【摘 要】
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SPARQL是W3C推荐的基于图匹配机制的RDF查询语言。随着互联网上大规模RDF数据集的不断涌现,现有的查询算法无法满足高效的获取查询结果的需求。提出了一种针对SPARQL语句的运
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SPARQL是W3C推荐的基于图匹配机制的RDF查询语言。随着互联网上大规模RDF数据集的不断涌现,现有的查询算法无法满足高效的获取查询结果的需求。提出了一种针对SPARQL语句的运行时查询优化的解决方案。定义了连接图模型表示运行时SPARQL查询计划,并通过对边连接操作的取样执行,获得连接操作结果集的基数的估计值,进而得到边的权重。以构建的连接图为基础,使用广度优先算法遍历连接图,确定最优计划并执行,利用执行结果更新连接图。再采用迭代思想重复选择最优路径并执行,更新连接图的操作,同时挖掘数据间关联并利用关联减少连接次数,直到连接图中所有操作全部执行为止,最终给出查询优化算法的设计方案。在开源RDF查询引擎Sesame上实现了上述方案,并利用SP2Bench标准测试集将算法与Sesame中原有算法进行实验对比。实验结果表明,与Sesame中原有的算法相比,运行时查询优化算法能减少连接操作的次数,提升查询性能。综上,本方案利用取样技术估计查询计划代价值,将最优查询计划的选择、执行与连接图的更新交叉进行,可以减少连接操作的次数,对复杂SPARQL查询优化性能更好。
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