Sur l'optimisation de l'énumération de plans récursifs avec une application aux requêtes de graphes de propriétés

On the Optimization of Recursive Plan Enumeration with an Application to Property Graph Queries

• Auteur / Autrice : Amela Fejza
• Direction : Pierre Genevès
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 11/01/2023
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique de Grenoble
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Equipe-projet Types et raisonnement pour le web (Montbonnot, Isère ; 2012-....)
• Jury : Président / Présidente : Sophie Dupuy-Chessa
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Ştefania-Gabriela Dumbravă
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Mohand Saïd Hacid, Ladjel Bellatreche

Mots clés

Mots clés contrôlés

Datalog (langage de programmation)

Données massives

Graphes orientés

Mots clés libres

Optimisation

Énumération

Big data

Optimization

Enumeration

Big data

Résumé

Les graphes contenant des masses d'information interreliées sont des structures de données omniprésentes de nos jours.Les requêtes récursives constituent un moyen puissant pour extraire des informations potentiellement précieuses de ces graphes. Par exemple, en permettant la navigation le long de séquences d'arêtes de longueur arbitraire, les requêtes de chemins réguliers permettent d'analyser les relations entre des entités distantes du graphe. Cependant, la récursivité rend souvent la réponse aux requêtes très coûteuse, parfois même difficilement réalisable en pratique.Les méthodes d'optimisation des requêtes récursives sont cruciales. La difficulté du problème de l'optimisation des requêtes en présence de récursion est notoirement connue.Cette thèse décrit les fondements théoriques et pratiques du graphe acyclique dirigé logique récursif de requêtes (RLQDAG) pour énumérer efficacement les plans de requêtes récursives dans les optimiseurs basés sur le principe de transformation ; ainsi qu'une application pour extraire de l'information de graphes de propriétés. Le RLQDAG étend les techniques précédemment développées pour les requêtes non récursives ainsi que les derniers développements en algèbre relationnelle récursive, dans le but d'optimiser la phase d'énumération de plans dans les optimiseurs de requêtes. Cette phase est cruciale car elle peut produire des plans d'évaluation qui sont drastiquement plus efficaces, avec un impact direct sur la faisabilité et l'efficacité de l'évaluation de requêtes récursives en pratique.Cette thèse commence par une revue approfondie de la littérature sur les langages de requêtes pour les graphes, les méthodes d'optimisation de requêtes et leurs limites en présence de récursion. Ensuite, dans une partie de contribution, le RLQDAG est introduit en formalisant et en étendant des concepts importants tels que le partage de sous-termes afin de capturer et de permettre des transformations groupées de sous-plans de requêtes récursives. Un chapitre suivant étudie l'application du RLQDAG pour l'évaluation de requêtes récursives avec des graphes de propriétés. Un prototype d'implémentation du RLQDAG permet d'obtenir des gains de performance significatifs par rapport à l'état de l'art.

Graph data structures containing massive interrelated data are omnipresent nowadays.Recursive queries constitute a powerful means to extract valuable information from graphs. For example, by enabling navigation along edge sequences of arbitrary length, regular path queries make it possible to analyze relations between distant graph entities. However, recursion often makes query answering very expensive, sometimes even hardly feasible in practice.Methods for recursive query optimization are crucial. The difficulty of the query optimization problem in the presence of recursion is notoriously known.This thesis describes the theoretical and practical foundations of the recursive logical query directed acyclic graph (RLQDAG) for efficiently enumerating recursive query plans in transformation-based query optimizers; and an application for extracting information from property graphs. The RLQDAG extends earlier techniques developed for recursion-free queries and recent developments in recursive relational algebra, for the purpose of optimizing the plan enumeration phase in transformation-based query optimizers. This phase is crucial as it may produce plans which are drastically more efficient, with a direct impact on the feasibility and efficiency of recursive query answering in practice.This dissertation starts with a thorough litterature review on query languages for graphs, methods for query optimization, and their limits in the presence of recursion. Then, in a contribution part, the RLQDAG is introduced by formalizing and extending important concepts such as subterm-sharing in order to capture and enable grouped transformations of recursive query plans. A subsequent Chapter studies the application of the RLQDAG for recursive query answering with property graphs. A prototype implementation of the RLQDAG is shown to provide significant performance gains compared to the state-of-the-art.