分布式RDF数据管理综述

被引：13

作者：

邹磊 ^{[1
]}

彭鹏 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京大学计算机科学技术研究所

[2] 湖南大学信息科学与工程学院

来源：

计算机研究与发展 | 2017年 / 54卷 / 06期

关键词：

RDF数据管理; SPARQL查询处理; 分布式数据库系统; 云计算; 关联数据;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

资源描述框架(resource description framework,RDF)作为一个展示、共享和连接网络上的数据的模型,已经被广泛地用在各种应用中.同时,SPARQL(simple protocol and RDF query language)作为一种结构化查询语言则被用来支持对RDF数据进行查询检索.随着RDF数据规模的日益增长,在现有RDF数据库上进行SPARQL查询处理已经超出了单机的处理能力.于是,人们需要设计出高性能的分布式RDF数据库以支持对SPARQL查询进行高效的处理.当前,已经有大量的工作来讨论如何搭建分布式RDF数据管理系统.对这些不同的分布式RDF数据管理方法进行综述,将现有的分布式RDF数据管理方法分成3类:基于云计算平台的分布式RDF数据管理方法、基于数据划分的分布式RDF数据管理方法和联邦式系统.基于云计算平台的分布式RDF数据管理方法利用已有云平台进行RDF数据的管理;基于数据划分的分布式RDF数据管理方法首先将RDF数据图划分成若干子图,然后将这些子图分配到不同计算节点上;联邦式系统的特点是数据已经分布在不同节点上,数据管理系统无法控制数据的分布.在每类分布式RDF数据管理方法的介绍中,将深入讨论以帮助读者了解各种方法的特点.

引用

页码：1213 / 1224

页数：12

共 7 条

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