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Avancées dans la gestion des données graphiques

Un nouveau système améliore les mises à jour en temps réel et la lecture des données graphiques.

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Gérer et bosser avec des données graphiques devient de plus en plus important dans plein d'applications réelles comme les systèmes de recommandation, la détection de fraudes et le e-commerce. Les graphes peuvent changer rapidement, avec des opérations d'écriture qui atteignent parfois des millions par seconde. Du coup, c’est super important d’avoir un système capable de mettre à jour plein de parties du graphe tout en permettant aux utilisateurs de le lire et l'analyser en même temps.

Beaucoup de systèmes graphiques existants se concentrent soit sur la lecture, soit sur l'écriture, mais galèrent quand il faut faire les deux en même temps. C’est particulièrement vrai quand les mises à jour ciblent souvent les mêmes parties du graphe. Pour résoudre ce problème, un nouveau système a été développé pour que les mises à jour et les lectures fonctionnent ensemble de manière plus efficace.

Le Défi des Mises à Jour de Graphes

Quand plusieurs mises à jour se produisent en même temps, surtout sur la même partie d'un graphe, ça peut causer des retards et des soucis. Les méthodes traditionnelles utilisent des verrous pour gérer l'accès aux parties du graphe, ce qui peut ralentir la performance globale. Ça devient vraiment problématique quand beaucoup d'opérations essaient de mettre à jour les mêmes nœuds ou connexions dans le graphe, créant un goulot d'étranglement.

Le nouveau système s'attaque à ces défis en utilisant une méthode différente pour gérer l'accès aux données. Au lieu d'utiliser des verrous traditionnels, il emploie un protocole qui permet des opérations plus flexibles et rapides. Ça veut dire qu'il peut gérer plus de mises à jour en même temps sans le même degré de ralentissement qu'on voit dans les anciens systèmes.

Caractéristiques Clés du Nouveau Système

Le nouveau système a plusieurs caractéristiques importantes qui le font ressortir :

  1. Pas de Verrous Nécessaires : En éliminant les verrous traditionnels, ce système réduit significativement les chances de délais lorsque beaucoup de mises à jour se produisent en même temps. Ça lui permet de garder une haute performance même sous de lourdes charges de travail.

  2. Chains Delta pour les Mises à Jour : Le système organise les mises à jour de manière à garder une trace des changements efficacement. Cette structure permet un accès rapide aux dernières mises à jour.

  3. Commit de Groupe Rapide : Les transactions peuvent être regroupées, ce qui permet un traitement plus rapide et réduit le temps nécessaire pour finaliser les changements.

  4. Garbage Collection Paresseuse : Les anciennes données qui ne sont plus nécessaires peuvent être supprimées sans interférer avec les opérations en cours, assurant que la performance reste élevée.

  5. Haute Débit : Le système a été trouvé pour gérer les mises à jour beaucoup plus rapidement que ses concurrents, parfois en performants plus de 11 fois mieux, surtout quand il gère de nombreuses mises à jour simultanées.

Applications du Système

La capacité de ce nouveau système à gérer mises à jour et lectures en même temps le rend adapté à plein d'applications.

  • Systèmes de Recommandation : Quand les utilisateurs interagissent avec une plateforme, leurs actions peuvent être reflétées dans des recommandations en temps réel basées sur les changements dans les données graphiques.

  • Détection de Fraude : Les systèmes peuvent analyser les motifs et connexions en temps réel, permettant des réponses immédiates à des comportements suspects.

  • Réseaux Sociaux : Les utilisateurs peuvent voir les mises à jour sur leurs fils d'actualité tout en postant du nouveau contenu sans délai.

  • E-Commerce : Les recommandations de produits peuvent s'ajuster en temps réel en fonction du comportement des utilisateurs, améliorant l'expérience d'achat.

Évaluation de Performance

Le système a été testé rigoureusement dans divers scénarios réels. Il a excellé dans des situations où beaucoup d'opérations se produisaient en même temps, surtout quand ces opérations ciblaient les mêmes parties du graphe.

Dans de nombreux tests, le nouveau système a surpassé les solutions existantes, surtout dans des situations à forte écriture. Même lorsqu'il était soumis à un stress typique des réseaux sociaux ou des plateformes de e-commerce, il a réussi à maintenir un haut débit et des temps de réponse rapides.

Conclusion

Alors que la demande pour une gestion rapide et efficace des données graphiques continue de croître, ce nouveau système offre une solution précieuse. Il combine des techniques innovantes pour permettre des mises à jour rapides et des lectures simultanées, répondant aux besoins des applications modernes. Ses performances solides dans les tests indiquent qu'il pourrait changer la façon dont les développeurs abordent la gestion des données graphiques à l'avenir, faisant de lui un outil clé dans divers domaines.

En se concentrant sur la fourniture de haute performance pour les mises à jour et les lectures, le système peut soutenir une large gamme d'applications et gérer les exigences complexes du monde axé sur les données d'aujourd'hui.

Source originale

Titre: GTX: A Write-Optimized Latch-free Graph Data System with Transactional Support

Résumé: This paper introduces GTX a standalone main-memory write-optimized graph system that specializes in structural and graph property updates while maintaining concurrent reads and graph analytics with snapshot isolation-level transactional concurrency. Recent graph libraries target efficient concurrent read and write support while guaranteeing transactional consistency. However, their performance suffers for updates with strong temporal locality over the same vertexes and edges due to vertex-centric lock contentions. GTX introduces a new delta-chain-centric concurrency-control protocol that eliminates traditional mutually exclusive latches. GTX resolves the conflicts caused by vertex-level locking, and adapts to real-life workloads while maintaining sequential access to the graph's adjacency lists storage. This combination of features has been demonstrated to provide good performance in graph analytical queries. GTX's transactions support fast group commit, novel write-write conflict prevention, and lazy garbage collection. Based on extensive experimental and comparative studies, in addition to maintaining competitive concurrent read and analytical performance, GTX demonstrates high throughput over state-of-the-art techniques when handling concurrent transaction+analytics workloads. For write-heavy transactional workloads, GTX performs up to 11x better than the best-performing state-of-the-art systems in transaction throughput. At the same time, GTX does not sacrifice the performance of read-heavy analytical workloads, and has competitive performance similar to state-of-the-art systems.

Auteurs: Libin Zhou, Yeasir Rayhan, Lu Xing, Walid. G. Aref

Dernière mise à jour: 2024-05-02 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2405.01418

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2405.01418

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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