优化图形转换语言性能与可用性的革新策略及比较

本文主要探讨了图形转换语言（GTL）在提高性能和可用性方面的挑战与改进策略，特别关注于GReAT（Graph Rewriting and Transformation）语言。GReAT作为一种模型转换工具，旨在提供高效且易用的解决方案来处理复杂的模型转换任务。在设计初期，GReAT支持了预先绑定（prebinding）特定模式变量和显式排序转换步骤的技术，以优化转换引擎的性能。然而，当实际应用时，作者发现该语言存在几个不足： 1. 缺乏对模式结果的远距离重用：GReAT不支持在后续转换步骤中直接利用先前重写步骤的结果，这限制了代码的复用性和灵活性。 2. 排序能力不足：对于模式匹配的结果，GReAT缺少一种机制来对匹配结果进行有序处理，这对于确保转换过程的确定性和效率至关重要。 3. 结果合并的局限：GReAT在处理多个模式匹配时，无法有效地整合和区分不同的结果。 针对这些问题，作者在文中提出了一种新的语言扩展方案，旨在解决上述缺陷。他们通过增加对模式结果的持久化存储、引入排序操作以及改进结果合并机制，来提升GReAT的可用性和性能。同时，文章还通过对比分析，将新提出的解决方案与其他图形转换语言进行了比较，以展示其优势和改进之处。 总结来说，本文的核心内容围绕着图形转换语言的性能优化和可用性增强，特别是针对GReAT语言的具体实现策略和改进措施，旨在提供一个更高效、更易于理解的模型转换环境，以满足开发者和使用者的需求。