【摘 要】
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随着资源描述框架(Resource Description Framework,RDF)在各个领域的广泛应用,如何对海量RDF数据的存储与管理成为近年来的研究热点。现有的RDF数据管理系统大都采用传统的
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随着资源描述框架(Resource Description Framework,RDF)在各个领域的广泛应用,如何对海量RDF数据的存储与管理成为近年来的研究热点。现有的RDF数据管理系统大都采用传统的关系型数据库来存储数据,这种方式已难以高效地管理海量数据。如何设计一种高性能、可扩展为分布式的RDF数据存储和管理系统具有重要意义。本文设计了一种基于位图索引的RDF数据存储方案,并实现了基于该存储方案的RDF管理系统,最后通过系统测试验证了该方案的可行性与有效性。本文研究工作主要包括以下几个方面。(1)总结了现有的RDF数据存储方案。分析了当前主流的数据存储技术及RDF数据存储模型的优缺点,并对其进行了简单的分析与总结。(2)提出了一种基于位图索引的高扩展性底层存储方案。该方案在持久层将RDF数据文件分块进行顺序存储,实现了系统的可扩展性;同时为RDF关键词构建基于压缩位图的查询索引,降低了运行时内存资源消耗。(3)设计了基于本方案的数据查询算法。该算法能够充分利用位图索引逻辑计算的性能优势,保证了高效的查询效率。(4)实现了基于本方案的RDF数据存储和查询系统fishdb,并采用测试数据集在单机伪分布式系统环境下对该系统进行了性能测试。与开源RDF管理系统Google Cayley的相比,fishdb能够以较小的内存资源消耗为代价换取较高的查询性能提升,验证了本方案的可行性和有效性。
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