Questions graphiques efficaces: contraintes de mémoire

Cette séance de cours traite des défis que pose la mise à niveau de l'appariement des schémas dans les grands graphiques, en mettant l'accent sur la parallélisation des tâches d'appariement des schémas et des stratégies de partage des tâches afin d'améliorer l'évolutivité. Il couvre des sujets tels que l'optimisation du temps de réponse avec le partage du travail, la parallélisation des défis et l'exploitation des dépendances pour un calcul efficace des modèles. L'instructeur présente une étude de cas utilisant des ensembles de données comme Social Network Benchmark et Music Brainz, démontrant les avantages du partage du travail par rapport aux méthodes traditionnelles. De plus, la séance de cours explore les modèles contextuels et les techniques de parallélisation et de partitionnement pour réduire le travail en double. L'objectif est d'exécuter efficacement des requêtes graphiques sur les données relationnelles sous des contraintes de mémoire, en tirant parti des mécanismes de cache et de traitement par lots pour minimiser le temps d'exécution des requêtes.