Optimizing One-time and Continuous Subgraph Queries using Worst-case Optimal Joins
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We study the problem of optimizing one-time and continuous subgraph queries using the new worst-case optimal join plans. Worst-case optimal plans evaluate queries by matching one query vertex at a time using multiway intersections. The core problem in optimizing worst-case optimal plans is to pick an ordering of the query vertices to match. We make two main contributions: 1. A cost-based dynamic programming optimizer for one-time queries that (i) picks efficient query vertex orderings for worst-case optimal plans and (ii) generates hybrid plans that mix traditional binary joins with worst-case optimal style multiway intersections. In addition to our optimizer, we describe an adaptive technique that changes the query vertex orderings of the worst-case optimal subplans during query execution for more efficient query evaluation. The plan space of our one-time optimizer contains plans that are not in the plan spaces based on tree decompositions from prior work. 2. A cost-based greedy optimizer for continuous queries that builds on the delta subgraph query framework. Given a set of continuous queries, our optimizer decomposes these queries into multiple delta subgraph queries, picks a plan for each delta query, and generates a single combined plan that evaluates all of the queries. Our combined plans share computations across operators of the plans for the delta queries if the operators perform the same intersections. To increase the amount of computation shared, we describe an additional optimization that shares partial intersections across operators. Our optimizers use a new cost metric for worst-case optimal plans called intersection-cost . When generating hybrid plans, our dynamic programming optimizer for one-time queries combines intersection-cost with the cost of binary joins. We demonstrate the effectiveness of our plans, adaptive technique, and partial intersection sharing optimization through extensive experiments. Our optimizers are integrated into GraphflowDB.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle