一种基于划分的摘要图驱动的高效RDF查询处理方法

RDF查询优化是一个具有挑战性的问题。尽管已研究了相当多因素及其对查询效率的影响，该问题仍需要进一步研究。我们指出将查询分解为一系列轻量级操作对于提升查询处理同样有效。考虑到RDF数据的链接特性，操作间的相关性应被谨慎处理。在本文中，我们提出SGDQ，一个以基于划分的摘要图驱动查询（partition-based Summary Graph Driven Query）为特征的高效查询处理新框架。基本上，SGDQ对数据进行划分并将划分建模为摘要图。一个查询被分解为可在无跨划分处理情况下回答的子查询。最终结果通过执行摘要图匹配并连接所有匹配子查询产生的结果而得到。本质上，SGDQ结合了图匹配处理与基于关系连接的查询实现的优点。它通过以摘要图驱动的方式组织子查询处理，有意避免维护巨大的中间结果。我们广泛的评估表明SGDQ是高效RDF查询处理的有效框架。其查询性能持续优于代表性的最先进系统。