Interrogation efficace de graphes dynamiques provenant de sources mul- tiples

De nombreuses applications en temps réel, telles que les plateformes financières, les réseaux sociaux et les systèmes de trans-port, reposent sur des graphes dynamiques construits à partir de multiples flux de données. Les mises à jour en provenance de ces flux peu-vent être reçues avec des retards, rendant difficile l’ingestion correcte ainsi que l’interrogation simultanée. Cette thèse présente HAL, un moteur de base de données de graphes dynamiques en mémoire conçu pour relever ces défis grâce à la structure Stream-Time Or-dered Adjacency List (STAL), qui main-tient les mises à jour selon l’ordre de leur émission, indépendamment de leur ordre d’arrivée. Un protocole efficace de contrôle de concurrence multi-version garantit la cohérence des traitements sur le graphe en concurrence avec l’ingestion. HAL atteint un taux d’ingestion de 7,5 millions de mises à jour par seconde, dépassant les meilleurs systèmes existants d’un facteur de 2,5×, et offre jusqu’`a 357× d’accélération pour les requêtes ana-lytiques en présence de mises à jour retardées. La thèse détaille la conception du cœur du système HAL, son évaluation sous diverses charges de travail, ainsi que ses extensions pour les requêtes historiques et la gestion de graphes riches en propriétés.