Volymen av RDF-data fortsätter att växa under det senaste årtiondet och många kända RDF-datauppsättningar har miljarder tripplar. En bidragsutmaning med att hantera denna enorma RDF-data är hur man får tillgång till denna stora RDF-data på ett effektivt sätt. En populär metod för att ta itu med problemet är att bygga en fullständig uppsättning permutationer av (S, P, O) index. Även om detta tillvägagångssätt har visat sig påskynda ansluter sig av storleksordningar, det stora utrymmet overhead begränsar skalbarheten av detta tillvägagångssätt och gör det tungvikt. I detta dokument presenterar vi TripleBit, ett snabbt och kompakt system för lagring och åtkomst till RDF-data. Designen av TripleBit har tre framträdande funktioner. För det första minskar TripleBits kompakta design både storleken på lagrade RDF-data och storleken på dess index. För det andra, TripleBit introducerar två extra indexstrukturer, ID-Chunk bit matris och ID-Predicate bit matris, för att minimera kostnaden för index urval under frågeutvärdering. För det tredje genererar dess frågeprocessor dynamiskt en optimal utförande beställning för gå frågor, vilket leder till snabb frågeutförande och effektiv minskning av storleken på mellanliggande resultat. Våra experiment visar att TripleBit överträffar RDF-3X, MonetDB, BitMat på LUBM, UniProt och BTC 2012 benchmarking frågor och det erbjuder order av mangnitud prestandaförbättring för vissa komplexa gå frågor.
TripleBit REF använder kompakt teknik för att lagra och få tillgång till RDF-data. Och i frågeprocessen introducerar TripleBit två indexstrukturer för att minimera kostnaden för val av index.
TripleBit: a Fast and Compact System for Large Scale RDF Data
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}