XRQL—基于XML的新型RDF查询语言

W3C组织以RDF等标准为基础致力于推广语义WEB的应用，期望能以更为结构化的方式组织和处理WEB数据。文中提出一个基于XML的新型RDF查询语言－XRQL，并构建了一个以XRQL为查询语言的RDF引擎（NSRE）的体系结构，最后简要探讨了相关实现技术。     

RDF 数据查询处理技术综述

随着语义网以及信息抽取技术等研究的发展,Web上涌现出越来越多的RDF数据,海量RDF数据的管理,已经成为学术界和工业界研究的热点之一。从RDF数据集形态及RDF数据组织存储两个维度以及查询表述、查询处理、查询优化等方面,深入地分析和比较了RDF数据查询处理方法,并在此基础上提出了未来研究的方向和挑战。     

RDF存储策略的研究与实现

在介绍RDF数据模型的基础上,对目前RDF的几种存储方式进行了研究,并分析了各自的优劣性;然后提出了一种基于关系数据库的RDF存储策略,并设计出对应的关系模型;最后采用Jena对一个RDF数据段实例进行了解析,从而实现了RDF在关系数据库中的存储.     

一种基于RAL的RDF查询方案

随着RDF的出现,其相应的查询语言也应运而生.然而,这些语言都没有考虑RDF代数关系(RDF algebra,简称RAL),因此,这样的RDF查询语言通常没有使用APIs来描述它们的语义和优化问题,这对于RDF查询会导致一种低性能行为.为此,为RDF查询语言和执行RDF查询优化提供一种RAL.首先定义RAL的数据模型、然后呈现处理数据的运算和等价规则、最后描述应用RAL运算和等价规则来查询RDF的优化.     

XRQL--基于XML的新型RDF查询语言

W3C组织以RDF等标准为基础致力于推广语义WEB的应用,期望能以更为结构化的方式组织和处理WEB数据.文中提出一个基于XML的新型RDF查询语言--XRQL,并构建了一个以XRQL为查询语言的RDF引擎(NSRE)的体系结构,最后简要探讨了相关实现技术.     

基于RDF的查询引擎系统架构

Iseek可建立在从关系数据库到专用RDF三元组存储的多种存储库上，为了实现准确查询，该查询引擎采用RQL作为查询语言，而且由于加入了基于描述逻辑的推理机制，它能为用户返回语义上相关度较高的信息。     

测绘元数据的框架设计和基于RDF/XML的表达

论述元数据技术在测绘信息共享和管理中的重要作用,分析当前测绘元数据库建设的现状,指出研究测绘元数据表达的重要意义。根据测绘数据的组织结构特点,设计测绘元数据框架,提出利用RDF／XML技术表达测绘元数据的思想。最后总结利用RDF表达测绘元数据的优点。     

基于NoSQL的FITS文件头元数据存储和查询研究

随着大型天文望远镜的投入使用,观测台站正面临PB量级的海量数据存储、快速检索难题;同时由于在数据检索中起着关键作用的FITS文件头的可变性,导致难以使用传统的关系型数据库来建立可适应这种变化需求的非结构化数据模型。针对这个难题,提出了使用NoSQL对天文上广泛使用的FITS文件头中所包含的可变元数据信息进行存储和查询;讨论了关系型数据模型存储可变FITS文件头的不足;分析了NoSQL存储可变FITS头元数据信息的可行性;使用形式化的关系型代数对这种存储查询方式进行了一般化的讨论。通过具体查询实例验证了该方案在存储天文可变FITS文件头的有效性和可行性。     

基于NoSQL数据库的大数据存储技术的研究与应用

实际工程中采集和处理的数据量特别大,这对传统数据库技术提出巨大挑战。针对传统关系型数据库存储速度慢、对硬件要求高的缺点,提出一种以NoSQL数据库为基础的大数据处理方法,打破了传统数据库的关系模型,数据以一种自由的方式存储,而不依赖固定的表结构。该方法主要是将经验模态分解并与NoSQL数据库技术相结合,应用于大型结构件的变形监测中,构建出一个基于NoSQL数据库系统的大型结构件变形监测系统。仿真结果表明,该方法可以实现大型结构件变形监测数据的实时处理,在计算收敛性、算法稳定性和处理速度上都优于传统数据库技术。     

基于RDF多代理网络管理模型的设计与实现

网络管理是典型的需要数据共享和互操作的分布式环境。利用强大的语义支撑工具资源描述框架RDF及其扩展,提出了一个新型的多代理网络管理知识模型。该知识模型能有效地进行数据共享和互操作,其中采用了本体方法论。     

RDF数据的并行处理及性能评价

语义Web作为数据之网不断汇集并组织Web信息,相关应用因此面临着对语义Web所含大规模RDF数据高效访问的挑战.利用并行处理技术提高性能是一种解决之道,其核心是RDF数据的放置策略和并行查询处理.已有工作尚未系统研究RDF数据放置策略的分类与特点,及其对查询处理性能的影响.分析了RDF数据上各类数据放置幕略及其对查询处理性能影响,通过LUBM测试基准结果分析评价了典型的RDF并行处理策略(数据放置策略及相应并行查询处理)的实际性能,为提出更有效的并行处理策略奠定了基础.     

大数据中RDF语义数据存储优化探讨

结合大数据的特点和语义Web的理论,对大数据中的RDF语义数据的描述和存储进行研究。分析各种数据库存储RDF语义数据的优点和缺点,指出图数据库存储RDF语义数据的优势。最后采用Neo4j开源Java代码实现了一个图数据库系统,通过运行实例验证了以上结论。     

利用本体和主题词表的集成构造RDF模式

为了减少语义异构性带来的信息发现、集成和存取的困难,论述了语义元数据构造,提出了通过集成现存的本体和主题词表构造元数据模式的一种新方法,即元数据模式构造的两步方法:在主题词T和本体O之间的连接关系规范;概念主题词表的自动构造。这个集成基于主题词术语和本体概念之间的蕴含关系规范,并产生具体应用的元数据模式,同时也给出利用结果元数据模式构造RDF模式的过程。     

实时数据流管理技术研究

数据流技术是一种正在兴起的新型数据管理技术,在传感器网络、实时监控、实时监测分析等众多关键任务领域具有广泛的用途。本文讨论了实时数据流的特点和关键技术,综述了三个典型数据流系统,介绍了RealStream数据流管理系统的设计思想。     

Implementation and evaluation of parallel query processing algorithms and data partitioning heuristics in object-oriented databases

Object-oriented database management systems (OODBMSs) provide rich facilities for the modeling and processing of structural as well as behavioral properties of complex application objects. However, due to their inherent generality and continuously evolving functionalities, efficient implementations are important for these OODBMSs to support the present and future applications, particularly when the databases are very large. In this paper, we present several parallel, multi-wavefront algorithms based on two processing approaches, i.e., identification and elimination approaches, to verify association patterns specified in queries. Both approaches allow more processors to operate concurrently on a query than the traditional tree-structured query processing approach, thus introducing a higher degree of parallelism in query processing. A heuristic method is presented for partitioning an object-oriented database (OODB). The main consideration for partitioning the database is load balancing. This method also tries to reduce the communication time by reducing the length of the path that wavefronts need to be propagated. Multiple wavefront algorithms based on the two approaches for tree-structured queries have been implemented on an nCUBE 2 parallel computer. The implementation of the query processor allows multiple queries to be executed simultaneously. This implementation provides an environment for evaluating the algorithms and the heuristic method for partitioning the database. The evaluation results are presented in this paper.Recommended by: Patrick Valduriez