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时间:2017-07-22
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1、基于关系数据库的RDF数据存储摘要语义网的发展,引发了对RDF(ResourceDescriptionFramework,资源描述框架)的研究热潮。RDF用来描述语义网中的资源,它是用来描述元数据的数据。随着RDF应用的发展,对于海量RDF数据的存储和查询也提出了更高的要求。W3C组织提出了的SPARQL查询语言草案,被视为未来语义网查询语言的发展方向。SPARQL的半结构化查询方式与RDF的半结构化特性完美地结合起来。本论文对RDF与SPARQL进行了深入研究,设计了使用关系数据库来进行RDF数据存储与查询的解决方案方案。存储方面,将RDF数据结合SPARQL查询语言的格式设计存储结构,方便
2、查询语言进行匹配,利用编码机制存储数据节省了存储空间。查询方面,将用户提交的SPARQL查询语言转换成等价的SQL语言,提交给关系数据库进行查询,最后将查询结果返回给用户。本文详细分析了SPARQL基本图模式,可选图模式,值限制图模式和并图模式,并针对现有的关于查询图模式匹配顺序的分歧,提出了自己的观点以及论据。最后采用查询操作树将SPARQL查询语言正确转换成SQL语句,并提出了值限制图模式的转换算法。关键词:RDF、SPARQL、SQL、存储结构、数据处理ABSTRACTWiththedevelopmentofsemanticWeb,worldwideattentionhasbeenpro
3、foundlyobtainedtotheresearchboomofRDF(ResourceDescriptionFramework)thatisthedatafordescribingmetadataandisusedtodescribeWebresourcesinsemanticWeb.ThestorageandqueryofmassiveamountofRDFdata,astheRDFapplicationdeveloped,demandsforhigherrequirements.ThedraftofSPARQLquerylanguageprovidedbyW3Corganizatio
4、nisconsideredasthefuturedevelopmenttrendforsemanticWebquerylanguage.Thesemi-structuredquerymethodsisabletobeperfectlycombinedwiththesemi-structuredcharacteristicsofRDF,ofSPARQL.ThispaperisdeeplyengagedintheresearchofRDFandSPARQLhasdesignedsolutionsofutilizingRelationDatabaseforstoringandqueryingRDFd
5、ata.Instorage,thepatternofdesigningstoragestructureofcombiningRDFdatawithSPARQLquerylanguageisabletofacilitatethematchingforquerylanguage.Encodingmechanismusedtostoredatasavesstoragespace.Inquery,theSPARQLquerylanguagesubmittedbyusersisinitiallytransformedtoequivalentSQLlanguageandsubsequentlydelive
6、redtoRelationDatabaseforquery,finallythequeryresultshavebeenreturnedtotheusers.ThispaperanalyzesthebasicSPARQLgraphpatterns,optionalgraphpatterns,mapmodeandrestrictedmode.Ownopinionaswellasitsargumenthasbeenproposedbydetailedanalyzingthestructureofquerymapmodeandaimingattherecentdifferencescorrespon
7、dingtothematchingsequencesofquerymapmode.Ultimately,OperationtreehasbeenintroducedtotransformcomplexSPARQLquerylanguagetoSQLlanguageandconversionalgorithmhasbeenproposedtoconvertvaluelimitpattern.KeyW
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