Heuristics-based SPARQL Query Planning - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Rapport (Rapport De Recherche) Année : 2014

Heuristics-based SPARQL Query Planning

Résumé

SPARQL query planning, as an essential task of query optimizer in SPARQL query engine, plays a significant role in improving query execution performance. Based on Corese query engine, this report presents a heuristic-based approach for performing query planning and optimization. First, this report generalizes SPARQL query statement representation by taking other expressions into account, aiming at overcoming the limitations of only using basic query triple patterns. Second, this report extends the heuristics for estimating the cost of query triple pattern. The proposed query planning methods are implemented within Corese and the system is evaluated using BSBM benchmark. The results suggest that the proposed methods optimized effectively the query execution time by comparing to the original system. In addition, Corese system with the new query planning method also showed certain advantages over Jena and Sesame system in term of query execution time using in-memory storage mode.
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.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-01096313 , version 1 (17-12-2014)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01096313 , version 1

Citer

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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