分布式RDF数据管理综述

作者：邹磊; 彭鹏

来源：计算机研究与发展, 2017, 54(06): 1213-1224.

• 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

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.

• 单位
  湖南大学; 北京大学王选计算机研究所