45、图转换技术在数据库中的应用与优化

图转换技术在数据库中的应用与优化

1. 引言

在当今的工业实践中，系统模型的规模越来越大，这对图转换（Graph Transformation, GT）的高效执行提出了挑战。同时，对于实际应用来说，与现有成熟技术的兼容性和集成性也非常重要。关系型数据库（Relational Databases, RDBs）由于广泛用于存储、处理和查询大型图，成为了图转换的一个有前景的实现环境。

1.1 动机

如今，模型驱动的系统开发得到了各种不同概念的模型转换工具的支持，其中许多依赖于图转换的规则形式来指定模型转换。图转换规则通过在图模型中找到其左侧（LHS）图模式的匹配项，并将其替换为右侧（RHS）图来对图模型进行局部操作。

随着工业对更大系统模型的需求，复杂图模型结构的存储、查询和操作的可扩展性，以及图转换的高效执行变得至关重要。图模式匹配是图转换中识别LHS匹配项的阶段，由于其组合复杂性，显著影响了成本，因此人们进行了大量尝试来改进这一过程。增量模式匹配在许多实际用例中表现出了良好的性能。

然而，关系型数据库在GT执行性能方面的表现参差不齐。之前提出的在RDBs中进行增量模式匹配的方法，只有在系统按照指定的GT规则演化时才能保证增量存储的一致性，无法与已部署的（遗留）软件兼容，因为这些软件可能会以任意方式操作底层数据库，导致匹配结果不一致。

因此，我们提出了一种方法，将图模式和转换规则转换为基于事件驱动（触发器）的SQL程序，以无缝集成到现有的关系型数据库中进行增量模式匹配，并对该方法的性能进行了实验评估。

1.2 目标

我们的解决方案将保留已有方法的优点，包括声明性（基于GT规范自