曹力升关于子图匹配的物化视图研究论文《MAVIS: Materialized View for Subgraph Matching》被 SIGMOD 2026 接收。

子图匹配是图分析系统中的一项基础任务。在实际应用中，图查询引擎通常需要处理大量的子图匹配查询，其中许多查询共享相同的子结构。将这些公共子查询的结果进行物化可以实现计算复用，从而显著提高查询效率。然而，现有的视图物化技术要么空间开销高，要么加速效果有限。本文提出了一种针对于子图匹配的视图物化算法MAVIS。MAVIS将视图模式划分成若干个超点（连通子图），并且只对超点进行物化，从而平衡物化代价和查询优化效果。为了进一步提高物化效率，MAVIS采用了一种基于树的超点划分方法，从而避免算法在物化过程中生成无效的候选结果。此外，该工作还设计了相应的查询回答算法，用于充分利用物化视图来加快查询处理速度。该工作在真实世界数据集上进行的大量实验。实验结果表明MAVIS在内存使用和加速效果之间实现了卓越的平衡，并且性能优于现有方法。