DAG =有向无环图; roots =不带入边的顶点。
我的DAG比可用RAM大，所以我需要一个基于磁盘的图形数据库来处理它。
我的DAG很浅：我有数十亿个根节点，但是从每个节点只能访问几十个节点。
它也没有很好地连接：大多数节点只有一个传入边缘。因此，对于任何一个根节点，可到达的子图通常只有很少的节点。
所以我的DAG可以被认为是大量的小树，其中只有少数相交。
我需要在批量号码上对我的DAG执行以下查询：给定根节点，从中获取所有节点。
它可以被认为是一个批处理查询：给定几千个根节点，返回从那里可以到达的所有节点。
据我所知，有一些算法可以改善图形的磁盘存储位置。三个例子是：
似乎还有老一代图形数据库不使用图形局部性。例如一个流行的Neo4j图形数据库：
http://www.ibm.com/developerworks/library/os-giraph/
Neo4j依赖于图形的数据访问方法而不考虑 数据局部性，图的处理主要包含随机数据 访问。对于无法存储在内存中的大型图形，随机磁盘 访问成为性能瓶颈。
我的问题是：是否有适合我工作量的图表数据库？
对Win64的支持以及从Java以外的其他方式使用数据库的可能性是一个优势。
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从任务本身来看，您似乎不需要图形数据库。 您可以简单地使用一些外部存储器编程库，例如stxxl。 首先在图形上进行拓扑排序（边缘格式）。然后，您只能顺序扫描，直到完成所有“根节点”。 I / O复杂性受拓扑排序的限制。实际上你不需要拓扑排序，只需要识别根节点。这可以通过边缘表和节点表的连接来完成，这是线性时间。