• Medientyp: Elektronische Hochschulschrift; E-Book; Dissertation
  • Titel: Resource Centered Store
  • Beteiligte: Heese, Ralf [VerfasserIn]
  • Erschienen: Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, 2016-01-04
  • Sprache: Englisch
  • DOI: https://doi.org/10.18452/17408
  • Schlagwörter: Anfragebearbeitung ; Query optimization ; ST 270 ; Native RDF database management system ; Query processing ; Datenverarbeitung ; ST 250 ; ST 250 X70 ; Anfrageoptimierung ; Native RDF-Datenbankmanagementsystem ; 28 Informatik ; SPARQL
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Beschreibung: Mit dem Resource Description Framework (RDF) können Eigenschaften von und die Beziehungen zwischen Ressourcen maschinenverarbeitbar beschrieben werden. Dadurch werden diese Daten für Maschinen zugänglicher und können unter anderem automatisch Daten zu einer Ressource lokalisieren und verarbeiten, unterschiedliche Bedeutungen einer Zeichenkette erkennen und implizite Informationen ableiten. Das Datenmodell von RDF und der zugehörigen Anfragesprache SPARQL basiert auf gerichteten und beschrifteten Multigraphen. Forschungsergebnisse haben gezeigt, dass relationale DBMS zum Verwalten von RDF-Daten ungeeignet sind. Native basierende RDF-DBMS können Anfragen in kürzerer Zeit verarbeiten. Der Leistungsgewinn wird durch redundantes Speichern von Tripeln in mehreren B+-Bäumen erzielt. Jedoch sind Join-ähnliche Operationen zum Berechnen des Ergebnisses erforderlich, was bei größeren Anfragen zu Leistungseinbußen führt. In dieser Arbeit wird der Resource Centered Store (RCS) entwickelt, dessen Speichermodell RDF-inhärente Eigenschaften ausnutzt, um Anfragen ohne die Notwendigkeit redundanter Speicherung effizient beantworten zu können. Die grundlegende Idee des RCS-Speichermodells besteht im Gruppieren der Daten als sternförmigen Teilgraphen auf Datenbankseiten. Die verwendeten Prinzipien ähnelt denen in RDBMS und daher können deren Algorithmen zur Beantwortung von Anfragen wiederverwendet werden. Darüber hinaus werden Transformationsregeln und Heuristiken zum Optimieren von SPARQL-Anfragen zum Finden eines möglichst optimalen Ausführungsplans definiert. In diesem Kontext wurden auch graphmusterbasierte Indexe spezifiziert und deren Nutzen für die Verarbeitung von Anfragen untersucht. Das RCS-Speichermodell wurde prototypisch implementiert und im Vergleich zum nativen RDF-DBMS Jena TDB evaluiert. Die durchgeführten Experimenten zeigen, dass das System insbesondere für das Beantworten von Anfragen mit großen sternförmigen Teilmustern geeignet ist. ; The Resource Description Framework (RDF) is the conceptual foundation for ...
  • Zugangsstatus: Freier Zugang
  • Rechte-/Nutzungshinweise: Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen (CC BY-SA)