發(fā)布時間：2018-03-02 02:10

  本文關(guān)鍵詞： 資源描述框架 分布式系統(tǒng) 存儲模型 云計算　出處：《合肥工業(yè)大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：語義網(wǎng)的不斷發(fā)展使得RDF數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)成為一個重要的研究課題。傳統(tǒng)RDF數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)爆炸式增長的趨勢下遭遇難題，存儲能力和查詢響應(yīng)性能都已不能滿足用戶日益增長的需求。研究人員開始將目光轉(zhuǎn)向云計算領(lǐng)域，云計算具有的海量數(shù)據(jù)存儲和計算能力被認(rèn)為是解決海量RDF數(shù)據(jù)存儲難題的一個適宜方案，，該方面的研究尚處于起步階段。 本文以海量RDF數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)為目標(biāo)，對RDF數(shù)據(jù)存儲模型和查詢方案進(jìn)行研究，提出適合云計算環(huán)境下的RDF數(shù)據(jù)存儲和查詢方案。 合理的RDF數(shù)據(jù)存儲模型對于提升RDF數(shù)據(jù)管理和查詢性能具有重要作用。本文在分析現(xiàn)有RDF數(shù)據(jù)存儲模型優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上，提出基于有序二叉樹的RDF數(shù)據(jù)存儲模型。該模型不僅考慮RDF數(shù)據(jù)在自身結(jié)構(gòu)方面的屬性，而且融入云計算環(huán)境下數(shù)據(jù)存儲和處理的特點。該模型在保證RDF數(shù)據(jù)查詢響應(yīng)效率的同時有效減少了存儲開銷，且能平滑應(yīng)對RDF數(shù)據(jù)快速增長所帶來的影響。 在RDF數(shù)據(jù)查詢方面，本文通過研究并行計算框架MapReduce的運行機制，結(jié)合RDF數(shù)據(jù)存儲模型的特點，以查詢性能最優(yōu)化為目標(biāo)，提出查詢?nèi)蝿?wù)生成算法，并證明該算法可有效提升查詢響應(yīng)效率。本文在該算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步討論基于有序二叉樹的RDF數(shù)據(jù)模型的特點，給出具體的RDF數(shù)據(jù)查詢響應(yīng)方案。與傳統(tǒng)RDF數(shù)據(jù)查詢方案相比，該方案充分發(fā)揮云計算在數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢，有效提高RDF存儲系統(tǒng)的數(shù)據(jù)查詢效率。 本文最后針對所提出的RDF數(shù)據(jù)存儲模型和查詢方案設(shè)計了原型系統(tǒng)，并通過實驗驗證存儲模型和查詢方案的有效性。
[Abstract]:With the continuous development of semantic Web, RDF data storage system has become an important research topic. Traditional RDF data storage system has encountered difficulties in the trend of explosive growth of Internet data. Storage capacity and query response performance are no longer meeting the growing needs of users. Researchers are turning their eyes to the cloud computing world. Cloud computing has the ability to store and compute massive data, which is considered to be a suitable solution to solve the problem of massive RDF data storage, and the research in this field is still in its infancy. Aiming at the design and implementation of massive RDF data storage system, this paper studies the RDF data storage model and query scheme, and proposes a RDF data storage and query scheme suitable for cloud computing environment. Reasonable RDF data storage model plays an important role in improving RDF data management and query performance. This paper analyzes the advantages and disadvantages of existing RDF data storage models. This paper presents a RDF data storage model based on ordered binary tree, which not only considers the properties of RDF data in its own structure. This model not only ensures the efficiency of RDF data query response, but also reduces the storage cost, and can smoothly cope with the impact of the rapid growth of RDF data. In the aspect of RDF data query, by studying the running mechanism of parallel computing framework MapReduce, combining the characteristics of RDF data storage model and aiming at the optimization of query performance, a query task generation algorithm is proposed in this paper. It is proved that the algorithm can effectively improve the query response efficiency. Based on the algorithm, this paper further discusses the characteristics of RDF data model based on ordered binary tree. Compared with the traditional RDF data query scheme, the scheme gives full play to the advantages of cloud computing in data processing, and effectively improves the efficiency of data query in RDF storage system. Finally, a prototype system is designed for the proposed RDF data storage model and query scheme, and the validity of the storage model and query scheme is verified by experiments.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP333

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本文編號：1554561