發(fā)布時(shí)間：2018-11-23 11:50

【摘要】：海量RDF數(shù)據(jù)的高效管理是語義網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵部分，由于RDF數(shù)據(jù)模型的圖特性，面對大規(guī)模RDF數(shù)據(jù)時(shí)，，基于關(guān)系數(shù)據(jù)模型、對象數(shù)據(jù)模型等傳統(tǒng)管理方式難以同時(shí)滿足低數(shù)據(jù)冗余與高查詢性能這兩個(gè)要求。若以圖方式管理RDF數(shù)據(jù)不僅可以避免RDF邏輯數(shù)據(jù)模型與物理數(shù)據(jù)模型之間的轉(zhuǎn)換，而且可利用成熟的圖算法優(yōu)化RDF數(shù)據(jù)查詢。因此本文設(shè)計(jì)了基于圖數(shù)據(jù)庫的海量RDF數(shù)據(jù)分布式存儲的一個(gè)解決方案。 論文首先介紹了當(dāng)前各類RDF數(shù)據(jù)管理方式以及它們的優(yōu)缺點(diǎn)，并論述了基于圖數(shù)據(jù)模型的管理方式對當(dāng)前大規(guī)模RDF數(shù)據(jù)的適用性。接著介紹了課題相關(guān)的基本理論知識。然后給出了本文所設(shè)計(jì)的基于圖數(shù)據(jù)庫的海量RDF數(shù)據(jù)分布式存儲的總體系統(tǒng)架構(gòu)，并詳細(xì)介紹了系統(tǒng)中主要模塊的設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)與相關(guān)算法。最后在實(shí)驗(yàn)部分驗(yàn)證了基于圖數(shù)據(jù)庫的RDF數(shù)據(jù)管理方式其綜合性能優(yōu)于基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的管理方式，另外驗(yàn)證了系統(tǒng)所支持的分布式存儲特性。論文主要有以下幾個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)：1）圖數(shù)據(jù)庫分布式存儲擴(kuò)展；2）基于圖模型視角對RDF數(shù)據(jù)集進(jìn)行分割；3）SPARQL查詢語言到圖查詢語言的轉(zhuǎn)換。
[Abstract]:The efficient management of massive RDF data is a key part of the development of semantic web technology. Because of the graph characteristics of RDF data model, when facing large-scale RDF data, it is based on relational data model. Traditional management methods such as object data model can not meet the two requirements of low data redundancy and high query performance. If RDF data is managed graphically, it can not only avoid the conversion between RDF logical data model and physical data model, but also optimize RDF data query by using mature graph algorithm. Therefore, this paper designs a solution for distributed storage of massive RDF data based on graph database. Firstly, this paper introduces the current RDF data management methods and their advantages and disadvantages, and discusses the applicability of the management mode based on the graph data model to the current large-scale RDF data. Then introduced the topic related basic theory knowledge. Then, the architecture of the distributed storage system of massive RDF data based on graph database is presented in this paper, and the design details of the main modules and the related algorithms are introduced in detail. Finally, the experimental results show that the comprehensive performance of RDF data management based on graph database is better than that of relational database, and the distributed storage characteristics supported by the system are verified. The main innovations of this paper are as follows: 1) distributed storage extension of graph database; 2) segmentation of RDF data set based on graph model; 3) transformation from SPARQL query language to graph query language.
【學(xué)位授予單位】：武漢科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP311.13

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2351504