庞悦关于合取正则路径查询优化的论文《A Unified Query Planning Framework for Conjunctive Regular Path Queries》被 VLDB 2026 接收。

合取正则路径查询（CRPQ）将子图匹配与正则路径查询（RPQ）有机结合，构成了现代图查询语言的关键支柱。尽管 CRPQ 在社交网络、金融和科学数据分析等领域中应用广泛，但其查询优化目前仍缺乏统一的框架，往往依赖于将互不相干的子图匹配与 RPQ 技术进行启发式组合。为了填补这一空白，本文引入了一种新型的 CRPQ 代数优化框架。该框架首先提出了一种支持可组合性的超图查询模型，从而解决了包括 GQL 和 SQL/PGQ 在内的图查询语言中长期存在的挑战，并定义了六个核心算子（TI、KC、SJ、UNION、INV 和 SCAN）来抽象 CRPQ 的语义。在此基础上，本文利用代数转换规则枚举出丰富的等价查询计划空间，并设计了一个基于代价的优化器来选择接近最优的计划进行执行。最后，该框架在 MillenniumDB 和 Neo4j 上进行了系统实现，实验结果表明，在从 WDBench 和 LDBC SNB 基准测试中提取的 CRPQ 上，该框架实现了显著的性能加速。