分布式RDF数据管理综述

来源：计算机研究与发展杂志2017年第6期北京时间：

作者：邹磊,彭鹏,

摘要：资源描述框架(resourcedescriptionframework,RDF)作为一个展示、共享和连接网络上的数据的模型，已经被广泛地用在各种应用中.同时，SPARQL(simpleprotocolandRDFquerylanguage)作为一种结构化查询语言则被用来支持对RDF数据进行查询检索.随着RDF数据规模的日益增长，在现有RDF数据库上进行SPARQL查询处理已经超出了单机的处理能力.于是，人们需要设计出高性能的分布式RDF数据库以支持对SPARQL查询进行高效的处理.当前，已经有大量的工作来讨论如何搭建分布式RDF数据管理系统.对这些不同的分布式RDF数据管理方法进行综述，将现有的分布式RDF数据管理方法分成3类：基于云计算平台的分布式RDF数据管理方法、基于数据划分的分布式RDF数据管理方法和联邦式系统.基于云计算平台的分布式RDF数据管理方法利用已有云平台进行RDF数据的管理；基于数据划分的分布式RDF数据管理方法首先将RDF数据图划分成若干子图，然后将这些子图分配到不同计算节点上；联邦式系统的特点是数据已经分布在不同节点上，数据管理系统无法控制数据的分布.在每类分布式RDF数据管理方法的介绍中，将深入讨论以帮助读者了解各种方法的特点.

关键词：RDF数据管理, SPARQL查询处理, 分布式数据库系统, 云计算, 关联数据,