基于谓词选择率估计的sparql查询优化

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5、inEngineeringSPARQLQueryOptimizationbasedonPredicateSelectivityEstimationMasterCandidate：TingtingZhuMajor：SoftwareEngineeringSupervisor：Prof.ZhaoLiuWuhanUniversityofScienceandTechnologyWuhan,Hubei430081,P.R.ChinaMay21,2016摘要随着语义技术的发展和标准化，RDF数据的发布量达到空前规模，这导致传统的数据管理技术无法继续

6、高效的适用于海量的RDF数据，因此，W3C推出了RDF数据的标准查询语言SPARQL。面对海量的RDF数据查询及查询语句本身复杂性的增长，提高SPARQL查询效率成为语义网研究的热点。在实际的大量查询请求中，SPARQL语句都是带有多谓词的查询。多谓词查询的复用可以减少重复查询或者缩减查询范围，从而有效的提高SPARQL查询性能。因此，本文提出了一种基于谓词选择率估计的SPARQL查询优化方案。本文基于查询日志构建直方图，以统计历史查询语句的SPE（SPARQL谓词表达式），并利用构建的直方图指导缓存的载入。当用户提交新的SPARQL

7、查询语句时，系统首先解析查询语句的SPE，如果该SPE全部或者部分命中直方图的桶，则直接从缓存中获取全部或者部分查询结果集，未命中部分则由底层磁盘返回。实验和结果分析表明，本文提出的基于查询日志构建谓词直方图的方法可以有效提高查询效率，从而达到SPARQL查询优化的目的。此外，实验表明，当SPARQL查询请求越多、查询语句的谓词越多、RDF数据量越大时，该方法的优化性越好。关键词：SPARQL；查询优化；选择率估计；SPE；直方图IAbstractThedevelopmentandstandardizationofsemanticte

8、chnologyhaveresultedinanunprecedentedvolumeofRDFdatabeingpublished,whichledtothetraditionaldatamanagementtechn