【摘 要】
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在大数据时代,针对不同场景下如何保持数据高效查询受到持续关注,但是对通过改进数据的存储管理技术来提高查询效率还有待进一步研究。因此,结合图数据结构类型多变、应用场
【机 构】
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教育部数据工程与知识工程重点实验室（中国人民大学）,中国人民大学信息学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(No.2018YFB1004401),国家自然科学基金(No.61732014,No.U1711263),北京市科技计划(No.Z171100005117002)
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在大数据时代,针对不同场景下如何保持数据高效查询受到持续关注,但是对通过改进数据的存储管理技术来提高查询效率还有待进一步研究。因此,结合图数据结构类型多变、应用场景丰富、数据集价值高等优势,提出了一种利用关系-图数据模型协同存储数据的模式,并设计了用户查询感知的自适应存储优化技术来解决多数据模型的数据存储冗余优化问题。通过分析不同引擎处理不同的查询得出每种引擎对应的不同查询性能和多数据模型存储存在的数据冗余问题,提出用户查询感知的自适应存储技术。再结合用户历史查询及查询特点,利用基于启发式规则的优化算法完
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