Show simple item record

2016-01-04Dissertation DOI: 10.18452/17408
Resource Centered Store
dc.contributor.authorHeese, Ralf
dc.date.accessioned2017-06-18T14:39:22Z
dc.date.available2017-06-18T14:39:22Z
dc.date.created2016-01-14
dc.date.issued2016-01-04
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/18060
dc.description.abstractMit dem Resource Description Framework (RDF) können Eigenschaften von und die Beziehungen zwischen Ressourcen maschinenverarbeitbar beschrieben werden. Dadurch werden diese Daten für Maschinen zugänglicher und können unter anderem automatisch Daten zu einer Ressource lokalisieren und verarbeiten, unterschiedliche Bedeutungen einer Zeichenkette erkennen und implizite Informationen ableiten. Das Datenmodell von RDF und der zugehörigen Anfragesprache SPARQL basiert auf gerichteten und beschrifteten Multigraphen. Forschungsergebnisse haben gezeigt, dass relationale DBMS zum Verwalten von RDF-Daten ungeeignet sind. Native basierende RDF-DBMS können Anfragen in kürzerer Zeit verarbeiten. Der Leistungsgewinn wird durch redundantes Speichern von Tripeln in mehreren B+-Bäumen erzielt. Jedoch sind Join-ähnliche Operationen zum Berechnen des Ergebnisses erforderlich, was bei größeren Anfragen zu Leistungseinbußen führt. In dieser Arbeit wird der Resource Centered Store (RCS) entwickelt, dessen Speichermodell RDF-inhärente Eigenschaften ausnutzt, um Anfragen ohne die Notwendigkeit redundanter Speicherung effizient beantworten zu können. Die grundlegende Idee des RCS-Speichermodells besteht im Gruppieren der Daten als sternförmigen Teilgraphen auf Datenbankseiten. Die verwendeten Prinzipien ähnelt denen in RDBMS und daher können deren Algorithmen zur Beantwortung von Anfragen wiederverwendet werden. Darüber hinaus werden Transformationsregeln und Heuristiken zum Optimieren von SPARQL-Anfragen zum Finden eines möglichst optimalen Ausführungsplans definiert. In diesem Kontext wurden auch graphmusterbasierte Indexe spezifiziert und deren Nutzen für die Verarbeitung von Anfragen untersucht. Das RCS-Speichermodell wurde prototypisch implementiert und im Vergleich zum nativen RDF-DBMS Jena TDB evaluiert. Die durchgeführten Experimenten zeigen, dass das System insbesondere für das Beantworten von Anfragen mit großen sternförmigen Teilmustern geeignet ist.ger
dc.description.abstractThe Resource Description Framework (RDF) is the conceptual foundation for representing properties of real-world or virtual resources and describing the relationships between them. Standards based on RDF allow machines to access and process information automatically and locate additional data about resources. It also supports the discovery of relationships between concepts. The smallest information unit in RDF are triples which form a directed labeled multi-graph. The query language SPARQL is also based on a graph model which makes it difficult for relational DBMS to store and query RDF data efficiently. The most performant DBMS for managing and querying RDF data implement a RDF-specific storage model based on a set of B+ tree indexes. The key disadvantages of these systems are the increased usage of secondary storage in cause of redundantly stored triples as well as the necessity of expensive join operation to compute the solutions of a SPARQL query. In this work we develop and describe the Resource Centered Store which exploits RDF inherent characteristics to avoid the requirement for storing triples redundantly while improving the query performance of larger queries. In the RCS storage model triples are grouped by their first component (subject) and storing these star-shaped subgraphs on database pages -- similar to relational DBMS. As a result the RCS can benefit from principles and algorithms that have been developed in the context of relational databases. Additionally, we defined transformation rules and heuristics to optimize SPARQL queries and generate an efficient query execution plan. In this context we also defined graph pattern based indexes and investigated their benefits for computing the solutions of queries. We implemented the RCS storage model prototypically and compared it to the native RDF DBMS Jena TDB. Our experiments showed that our storage model is especially suited to speed up the query performance of large star-shaped graph pattern.eng
dc.language.isoeng
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
dc.rightsNamensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/de/
dc.subjectAnfragebearbeitungger
dc.subjectAnfrageoptimierungger
dc.subjectSPARQLger
dc.subjectNative RDF-Datenbankmanagementsystemger
dc.subjectSPARQLeng
dc.subjectNative RDF database management systemeng
dc.subjectQuery processingeng
dc.subjectQuery optimizationeng
dc.subject.ddc004 Informatik
dc.titleResource Centered Store
dc.typedoctoralThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-100238846
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/17408
dc.identifier.alephidBV043276693
dc.date.accepted2015-09-28
dc.contributor.refereeFreytag, Johann-Christoph
dc.contributor.refereeNaumann, Felix
dc.contributor.refereeTheobald, Martin
dc.subject.dnb28 Informatik, Datenverarbeitung
dc.subject.rvkST 250
dc.subject.rvkST 250 X70
dc.subject.rvkST 270
local.edoc.pages213
local.edoc.type-nameDissertation
local.edoc.institutionMathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät

Show simple item record