Mängden länkade data ökar stadigt. Optimerad top-down Linked Data frågebehandling baserad på fullständig kunskap om alla källor, bottom-up bearbetning baserad på run-time upptäckt av källor samt en blandad strategi som kombinerar dem har föreslagits. Ett särskilt problem med länkad databehandling är att heterogeniteten hos källorna och åtkomstalternativen leder till varierande inmatningslatens, vilket gör tillämpningen av blockering inte möjlig. Tidigare arbete tar delvis upp detta genom att föreslå en icke-blockerande iteratorbaserad operatör och en annan baserad på symmetrisk-hash-anslutning. Här föreslår vi detaljerade kostnadsmodeller för dessa två operatörer för att systematiskt jämföra dem, och för att möjliggöra frågeoptimering. Vidare föreslår vi en ny operatör som heter Symmetric Index Hash Gå med för att ta itu med ett öppet problem med länkad datafrågebehandling: att fråga inte bara fjärr, men också lokala länkade data. Vi utför experiment på verkliga dataset för att jämföra vår strategi mot iterator-baserade baslinje, och skapa en syntetisk dataset för att mer systematiskt analysera effekterna av de enskilda komponenter fångas upp av de föreslagna kostnadsmodellerna. Länkad datafrågebehandling. Som vanligt [3, 6], vi uppfattar länkade datakällor som sammanlänkade uppsättningar av RDF tripletter [5]: Definition 1. En källa d är en uppsättning RDF tripletter s d, p d, o d T d där s d kallas subjektet, p d predikatet och o d objektet. Det finns ett funktions-ID
Ladwig m.fl. REF föreslår en operatör som heter SIHJoin, en symmetrisk index hash som tar itu med problemet med länkad datafrågebehandling inte bara på distans utan också lokalt.
SIHJoin: querying remote and local linked data
{'venue': 'ESWC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}