RDF 数据中可扩展且高效的自连接处理技术
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2014-09-17 v1
摘要
高效管理 RDF 数据对于成功理解和快速查询数据起着重要作用。尽管当前针对 RDF 三元组的索引方法（如属性表和垂直分区）解决了许多问题，但在复杂的自连接查询和向同一表中插入数据时，它们仍存在性能问题。作为改进，本文提出了一种替代方案以促进此类查询的灵活性和效率，并试图找到最优解以尽可能减少自连接，该方案基于“双表递归映射”的思想。我们的双表递归映射（RMTT）方法的主要目标是将主要的 RDF 三元组划分为两个具有相同 RDF 三元组结构的表，并递归地插入 RDF 数据。我们的实验结果比较了垂直分区方法与 RMTT 方法在使用非常大的 RDF 数据（如 DBLP 和 DBpedia 数据集）时的连接查询性能。针对大量提交的复杂查询的实验结果表明，与 RDF-3X 方法相比，我们的方法具有高度的可扩展性，并且 RMTT 将复杂查询中的自连接数量减少了 3-4 倍。
引用
@article{arxiv.1409.4507,
title = {Scalable and Efficient Self-Join Processing technique in RDF data},
author = {Awny Sayed and Amal Almaqrashi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1409.4507},
year = {2014}
}
备注
8-pages, 5-figures, International Journal of Computer Science Issues (IJCSI), Volume 11, Issue 2. April 2014