An Efficient Continuous Subgraph Matching Technique for Graph Stream Processing in a Memory-constrained Environment

최근 소셜 네트워크 서비스의 확산으로 그래프 데이터의 크기는 점차 방대해지고 있으며 실시간으로 변화된다. 따라서 실시간 그래프 스트림 상에서 연속 질의 처리 수행의 필요성이 증가하고 있다. 또한, 실제 응용 환경에서는 메모리 크기가 제한되어 있기 때문에 크기가 큰 그래프 데이터를 모두 메모리에 유지하기 어렵다. 따라서 제한된 메모리 환경을 고려한 연속 서브 그래프 매칭 기법이 필요하다. 본 논문에서는 제한된 메모리 환경에서 그래프 스트림 처리를 위한 연속 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 효율적인 연속 서브 그래프 매칭을 위해 색인 관리자, 질의 처리기 및 캐시 관리자 등과 같은 모듈들로 구성된다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.