斯坦福知识图谱课程|L4.2分布式RDF数据管理与查询

分布式RDF数据管理与查询:介绍了分布式RDF和Sparkly的应用以及管理RDF数据的挑战。作者提到了RDF的常见用例、数据集的增长以及数据管理的需求。他还介绍了基于规模的解决方案和联合解决方案,并解释了它们的应用场景。最后,他提到了一次会议中有关知识图谱和方法的演讲。

知识图谱和方法:关于知识图谱和方法的主题演讲。演讲者对系统进行了分类,包括集中式、客户端服务器和流媒体等。她重点介绍了流媒体方面的工作,并提到了粒度的重要性。此外,她还讨论了扩展查询分区、联邦系统以及流媒体系统在RDF方面的应用。她建议观众观看她的主题演讲,并提到可以在EDBT 2021会议网站上找到演讲视频。

树链循环和更复杂查询:讲述了关于树链循环和更复杂查询的内容。人们通常谈论的是两星查询或三星查询,它们可以相互关联,但不一定只有星号。视频还介绍了图形分区的概念,包括顶点不相交和边不相交分区等不同方法。分区的目标是保持工作负载在不同的工作节点上平衡,并尽量减少边缘切割和中间结果。最后,视频提到了一种被称为金属算法的黄金标准方法,通过粗化图表来进行分区。

图分区技术:讲述了关于图分区技术的内容。作者介绍了边缘不相交分区和基于顶点的分区两种方法。边缘不相交分区在分区中会复制顶点,导致顶点重复,对于功耗低的图表效果较好。而基于顶点的分区则更适用于云计算系统,可以将具有相同谓词的边放在同一个文件中,以减少扫描次数。作者还提到了在星型查询中,边缘不相交分区会导致数据分散,顶点复制多。最后,作者介绍了查询分区系统的概念,通过将查询分解成子查询,使得每个子查询可以独立执行。

分布式查询处理和优化:讲述了分布式查询处理和优化的相关概念。作者介绍了两种不同的系统,一种是基于分区的图形划分,另一种是基于顶点块的语义散列。作者强调了在分布式查询处理中需要考虑数据分区和查询分区的问题,并提出了一些解决方案。作者还讨论了在查询中使用半径来划分数据的重要性。最后,作者提到了复制的概念,即通过扩展某些分区来独立处理查询的部分结果。

不同于以往的查询分区方法:讲述了一种不同于以往的查询分区方法。传统方法试图最小化边缘切割,但实际上边缘切割并不是导致分区的真正原因。该方法通过增加谓词切割的边缘切割,从而独立地增加查询的数量,以提高性能。此外,视频还介绍了一种基于弱连接组件的贪婪算法,用于形成超级顶点,从而实现内部谓词的选择。最后,视频提到了基于代数查询分解和数据本地化的查询处理方法,以及使用适配器来处理关系分布式查询的潜在方法。

处理RDF数据的方法:讲述了关于在分布式系统中处理RDF数据的方法。其中介绍了基于图分区的处理方式以及基于云的解决方案。在图分区方法中,将RDF数据按谓词进行分区,并在每个分区中执行查询操作,最后将结果进行连接。而基于云的解决方案则是将RDF数据分布到不同的机器上,并使用MapReduce作业进行查询操作。这些方法都具有高性能和可扩展性,但需要对RDF系统进行一定的修改和优化。

联合查询的执行过程:介绍了联合查询的执行过程。首先,在控制站点维护元数据,包括访问模式等。然后,查询站点对查询进行分解并选择在哪些来源上执行。接着,对来源进行本地评估,得到部分结果,并进行结果合并。最后,进行数据本地化处理。然而,联合查询仍存在问题,如不可靠的sparkle端点和性能不足。当前研究主要关注属性图而非rdf数据管理。未来可能通过代数定义和多查询优化等方法解决这些问题。

多查询优化和基于成本的优化问题:讨论了多查询优化和基于成本的优化问题。目前,只有静态的RDF图被考虑进来,而如何处理演化的RDF图还不清楚。并行化在联邦案例和横向扩展时都是必要的,可以解决性能瓶颈问题。关于一般问答系统的设计,需要使用自然语言处理库将英语转化为查询模式。此外,对于具有相同三元组的不同来源,可以使用标识符和前缀来引用它们。

分布式火花执行系统:讨论了分布式火花执行系统,它可以回答联合查询中的问题。在实际中,需要了解每个数据源的内容,并根据架构来制定合适的SQL查询。此外,还介绍了Uniprot提供了一个联邦查询的解决方案,允许用户在其网站上编写Sparkle查询,并从150个RDF数据集中获取结果。最后,还提到了Neo4j的企业版中的一个版本(Fabric),可以将图形分布在多个数据库中。

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