發(fā)布時間：2020-03-13 02:59

【摘要】：RDF數(shù)據(jù)模型具有天然的圖結(jié)構(gòu),因此以圖結(jié)構(gòu)存儲可以避免RDF邏輯數(shù)據(jù)模型到物理數(shù)據(jù)模型的轉(zhuǎn)換。基于圖數(shù)據(jù)庫的RDF數(shù)據(jù)分布式存儲方案,重點討論RDF圖數(shù)據(jù)流分割、圖數(shù)據(jù)庫分布式擴展、SPARQL查詢語言轉(zhuǎn)CYPHER圖形查詢語言等。實驗對比了基于Neo4j圖數(shù)據(jù)庫與基于MySQL關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的RDF數(shù)據(jù)存儲方案的處理性能,并驗證了RDF圖數(shù)據(jù)流分割算法的有效性。
【圖文】：

錄?個方面:(1)ＲDF數(shù)據(jù)集到圖數(shù)據(jù)模型的映射;(2)圖數(shù)據(jù)庫分布式存儲擴展，本文采用Neo4j圖形數(shù)據(jù)庫，并設(shè)計了一個邏輯處理層，以支持分布式存儲;(3)從圖模型視角對ＲDF數(shù)據(jù)集進行分割，本文采用文獻［14］提出的針對大圖數(shù)據(jù)流的分割算法，用于對ＲDF圖數(shù)據(jù)流的分割;(4)提供SPAＲQL查詢接口，CYPHEＲ是Neo4j圖形數(shù)據(jù)庫支持的一個數(shù)據(jù)查詢語言，本文將討論SPAＲQL查詢語言到CYPHEＲ查詢語言的轉(zhuǎn)換。2基于圖數(shù)據(jù)庫的ＲDF數(shù)據(jù)分布式存儲方案2．1系統(tǒng)總體架構(gòu)本文提出的基于圖數(shù)據(jù)庫的ＲDF數(shù)據(jù)分布式存儲方案總體架構(gòu)如圖1所示。圖1基于圖數(shù)據(jù)庫的ＲDF數(shù)據(jù)分布式存儲方案總體架構(gòu)2．2ＲDF數(shù)據(jù)集到圖數(shù)據(jù)模型的映射ＲDF數(shù)據(jù)集由很多ＲDF語句組成，每條ＲDF語句是一個三元組＜主體，屬性，客體＞，其中主體是被描述的資源，客體表示主體在屬性上的取值，可以是另外一個資源或者是文本。若從圖數(shù)據(jù)模型視角看，主體、客體對應(yīng)圖中的頂點，屬性對應(yīng)圖中的一條有向邊，一條ＲDF語句對應(yīng)于圖中的兩個頂點、從主體頂點指向客體頂點的一條有向邊。映射關(guān)系如圖2所示。圖2ＲDF數(shù)據(jù)集到圖數(shù)據(jù)模型的映射2．3分布式存儲為支持分布式存儲，存儲層各個ＲDF數(shù)據(jù)存儲節(jié)點相互獨立，在其之上增加一層邏輯處理層，往系統(tǒng)存入ＲDF數(shù)據(jù)時，記錄這個ＲDF數(shù)據(jù)的存儲位置;查詢ＲDF數(shù)據(jù)時，先獲取所查ＲDF數(shù)據(jù)可能的存儲位置，然后到對應(yīng)的存儲節(jié)點上進行查詢。系統(tǒng)需要存儲兩類數(shù)據(jù)，一類是元數(shù)據(jù)，主要為ＲDF數(shù)據(jù)的存儲位置信息，本文用Ｒedis［15］數(shù)據(jù)庫，這是Key-Value型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，讀取速度快，且支持持久化，存儲時以資源ID、屬性ID作為Key，存儲位置作為Value。另一類是ＲDF數(shù)據(jù)，本文用Neo4j圖形數(shù)據(jù)庫，存入一條ＲDF語句將往圖數(shù)據(jù)庫中插?

儲方案2．1系統(tǒng)總體架構(gòu)本文提出的基于圖數(shù)據(jù)庫的ＲDF數(shù)據(jù)分布式存儲方案總體架構(gòu)如圖1所示。圖1基于圖數(shù)據(jù)庫的ＲDF數(shù)據(jù)分布式存儲方案總體架構(gòu)2．2ＲDF數(shù)據(jù)集到圖數(shù)據(jù)模型的映射ＲDF數(shù)據(jù)集由很多ＲDF語句組成，每條ＲDF語句是一個三元組＜主體，屬性，客體＞，，其中主體是被描述的資源，客體表示主體在屬性上的取值，可以是另外一個資源或者是文本。若從圖數(shù)據(jù)模型視角看，主體、客體對應(yīng)圖中的頂點，屬性對應(yīng)圖中的一條有向邊，一條ＲDF語句對應(yīng)于圖中的兩個頂點、從主體頂點指向客體頂點的一條有向邊。映射關(guān)系如圖2所示。圖2ＲDF數(shù)據(jù)集到圖數(shù)據(jù)模型的映射2．3分布式存儲為支持分布式存儲，存儲層各個ＲDF數(shù)據(jù)存儲節(jié)點相互獨立，在其之上增加一層邏輯處理層，往系統(tǒng)存入ＲDF數(shù)據(jù)時，記錄這個ＲDF數(shù)據(jù)的存儲位置;查詢ＲDF數(shù)據(jù)時，先獲取所查ＲDF數(shù)據(jù)可能的存儲位置，然后到對應(yīng)的存儲節(jié)點上進行查詢。系統(tǒng)需要存儲兩類數(shù)據(jù)，一類是元數(shù)據(jù)，主要為ＲDF數(shù)據(jù)的存儲位置信息，本文用Ｒedis［15］數(shù)據(jù)庫，這是Key-Value型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，讀取速度快，且支持持久化，存儲時以資源ID、屬性ID作為Key，存儲位置作為Value。另一類是ＲDF數(shù)據(jù)，本文用Neo4j圖形數(shù)據(jù)庫，存入一條ＲDF語句將往圖數(shù)據(jù)庫中插入兩個頂點及兩頂點之間的一條邊，并以資源ID、屬性ID分別對頂點、邊建立索引，查詢時利用索引可直接定位到某個頂點或邊。2．4邏輯處理層2．4．1分區(qū)管理ＲDF數(shù)據(jù)模型是一個圖模型，本文從圖模型視角對ＲDF數(shù)據(jù)進行分割，決策ＲDF數(shù)據(jù)的存儲位置，劃分的準(zhǔn)則是盡量將關(guān)聯(lián)比較緊密的頂點劃到同一個分區(qū)，因為當(dāng)在ＲDF數(shù)據(jù)集上做推理查詢時會涉及到遍歷操作，而關(guān)聯(lián)比較緊密的頂點在遍歷路徑上的概率比較大，這樣可減少跨存儲節(jié)點之

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