Fedra：具有发散性的 SPARQL 联合查询处理
数据库
2014-07-11 v1
摘要
数据复制和本地 SPARQL 端点的部署提高了公共 SPARQL 端点的可扩展性和可用性，使关联数据（Linked Data）的消费成为现实。该解决方案需要同步和特定的查询处理策略以利用复制优势。然而，现有的 SPARQL 端点联合中的复制感知技术并未考虑数据动态性。我们提出了 Fedra，一种受益于复制的端点联合查询方法。Fedra 联合的参与者可以从多个数据集中复制数据片段，并使用谱系（provenance）和视图对其进行描述。这些描述使 Fedra 能够在满足用户发散性要求的同时减少所选端点的数量。在真实世界数据集上的实验表明，节省量高达三个数量级。
引用
@article{arxiv.1407.2899,
title = {Fedra: Query Processing for SPARQL Federations with Divergence},
author = {Gabriela Montoya and Hala Skaf-Molli and Pascal Molli and Maria-Esther Vidal},
journal= {arXiv preprint arXiv:1407.2899},
year = {2014}
}