Massiva volymer av stora RDF-data växer utöver prestandakapaciteten hos konventionella RDF-datahanteringssystem som arbetar på en enda nod. Tillämpningar som använder stora RDF-data kräver effektiva datapartitioneringslösningar för att stödja åtkomst till RDF-data på ett kluster av beräkningsnoder. I detta dokument presenterar vi en ny semantisk hash partitionering strategi och genomföra en semantisk HAsh Partitioning-Enabled distribuerad RDF data management system, kallad Shape. Detta dokument ger tre ursprungliga bidrag. För det första, den semantiska hash-partitioneringsmetoden som vi föreslår utökar den enkla hash-partitioneringsmetoden genom riktningsbaserade trippelgrupper och riktningsbaserade trippelreplikationer. Den senare förstärker den förra genom kontrollerad datareplikation genom intelligent utnyttjande av dataåtkomst lokalitet, så att frågor över stora RDF grafer kan behandlas med noll eller mycket liten mängd inter-maskin kommunikationskostnad. För det andra genererar vi lokala optimerade planer för frågehantering som är mer effektiva än populära multi-node RDF datahanteringssystem genom att effektivt minimera den inter-machine kommunikationskostnaden för frågebehandling. För det tredje, men inte minst, tillhandahåller vi en svit av lokala-medvetna optimeringstekniker för att ytterligare minska partitionsstorleken och minska kostnaderna för kommunikation mellan maskiner under distribuerad frågebehandling. Experimentella resultat visar att vårt system skalar väl och kan bearbeta stora RDF-data mer effektivt än befintliga metoder.
SHAPE REF föreslog en semantisk hashfördelningsmetod för RDF-data.
Scaling Queries over Big RDF Graphs with Semantic Hash Partitioning
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}