Abstract RDF är en datamodell för schemafri strukturerad information som får fart inom ramen för Semantic-Web data, life sciences, och även Web 2.0 plattformar. Den "pay-as-you-go" karaktären hos RDF och den flexibla mönstermatchning kapacitet av dess frågespråk SPARQL innebär effektivitet och skalbarhet utmaningar för komplexa frågor inklusive långa gå vägar. I detta dokument presenteras RDF-3X motorn, en implementering av SPARQL som uppnår utmärkt prestanda genom att driva en RISC-stil arkitektur med strömlinjeformad indexering och frågebehandling. Den fysiska designen är identisk för alla RDF-3X databaser oavsett arbetsbelastning, och helt eliminerar behovet av index tuning genom uttömmande index för alla permutationer av subject property-objekt trippels och deras binära och unary projektioner. Dessa index är mycket komprimerade, och frågeprocessorn kan aggressivt utnyttja snabb sammanfogning förenas med utmärkt prestanda processor caches. Förfrågan optimerar kan välja optimal gå order även för komplexa frågor, med en kostnadsmodell som innehåller statistiska synopser för hela gå vägar. Även om RDF-3X är optimerad för frågor, det ger också bra stöd för effektiva online-uppdateringar med hjälp av en iscensättning arkitektur: direkta uppdateringar till huvuddatabas index skjuts upp, och istället tillämpas på kompakta differentialindex som senare slås samman till huvudindex på ett batched sätt. Experimentella studier med flera storskaliga datauppsättningar med mer än 50 miljoner RDF-tripplar och referensfrågor som inkluderar mönstermatchning, flervägs stjärnjoiner och långa vägjoiner visar att RDF-3X kan T. Neumann (B) · G. Weikum
RDF-3X REF antog uttömmande högkomprimerade index för alla permutationer av (S, P, O) och deras binära och unary projektioner.
The RDF-3X engine for scalable management of RDF data
{'venue': 'The VLDB Journal', 'journal': 'The VLDB Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}