| Texto completo | |
| Autor(es): |
Scabora, Lucas C.
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Spadon, Gabriel
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Cazzolato, Mirela T.
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Kaster, Daniel S.
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Traina, Agma J. M.
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Rodrigues-, Jose F., Jr.
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Traina-, Caetano, Jr.
Número total de Autores: 7
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | 36TH ANNUAL ACM SYMPOSIUM ON APPLIED COMPUTING, SAC 2021; v. N/A, p. 4-pg., 2021-01-01. |
| Resumo | |
Processing navigational graph-like queries in relational databases requires executing several recursive join operations, which are computationally costly. However, when the need for graph-like queries arises, applications often execute a sequence of related queries in a single session. We argue that it is possible to reduce the total cost of a set of related queries, by expanding individual intermediate results and sharing them among multiple queries. SHARq is our framework that enables sharing intermediate results of the common graph-like queries Single-Source Shortest Paths (SSSP), Connected Components (CC), and PageRank (PR). Our solution prepares result tables expanded with additional columns to store partial results of graph-like query combinations, such as multiple SSSP, or a sequence of queries comprising SSSP, CC, and PR. Experimental results on 9 datasets show query speedups of up to ten times when combining multiple SSSP queries, and up to two times when combining SSSP, CC, and PR queries. The results reveal a significant reduction in the query time, providing timely results for analyses relying on multiple navigational graph-like queries. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 19/04461-9 - Prognóstico médico avançado baseado em conceitos de grafos e redes neurais artificiais |
| Beneficiário: | Gabriel Spadon de Souza |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado |
| Processo FAPESP: | 16/17330-1 - Armazenamento e Operações de Navegação em Grafos em SGBDs Relacionais |
| Beneficiário: | Lucas de Carvalho Scabora |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |
| Processo FAPESP: | 18/24414-2 - Ambiente para integração de técnicas para a extração de características e bases de dados complexos para o projeto MIVisBD |
| Beneficiário: | Mirela Teixeira Cazzolato |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico |
| Processo FAPESP: | 20/11258-2 - Consultas por similaridade e interoperabilidade em bases de dados médicos |
| Beneficiário: | Mirela Teixeira Cazzolato |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Processo FAPESP: | 16/17078-0 - Mineração, indexação e visualização de Big Data no contexto de sistemas de apoio à decisão clínica (MIVisBD) |
| Beneficiário: | Agma Juci Machado Traina |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |
| Processo FAPESP: | 17/08376-0 - Análise e aperfeiçoamento de sistemas urbanos por meio de mapas digitais representados por redes complexas |
| Beneficiário: | Gabriel Spadon de Souza |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |
| Processo FAPESP: | 20/07200-9 - Analisando dados complexos vinculados a COVID-19 para apoio à tomada de decisão e prognóstico |
| Beneficiário: | Agma Juci Machado Traina |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |