Trots det intensiva intresset för att förverkliga Semantic Web vision, de flesta befintliga RDF datahanteringssystem begränsas i termer av effektivitet och skalbarhet. Men den växande populariteten för RDF-formatet kräver utan tvekan en ansträngning för att kompensera dessa nackdelar. Sedd från ett relationellt databasperspektiv, härleds dessa begränsningar från själva karaktären av RDF-datamodellen, som är baserad på ett trefaldigt format. Den senaste forskningen har försökt ta itu med dessa begränsningar med hjälp av en vertikal uppdelning strategi, där separata tvåkolumntabeller är konstruerade för varje fastighet. Men som vi visar, detta tillvägagångssätt lider av liknande skalbarhet nackdelar på frågor som inte är bundna av RDF egendomsvärde. I detta dokument föreslår vi ett RDF-lagringssystem som använder RDF:s tredubbla natur som en tillgång. Detta system förstärker den vertikala partitioneringsidén och tar den till sin logiska slutsats. RDF-data indexeras på sex möjliga sätt, en för varje eventuell beställning av de tre RDF-elementen. Varje instans av en RDF-element är associerad med två vektorer; varje sådan vektor samlar element av en av de andra typerna, tillsammans med listor över den tredje typen resurser kopplade till varje vektor element. Därför uppstår ett sextupleindexingsprogram. Detta format möjliggör snabb och skalbar allmän frågebehandling; det ger betydande fördelar (upp till fem storleksordningar) jämfört med tidigare metoder för hantering av RDF-data, till priset av en femfaldig ökning av indexutrymmet i värsta fall. Vi dokumenterar experimentellt fördelarna med vår strategi för verkliga och syntetiska datamängder med praktiska frågor.
På senare tid föreslår Hexastore REF att RDF-data indexeras med hjälp av sex möjliga index, en för varje permutation av kolumnerna i trippeltabellen, vilket leder till kortare svarstider men också en femfaldig ökning av indexutrymmet i värsta fall.
Hexastore: sextuple indexing for semantic web data management
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}