7-2 图数据库中子图匹配算法

图数据库与子图匹配研究报告摘要

图数据库概述

• 定义：图数据库通过节点和边表示实体及其关系，侧重于实体间复杂关系的建模，与传统关系型数据库相比，更适合处理非结构化和半结构化数据。

子图匹配查询及其优化

• 复杂性：子图匹配判定问题NP-Complete，列举所有子图匹配位置是NP-Hard。
• 算法：介绍了几种优化算法，如带有回溯的搜索算法（Ullmann算法）、VF2算法和基于多路连接的算法（MultiwayJoin）。
• 优化技术：提出了一种综合考虑查询和数据图特性的算法框架，以减少中间结果和提高查询效率。

分布式gStore

• 特性：gStore采用基于图结构的索引策略、点为中心的Join方法以及基于代价的Join顺序选择策略，优化SPARQL查询性能。
• 扩展性：支持分布式环境，能够处理大规模分布式RDF图数据，解决“交叉匹配”问题，通过局部部分评估策略实现高效查询。

结论

• 报告深入探讨了图数据库的特性和子图匹配查询的优化策略，特别是通过gStore系统的应用实例展示了如何在实际场景中高效处理复杂的图数据查询任务。随着经济和社会发展的驱动，图数据库技术在未来数据管理领域展现出广阔的应用前景。