Heuristics-based SPARQL Query Planning

Fuqi Song 1 Olivier Corby 1
1 WIMMICS - Web-Instrumented Man-Machine Interactions, Communities and Semantics
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée , SPARKS - Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems
Résumé : La planification de requête joue un rôle essentiel dans l'optimisation de l'exécution des requêtes SPARQL. Ce rapport présente une méthode de planification basée sur des heuristiques pour optimiser l'exécution de requêtes et une implémentation réalisée dans la plateforme Corese. Dans un premier temps, nous proposons une représentation abstraite des énoncés SPARQL en généralisant les représentations habituellement utilisées à d'autres énoncés que les simples triplets. Ensuite, nous étendons les heuristiques utilisées habituellement pour estimer le coût des énoncés. Les méthodes proposées sont évaluées sur le benchmark BSBM. Les résultats montrent que les méthodes proposées optimisent effectivement le temps d'exécution du moteur Corese et montrent également certains avantages comparés à Jena et Sesame utilisés en mode mémoire vive.
Type de document :
Rapport
[Research Report] RR-8655, Inria Sophia Antipolis; I3S; INRIA. 2014, pp.17
Liste complète des métadonnées

https://hal.inria.fr/hal-01096313
Contributeur : Fuqi Song <>
Soumis le : mercredi 17 décembre 2014 - 11:12:50
Dernière modification le : samedi 17 septembre 2016 - 01:36:51
Document(s) archivé(s) le : lundi 23 mars 2015 - 14:52:07

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  • HAL Id : hal-01096313, version 1

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Fuqi Song, Olivier Corby. Heuristics-based SPARQL Query Planning. [Research Report] RR-8655, Inria Sophia Antipolis; I3S; INRIA. 2014, pp.17. <hal-01096313>

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