[发明专利]一种基于LSM树的动态幂律图存储方法有效
申请号: | 202110182544.4 | 申请日: | 2021-02-08 |
公开(公告)号: | CN112817982B | 公开(公告)日: | 2022-09-30 |
发明(设计)人: | 刘强;季一木;刘尚东;吴飞;胡林;汤淑宁;刘凯航 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
主分类号: | G06F16/22 | 分类号: | G06F16/22 |
代理公司: | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人: | 彭雄 |
地址: | 210000 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 lsm 动态 图存 方法 | ||
1.一种基于LSM树的动态幂律图存储方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤201:在LSM树结构的基础上,增加用于统计图数据信息的顶点出度统计表,同时将原有的内存顶点表划分为大度数顶点表和普通顶点表;
步骤202:图数据更新时,首先更新WAL日志,然后在顶点出度统计表中更新顶点的统计信息,并根据顶点的出度和统计信息判断是否为大度数顶点,最后将该顶点对应键值对插入大度数顶点表或普通顶点表:大度数顶点的键值对插入大度数顶点表,普通顶点的键值对插入普通顶点表;
步骤203:当大度数顶点表或普通顶点表内部的图数据量超过限定的内存阈值时,启动相应比例的多线程,根据哈希算法对磁盘上的L0层写入各分区文件。
2.根据权利要求1所述基于LSM树的动态幂律图存储方法,其特征在于:步骤201中的顶点出度统计表,指的是在图顶点和出度邻居顶点数量的映射。
3.根据权利要求2所述基于LSM树的动态幂律图存储方法,其特征在于:步骤202中根据顶点的出度和统计信息判断是否为大度数顶点的方法:判定标准为出度邻居数量大于阈值时,则为大度数顶点,否则为普通顶点;阈值的选择取决于当前顶点出度统计表中出度的幂律分布比例。
4.根据权利要求3所述基于LSM树的动态幂律图存储方法,其特征在于:判断是否为大度数顶点的阈值k取决于如下幂律公式:
p(k)=k-γ
其中,k代表顶点的度,γ为度指数,则p(k)代表度为k的顶点占总顶点数的比例。
5.根据权利要求4所述基于LSM树的动态幂律图存储方法,其特征在于:顶点的度k默认取值为p(k)=0.8。
6.根据权利要求5所述基于LSM树的动态幂律图存储方法,其特征在于:大度数顶点表和普通顶点表的内存阈值、以及相应的并发线程数比例则取为p(k)/(1-p(k))。
7.根据权利要求6所述基于LSM树的动态幂律图存储方法,其特征在于:步骤203中的大度数顶点表或普通顶点表的内存阈值和并发写入的多线程数量,均取决于顶点出度统计表中的幂律分布比例。
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