Подход к разбиению сверхбольших графов с помощью параллельных СУБД

Abstract

Разбиение графов на подграфы представляет собой интересную задачу интеллектуального анализа графов, которая находит свое применение в ряде теоретических и практических задач (раскраска графа, проектирование БИС и ПЛИС, конечно-элементное моделирование и др.). Существующие последовательные и параллельные алгоритмы предполагают возможность размещения графов и промежуточных данных обработки в оперативной памяти и неприменимы для случая сверхбольших графов. Представлен подход к обработке сверхбольших графов на основе использования параллельной реляционной СУБД PargreSQL, разработанной на базе свободной СУБД PostgreSQL. Graph partitioning is an interesting topic in graph mining, that comes into use for some theoretical and practical problems (graph coloring, integrated curcuit desing, finite element modeling, etc.). The existing serial and parallel algorithms suppose that the graph being analyzed can fit into main memory along with all the intermediate data, so they cannot be applied for very large graphs. We introduce a new way of partitining - using the parallel relational DBMS PargreSQL that is based on open-source PostgreSQL DBMS.