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RDF数据在线更新处理系统研究

发布时间:2017-09-28 00:12

  本文关键词:RDF数据在线更新处理系统研究


  更多相关文章: 批量更新 在线更新 事务处理 事务调度


【摘要】:由于具有灵活方便的特点,RDF(Resource Description Framework)在多个领域中得到普遍应用,其数据量也在飞速增加。正是由于RDF数据在变化,许多应用都需要对RDF数据进行灵活的更新。为此,RDF数据查询语句SPARQL(SPARQLProtocol and RDF Query Language)也增加了数据更新的内容,RDF存储系统理应支持。现有RDF存储系统的研究工作多集中于存储的优化和查询性能的提升,而在数据更新方面的研究较少。 RDF在线更新处理系统x-TripleBit旨在提供高效的处理大规模RDF数据更新的方法。为了提高事务处理的速度,系统提出了一种以数据块为单位的细粒度事务执行框架,每个SPARQL语句都被分解成针对各个数据块的子任务,,由于数据块之间的数据互不重叠,因此同一个SPARQL语句的各个子任务可以并行执行,加速了事务处理。在此基础上系统采用了一种两层事务调度方案优化事务执行过程,该调度方案分别在数据块层面和数据块内部进行事务调度,减少读写数据的次数以提高系统的并行度。在处理数据块中新增数据的插入时系统采用了延迟更新的策略,利用二级缓存提高系统的性能。而对于RDF数据的批量更新,系统针对RDF数据的特点和系统的存储结构提出了一个两步更新的策略,新增数据首先在缓存中进行处理,然后再将缓存中的数据合并到数据库中。 x-TripleBit与目前较好的RDF数据存储系统TripleBit、RDF-3X相比:查询性能方面,在处理不是特别简单的查询语句时,比TripleBit提升了30%左右;数据批量更新方面比RDF-3X提升了接近40%;数据在线更新方面在高负载的情况下相比RDF-3X、PostgreSQL有数十倍的性能提升。
【关键词】:批量更新 在线更新 事务处理 事务调度
【学位授予单位】:华中科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP333
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 1 绪论8-15
  • 1.1 研究背景和问题提出8-9
  • 1.2 国内外研究现状9-13
  • 1.3 研究内容13-14
  • 1.4 文章框架结构14-15
  • 2 RDF 在线更新处理系统设计15-21
  • 2.1 X-TRIPLEBIT 主要设计思想15-16
  • 2.2 X-TRIPLEBIT 系统结构与系统模块16-18
  • 2.3 X-TRIPLEBIT 工作流程18-20
  • 2.4 本章小结20-21
  • 3 细粒度的 SPARQL 事务并行处理技术21-34
  • 3.1 概述21-22
  • 3.2 SPARQL 查询语言简介及解析22-25
  • 3.3 以块为单位的细粒度事务执行框架25-26
  • 3.4 两层事务处理调度方法26-29
  • 3.5 SPARQL 事务处理的实现29-33
  • 3.6 本章小结33-34
  • 4 数据更新的执行和优化34-40
  • 4.1 RDF 数据的批量更新34-35
  • 4.2 RDF 数据的在线更新35-39
  • 4.3 本章小结39-40
  • 5 系统测试与分析40-49
  • 5.1 测试环境40
  • 5.2 测试数据集40-41
  • 5.3 性能测试41-47
  • 5.4 本章小结47-49
  • 6 总结与展望49-51
  • 致谢51-53
  • 参考文献53-57
  • 附录 1 攻读学位期间申请的软件著作版权57-58
  • 附录 2 攻读学位期间参与的主要科研项目58-59
  • 附录 3 LUBM 数据集的查询语句59-60
  • 附录 4 UNIPROT 数据集的查询语句60-61
  • 附录 5 BTC 数据集的查询语句61

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本文编号:932695


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