A comparison of a graph database and a relational database

Vicknair, Chad; Macias, Michael; Zhao, Zhendong; Nan, Xiaofei; Chen, Yixin; Wilkins, Dawn

doi:10.1145/1900008.1900067

Cited by 293 publications

(161 citation statements)

References 3 publications

Supporting

Mentioning

151

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…marking certain classes in a UML view as being 'unsafe'. Using an SQL database to query large attributed relational data can pose efficiency problems if this requires multiple-table joins [45,46]. To alleviate this, we adopted the following schema (see Fig.…”

Section: Source Codementioning

confidence: 99%

The Solid* toolset for software visual analytics of program structure and metrics comprehension: From research prototype to product

Reniers

Voinea

Ersoy

et al. 2014

Science of Computer Programming

View full text Add to dashboard Cite

Software visual analytics (SVA) tools combine static program analysis and fact extraction with information visualization to support program comprehension. However, building efficient and effective SVA tools is highly challenging, as it involves extensive software development in program analysis, graphics, information visualization, and interaction. We present a SVA toolset for software maintenance, and detail two of its components which target software structure, metrics and code duplication. We illustrate the toolset's usage for constructing software visualizations with examples in education, research, and industrial contexts. We discuss the design evolution from research prototypes to integrated, scalable, and easy-to-use products, and present several guidelines for the development of efficient and effective SVA solutions.

show abstract

Section: Source Codementioning

confidence: 99%

The Solid* toolset for software visual analytics of program structure and metrics comprehension: From research prototype to product

Reniers

Voinea

Ersoy

et al. 2014

Science of Computer Programming

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Provenance can be represented as a DAG, and there is work on querying provenance graph databases [19,25]. Our study focuses on the continuous querying of massive provenance data streams.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Analysis of Memory Constrained Live Provenance

Chen

Plale

2016

Lecture Notes in Computer Science

View full text Add to dashboard Cite

Abstract. We conjecture that meaningful analysis of large-scale provenance can be preserved by analyzing provenance data in limited memory while the data is still in motion; that the provenance needs not be fully resident before analysis can occur. As a proof of concept, this paper defines a stream model for reasoning about provenance data in motion for Big Data provenance. We propose a novel streaming algorithm for the backward provenance query, and apply it to the live provenance captured from agent-based simulations. The performance test demonstrates high throughput, low latency and good scalability, in a distributed stream processing framework built on Apache Kafka and Spark Streaming.

show abstract

“…После этапа разбора атрибуты и их значения записы-ваются в нереляционную систему управления базами данных (NoSQL), адаптированную (специально сформированную) для хранения слабоструктурированных данных. Выбор нереляционной базы данных обусловлен необходимостью быстрой обработки слабоструктурированных данных и быстрого доступа к ним [11]. Процесс проведения постинцидентного внутреннего аудита изображен на рис.…”

Section: описание методаunclassified

Graph-based post incident internal audit method of computer equipment

Сергеевич¹,

Алексеевич²,

Борисовна³

2016

Naučno-teh. vestn. inf. tehnol. meh. opt.

View full text Add to dashboard Cite

Информация о статьеПоступила в редакцию 29.05.15, принята к печати 16. 04.16 doi: 10.17586/2226-1494-2016-16-3-506-512 Язык статьи -русский Ссылка для цитирования: Пантюхин И.С., Зикратов И.А., Левина А.Б. Метод проведения постинцидентного внутреннего аудита средств вычислительной техники на основе графов // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2016. Т. 16. № 3. С. 506-512. doi: 10.17586/2226-1494-2016-16-3-506-512 Аннотация Предложен метод проведения постинцидентного внутреннего аудита средств вычислительной техники на основе графов. Сущность предлагаемого решения заключается в установлении взаимосвязей между дампами (образами) жесткого диска, оперативной памяти, сети. Метод предназначен для описания свойств инцидента информационной безопасности при проведении внутреннего постинцидентного аудита средств вычислительной техники. На первом шаге происходит процесс получения и формирование дампов жесткого диска, оперативной памяти и сети. Далее происходит разбор этих дампов на набор составляющих. Набор составляющих включает в себя большой набор атрибутов, которые составляют основу для формирования графа. Разобранные данные записываются в нереляционную систему управления базами данных (NoSQL), адаптированную для хранения, быстрого доступа и обработки графов. На заключительном шаге происходит установление взаимосвязей между дампами. Представленный метод позволяет человеку-эксперту в области информационной безопасности или компьютерной криминалистики проводить более точный, информативный внутренний аудит средств вычислительной техники. Предложенный метод позволяет снизить временные затраты на проведение внутреннего аудита средств вычислительной техники, повысить точность и информативность такого аудита. Метод имеет потенциал к развитию и может применяться в задачах идентификации пользователей и компьютерной криминалистике. Ключевые слова метод, внутренний аудит, информационная безопасность, графы, компьютерная криминалистика Mechanics and Optics, 2016, vol. 16, no. 3, pp. 506-512. doi: 10.17586/2226-1494-2016 Abstract Graph-based post incident internal audit method of computer equipment is proposed. The essence of the proposed solution consists in the establishing of relationships among hard disk damps (image), RAM and network. This method is intended for description of information security incident properties during the internal post incident audit of computer equipment. Hard disk damps receiving and formation process takes place at the first step. It is followed by separation of these damps into the set of components. The set of components includes a large set of attributes that forms the basis for the formation of the graph. Separated data is recorded into the non-relational database management system (NoSQL) that is adapted for graph storage, fast access and processing. Damps linking application method is applied at the final step. The presented method gives the possibility to human expert in information security or computer forensics for more precise, informative internal...

show abstract

A comparison of a graph database and a relational database

Cited by 293 publications

References 3 publications

The Solid* toolset for software visual analytics of program structure and metrics comprehension: From research prototype to product

The Solid* toolset for software visual analytics of program structure and metrics comprehension: From research prototype to product

Analysis of Memory Constrained Live Provenance

Graph-based post incident internal audit method of computer equipment

Contact Info

Product

Resources

About