Mycket arbete har lagts ned på att stödja RDF-data. Men toppmoderna system och metoder kan fortfarande inte hantera RDF-data i webbskala på ett effektivt sätt. Dessutom stöds inte många användbara och allmänna grafbaserade operationer (t.ex. slumpmässig gång, räckvidd, community discovery) på RDF-data, eftersom de flesta befintliga system lagrar och indexerar data på särskilda sätt (t.ex. som relationstabeller eller som bitmapmatris) för att maximera en viss funktion på RDF-data: SPARQL frågebehandling. I det här dokumentet introducerar vi Trinity.RDF, en distribuerad, minnesbaserad grafmotor för RDF-data i webbskala. Istället för att hantera RDF-data i trippelbutiker eller som bitmapmatriser lagrar vi RDF-data i sin ursprungliga grafform. Det uppnår mycket bättre (ibland storleksordningar bättre) prestanda för SPARQL-frågor än de state-of-the-art metoder. Dessutom, eftersom data lagras i sin ursprungliga graf form, systemet kan stödja andra operationer (t.ex. slumpmässiga promenader, räckvidd) på RDF grafer också. Vi genomför omfattande experimentella studier om verkliga livet, webbskalan RDF data för att visa effektiviteten i vår strategi.
RDF REF är en distribuerad minnesbaserad grafmotor för stor RDF-graf.
A Distributed Graph Engine for Web Scale RDF Data
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}