På grund av den ökande användningen av RDF-data har en effektiv behandling av SPA-RQL-frågor om RDF-data blivit en viktig fråga. De befintliga lösningarna har dock två begränsningar: 1) de kan inte besvara SPARQL-frågor med jokertecken på ett skalbart sätt, och 2) de kan inte hantera frekventa uppdateringar i RDF-arkiv på ett effektivt sätt. Således måste de flesta av dem ombehandla datauppsättningen från grunden. I detta dokument föreslår vi en grafbaserad metod för att lagra och fråga RDF-data. I stället för att kartlägga RDF tredubblas i en relationsdatabas som de flesta befintliga metoder gör, lagrar vi RDF-data som en stor graf. En SPARQL-fråga omvandlas sedan till en motsvarande subgrafmatchningsfråga. För att påskynda frågebehandling utvecklar vi ett nytt index, tillsammans med några effektiva beskärningsregler och effektiva sökalgoritmer. Vår metod kan svara exakt SPARQL frågor och frågor med jokertecken på ett enhetligt sätt. Vi föreslår också en effektiv underhållsalgoritm för att hantera online-uppdateringar över RDF-arkiv. Omfattande experiment bekräftar effektiviteten och effektiviteten i vår lösning.
gStore REF använder graflagringsmodellen för att lagra RDF-data och löser SPARQL-frågor med hjälp av effektiva subgraph matchningsalgoritmer.
gStore: Answering SPARQL Queries via Subgraph Matching
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}