基于启发式的 SPARQL 1.1 与 SPARQL-LD 联邦查询重排序
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2018-10-24 v1
摘要
SPARQL 1.1 的联邦查询扩展允许在多个不同的 SPARQL 端点上分布式执行查询。SPARQL-LD 是 SPARQL 1.1 近期的一个扩展，它使得能够直接查询任何包含 RDF 数据的 HTTP 网络源，如嵌入了 RDFa、JSON-LD 或 Microformats 的网页，而无需声明命名图。这使得可通过一条简洁的查询来检索大量数据源（包括 SPARQL 端点、在线资源，甚至返回 RDF 数据的 Web API）。然而，SPARQL 1.1 与 SPARQL-LD 查询的非最优表述可能导致对远程资源的海量调用，进而造成极高的查询执行时间。本文针对该问题，提出一组查询重排序方法，其利用启发式策略依据限制性对一组 SERVICE 图模式进行重排序，而无需收集和使用来自远程源的统计信息。此类查询优化方法具有广泛适用性，因为它可构建于现有 SPARQL 1.1 与 SPARQL-LD 实现之上。评估结果表明，查询重排序可大幅降低查询执行时间，而一种考虑未绑定变量与连接的数量及类型的方法在 88% 的情况下获得了最优查询计划。
引用
@article{arxiv.1810.09780,
title = {Heuristics-based Query Reordering for Federated Queries in SPARQL 1.1 and SPARQL-LD},
author = {Thanos Yannakis and Pavlos Fafalios and Yannis Tzitzikas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.09780},
year = {2018}
}