[发明专利]一种基于分布式RDF的数据存储、查询方法及装置有效
| 申请号: | 201911006105.7 | 申请日: | 2019-10-22 |
| 公开(公告)号: | CN110825738B | 公开(公告)日: | 2023-04-25 |
| 发明(设计)人: | 宋佳明;张小旺;冯志勇 | 申请(专利权)人: | 天津大学 |
| 主分类号: | G06F16/22 | 分类号: | G06F16/22;G06F16/2453;G06F16/2455;G06F16/2458;G06F16/248;G06F16/27 |
| 代理公司: | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人: | 李林娟 |
| 地址: | 300072*** | 国省代码: | 天津;12 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 分布式 rdf 数据 存储 查询 方法 装置 | ||
1.一种基于分布式RDF的数据存储、查询方法,其特征在于,所述方法包括:
利用原始RDF数据生成候选的数据模式集合,统计谓语频次和数据模式频次;
基于候选数据模式集合覆盖挖掘星模式;并建立星模式的索引;
依据星模式,从RDF数据构建动态存储形成星模式表;
通过索引和星模式表的统计数据基于广度优先解析和反向意识优化SPARQL查询语句得到最优的查询计划;
将查询计划转换为物理执行过程,在星模式表存储上执行该过程;
所述反向意识优化具体为:
首先构造主语超节点图,父节点的局部节点与子节点之间存在一条边表示存在连接关系,每个超节点内部维护一个SP列表,计算初始超节点和局部节点的基数;
自底向上更新每个局部节点的基数,递归地对超节点内部局部节点进行排序,并用最小的局部节点基数表示所在超节点的基数;
计算结束后,从上至下,对处于同一层的超节点进行依次选择,将选择的超节点与其父节点合并,并将局部节点序列附加到父节点的局部节点序列后面;每次选择的超节点都将与父节点进行合并;
查询优化具体步骤如下:
(1)查询图转换为超节点构成的超图,分解超节点得到局部SP点,计算局部点基数和超节点初始基数;
(2)转换超图为树,根据超节点初始基数初始化根,将超节点的每一个局部点和下一层超节点进行链接;
(3)自底向上局部点排序,并修改局部点和超节点基数;
(4)自顶向下对超节点边构建SPQ边合并。
2.根据权利要求1所述的一种基于分布式RDF的数据存储、查询方法,其特征在于,所述数据模式集合具有以下属性:
不同数据模式之间具有重复谓语;
不同数据模式在RDF数据集D中对应的RDF子图互不重叠;
数据模式长度范围为[1,D中主语的最大出度];一个数据模式即为连接同一主语的所有谓语。
3.根据权利要求1所述的一种基于分布式RDF的数据存储、查询方法,其特征在于,所述星模式定义为:连接同一主语的所有谓语。
4.根据权利要求1所述的一种基于分布式RDF的数据存储、查询方法,其特征在于,所述基于广度优先解析具体为:
从查询中分解得到星模式查询序列,给定基本图模式,初始化查询图的顶点队列,其依次出队得到子查询的根;
借助索引pToSP提取星模式并构建星模式查询后,将其在查询图中的未访问过的邻接点放入顶点队列,将该查询包含的变量保存,用于下个子查询join变量的获取,重复上述过程直到顶点队列为空。
5.一种基于分布式RDF的数据存储、查询装置,所述装置包括:存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1所述的方法步骤。
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