【摘 要】
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随着语义网上RDF数据的爆炸性增长,人们迫切需要可以高效存储和查询RDF数据的SPARQL执行引擎;与此同时,传统关系数据库经过数十年的研究发展,各项技术趋于完善,可以为SPARQL
【机 构】
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计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023
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随着语义网上RDF数据的爆炸性增长,人们迫切需要可以高效存储和查询RDF数据的SPARQL执行引擎;与此同时,传统关系数据库经过数十年的研究发展,各项技术趋于完善,可以为SPARQL执行引擎的构建提供基础支撑.由于RDF数据模型与关系数据模型存在显著差异,简单地复用关系数据库不能达到很好地RDF数据存取性能.提出了一种基于布尔矩阵分解的RDF数据存储布局方法,以协调RDF模型与关系模型的不一致性.在此基础上,提出了一种基于缩略图的RDF数据查询优化技术,以提升SPARQL查询执行的效率.最后,基于该方法实现了一个名为sp-SQL的原型系统,并与两个知名SPARQL执行引擎在4个标准测试集上进行了实验对比,验证了该方法的有效性.
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