[论文解读] Combining Time-Series and Graph Data: A Survey of Existing Systems and Approaches

Mouna Ammar, Marvin Hofer+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2026

Time Series Analysis and Forecasting被引用 0

一句话总结

对将图数据与时序数据结合的架构与系统进行全面综述，评估了 20 个系统，覆盖四种集成模型，并指出尚待解决的挑战。

ABSTRACT

We provide a comprehensive overview of current approaches and systems for combining graphs and time series data. We categorize existing systems into four architectural categories and analyze how these systems meet different requirements and exhibit distinct implementation characteristics to support both data types in a unified manner. Our overview aims to help readers understand and evaluate current options and trade-offs, such as the degree of cross-model integration, maturity, and openness.

研究动机与目标

• 为统一管理和分析图数据与时序数据定义需求与特征。
• 描述并对比将图与时间序列相结合的四种架构集成方法。
• 在 SM、E-SM、Polyglot 与 MM 架构下，调研具有代表性的系统与研究原型。
• 在定义的需求下进行对比评估并识别尚待解决的问题。
• 发布用于评估跨模型查询的代码库以支持复现与进一步研究。

提出的方法

• 将集成架构分类为单一模型（SM）、扩展单一模型（E-SM）、多语言持久化（Polyglot）、多模型数据库（MMDB）。
• 定义全面的需求集合（数据模型覆盖、统一混合模型、时间演化、流式处理、跨模型查询、双向转换、不同模型的 ACID、OLTP/OLAP）。
• 评估实现特征（存储、索引、内存 vs 磁盘、可扩展性、保留策略、开放性）。
• 对四种架构下的 20 个系统和 5 个研究原型在需求方面进行对比评估。
• 分析每种架构和系统的尚待解决问题与局限性。
• 发布并引用用于跨模型查询评估的公开代码库。

Figure 1 : Overview of the comparison approach of systems for combining graph and time series data

实验结果

研究问题

• RQ1 存在哪些将图数据与时序数据结合的架构模式及其权衡？
• RQ2 SM、E-SM、Polyglot 与 MM 架构中的代表性系统如何满足统一图-时序管理与分析的定义需求？
• RQ3 在跨模型查询、流式处理和 ACID 保证方面，当前方法的关键优点与局限性是什么？
• RQ4 统一的图-时序数据管理与分析还有哪些未解决的挑战？
• RQ5 是否存在可实践、开放的代码库支持跨架构的跨模型查询评估？

主要发现

• 识别出四种集成架构：SM、E-SM、Polyglot、MMDB，每种架构各具优点与挑战。
• 对 20 个系统和 5 个研究原型在四种架构下的对比评估，评估对图数据与时序数据的支持以及跨模型功能。
• 当前解决方案在部分需求上满足，但没有任何一个能在所有数据类型上实现无缝、统一的图-时序管理与强跨模型查询及 ACID 保证。
• 研究指出各架构在成熟度、开放性与集成深度之间的权衡，并强调统一查询能力与跨模型事务的需求。
• 作者发布用于评估跨模型查询的代码库，以助于复现与进一步研究。
• 尚待解决的挑战包括实现成熟且高性能的跨模型查询、统一的数据模型，以及在图与时序数据上实现稳健的 HTAP 能力。

Figure 2 : Sketches of integration architectures: SM, E-SM, Polyglot, and MM