RDF數據在線更新處理系統(tǒng)研究.pdf

1、由于具有靈活方便的特點，RDF（Resource Description Framework）在多個領域中得到普遍應用，其數據量也在飛速增加。正是由于RDF數據在變化，許多應用都需要對RDF數據進行靈活的更新。為此，RDF數據查詢語句SPARQL（SPARQL Protocol and RDF Query Language）也增加了數據更新的內容，RDF存儲系統(tǒng)理應支持?，F有RDF存儲系統(tǒng)的研究工作多集中于存儲的優(yōu)化和查詢性能的提升，而

2、在數據更新方面的研究較少。
　　RDF在線更新處理系統(tǒng)x-TripleBit旨在提供高效的處理大規(guī)模RDF數據更新的方法。為了提高事務處理的速度，系統(tǒng)提出了一種以數據塊為單位的細粒度事務執(zhí)行框架，每個SPARQL語句都被分解成針對各個數據塊的子任務，由于數據塊之間的數據互不重疊，因此同一個SPARQL語句的各個子任務可以并行執(zhí)行，加速了事務處理。在此基礎上系統(tǒng)采用了一種兩層事務調度方案優(yōu)化事務執(zhí)行過程，該調度方案分別在數據塊層面和

3、數據塊內部進行事務調度，減少讀寫數據的次數以提高系統(tǒng)的并行度。在處理數據塊中新增數據的插入時系統(tǒng)采用了延遲更新的策略，利用二級緩存提高系統(tǒng)的性能。而對于RDF數據的批量更新，系統(tǒng)針對RDF數據的特點和系統(tǒng)的存儲結構提出了一個兩步更新的策略，新增數據首先在緩存中進行處理，然后再將緩存中的數據合并到數據庫中。
　　x-TripleBit與目前較好的RDF數據存儲系統(tǒng)TripleBit、RDF-3X相比：查詢性能方面，在處理不是特別簡單