图数据库上多连接的新型压缩索引
New Compressed Indices for Multijoins on Graph Databases
AI总结：
本文提出新型紧凑索引和查询解析策略，在保持最坏情况最优时间的同时大幅减少图数据库多连接查询的时空开销，将平均查询时间最高提升13倍。
摘要：
在图数据库（特别是基本图模式）中实现最坏情况最优（wco）多连接的一个近期令人惊讶的结果是，它们可以在比普通表示占用更少空间的图表示上得到支持，并且比经典索引少几个数量级的空间，同时提供可比的性能。在本文中，我们揭示了一组广泛的新的 wco 时空权衡：我们（1）引入了在 wco 时间内处理多连接的新型紧凑索引，并且（2）将它们与在实践中提供更好时间的新查询解析策略相结合。结果，我们将当前紧凑表示的平均查询时间提高了高达 13 倍，以产生前 1000 个结果，并且使用它们两倍的空间，将其总平均查询时间减少了 2 倍。我们的实验表明，在为多连接生成更好的查询计划方面还有更多的改进空间。
英文摘要：
A recent surprising result in the implementation of worst-case-optimal (wco) multijoins in graph databases (specifically, basic graph patterns) is that they can be supported on graph representations that take even less space than a plain representation, and orders of magnitude less space than classical indices, while offering comparable performance. In this paper we uncover a wide set of new wco space-time tradeoffs: we (1) introduce new compact indices that handle multijoins in wco time, and (2) combine them with new query resolution strategies that offer better times in practice. As a result, we improve the average query times of current compact representations by a factor of up to 13 to produce the first 1000 results, and using twice their space, reduce their total average query time by a factor of 2. Our experiments suggest that there is more room for improvement in terms of generating better query plans for multijoins.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
