
《高技术通讯》
CAS
2023年第2期124-134,共11页
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基金
国家自然科学基金(62172390)
华为创新项目(HO2017050001B5)
王宽诚教育基金资助项目。
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文摘
时空图数据在数据量和数据更新速率两方面具有独特的特征,可以用来优化存储和查询分析。然而,现有的成熟的大数据存储和分析系统提供统一化的支持,没有考虑结合数据特征和查询特征做针对性的优化,因而无法很好地应对大规模数据的挑战,存储和分析能力都有待加强。本文利用时空图数据的数据特征,提出了针对不同类型的顶点和边的差异化存储方案;利用时空图数据的查询特征,提出了差异化的存储布局和基于此的查询执行优化方案。实验结果表明,和现有方案相比,本研究提出的优化方法能减少1.7~5.4倍的存储空间,查询性能可以提高1~4个数量级。
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关键词
时空图存储
时空图查询
大数据存储
大数据分析
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Keywords
spatio-temporal graph storage
spatio-temporal graph query
big data storage
big data analysis
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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