Abstract-Assulterande volymer av RDF-data produceras och analyseras, många massivt distribuerade arkitekturer har föreslagits för att lagra och fråga dessa data. Dessa arkitekturer kännetecknas först, av deras RDF partitionering och lagringsmetod, och för det andra, av deras tillvägagångssätt för distribuerad frågeoptimering, dvs. bestämma vilka operationer att utföra på varje nod för att beräkna svaren på frågan. Vi presenterar CliqueSquare, en ny optimeringsmetod för att utvärdera konjunktiva RDF-frågor i en massivt parallell miljö. Vi fokuserar på att minska frågesvarstiden, och på så sätt försöka bygga planritningar, där antalet träffar på en rot-till-blad-väg i planen minimeras. Vi presenterar en familj av optimeringsalgoritmer, förlitar sig på n-ary (stjärna) jämlikhet förenas för att bygga platta planer, och jämföra deras förmåga att hitta de plattaste möjligheterna. Vi har distribuerat våra algoritmer i en MapReduce-baserad RDF-plattform och experimentellt demonstrera intresset för de plana planer som byggts av våra bästa algoritmer.
Referens Ref fokuserar på frågeplanering och optimering för massivt parallella RDF-frågor.
CliqueSquare: Flat plans for massively parallel RDF queries
{'venue': '2015 IEEE 31st International Conference on Data Engineering', 'journal': '2015 IEEE 31st International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}