Использование онтологий для построения семантических запросов в реляционных базах данных

На сьогодні всесвітня павутина є найбільшим сховищем інформації. Проте для використання цієї інформації потрібна людина. Мета Семантичного Вебу — представити інформацію у вигляді, придатному для машинної обробки. Він забезпечує можливість спільного доступу до даних, а також їх повторного використання. Велика частина інформації у всесвітній павутині зберігається в реляційних базах даних. Семантичний Веб не може їх використовувати безпосередньо, але реляційні бази даних можуть бути використані для побудови онтологій. Ця ідея привернула увагу багатьох дослідників, які запропонували алгоритми та відповідні програмні рішення для автоматичного або напівавтоматичного вилучення структурованої синтаксичної інформації. У цій роботі досліджено існуючі рішення, показано різні підходи до формалізації логічної моделі реляційної бази даних і перетворення цієї моделі в OWL (мова Семантичного Вебу). Відзначено проблеми розглянутих рішень, а також виділено аспекти, які необхідно враховувати в майбутньому.Nowadays, the Web is the biggest existing information repository. However, to operate with its information human action is required, but the Semantic Web aims to change this. It provides a common framework that allows data to be shared and reused across application, allowing more uses than the traditional Web. Most of the information on the Web is stored in relational databases and the Semantic Web cannot use such databases. Relational databases can be used to construct ontology as the core of the Semantic Web. This task has attracted the interest of many researches, which have made algorithms (wrappers) able to extract structured syntactic information in an automatic or semi-automatic way. At our work we drew experience from those works. We showed different approaches of formalization of a logic model of relational databases, and a transformation of that model into OWL, a Semantic Web language. We closed this paper by mentioning some problems that have only been lightly touched by database to ontology mapping solutions as well as some aspects that need to be considered by future approaches.На сегодняшний день всемирная паутина является крупнейшим хранилищем информации. Тем не менее для использования этой информации необходим человек. Цель Семантического Веба — представить информацию в виде пригодном для машинной обработки. Он обеспечивает возможность совместного доступа к данным, а также их повторного использования. Большая часть информации во всемирной паутине хранится в реляционных базах данных. Семантический Веб не может их использовать непосредственно, но реляционные базы данных могут быть применены для построения онтологий. Эта идея привлекла интерес многих исследователей, которые предложили алгоритмы и соответствующие программные решения для автоматического или полуавтоматического извлечения структурированной синтаксической информации. В этой работе исследованы существующие решения, показаны различные подходы к формализации логической модели реляционной базы данных и преобразования этой модели в OWL (язык Семантического Веба). Отмечены проблемы рассмотренных решений, а также выделены аспекты, которые необходимо учитывать в будущем

Semantic SPARQL Query in a Relational Database Based on Ontology Construction

© 2015 IEEE. Constructing an ontology from RDBs and its query through ontologies is a fundamental problem for the development of the semantic web. This paper proposes an approach to extract ontology directly from RDB in the form of OWL/RDF triples, to ensure its availability at semantic web. We automatically construct an OWL ontology from RDB schema using direct mapping rules. The mapping rules provide the basic rules for generating RDF triples from RDB data even for column contents null value, and enable semantic query engines to answer more relevant queries. Then we rewriting SPARQL query from SQL by translating SQL relational algebra into an equivalent SPARQL. The proposed method is demonstrated with examples and the effectiveness of the proposed approach is evaluated by experimental results

Using ontology for querying in relational database

Nowadays, the Web is the biggest existing information repository. However, to operate with its information human action is required, but the Semantic Web aims to change this. It provides a common framework that allows data to be shared and reused across application, allowing more uses than the traditional Web. Most of the information on the Web is stored in relational databases and the Semantic Web cannot use such databases. Relational databases can be used to construct ontology as the core of the Semantic Web. This task has attracted the interest of many researches, which have made algorithms (wrappers) able to extract structured syntactic information in an automatic or semi-automatic way. At our work we drew experience from those works. We showed different approaches of formalization of a logic model of relational databases, and a transformation of that model into OWL, a Semantic Web language. We closed this paper by mentioning some problems that have only been lightly touched by database to ontology mapping solutions as well as some aspects that need to be considered by future approaches.На сьогодні всесвітня павутина є найбільшим сховищем інформації. Проте для використання цієї інформації потрібна людина. Мета Семантичного Вебу — представити інформацію у вигляді, придатному для машинної обробки. Він забезпечує можливість спільного доступу до даних, а також їх повторного використання. Велика частина інформації у всесвітній павутині зберігається в реляційних базах даних. Семантичний Веб не може їх використовувати безпосередньо, але реляційні бази даних можуть бути використані для побудови онтологій. Ця ідея привернула увагу багатьох дослідників, які запропонували алгоритми та відповідні програмні рішення для автоматичного або напівавтоматичного вилучення структурованої синтаксичної інформації. У цій роботі досліджено існуючі рішення, показано різні підходи до формалізації логічної моделі реляційної бази даних і перетворення цієї моделі в OWL (мова Семантичного Вебу). Відзначено проблеми розглянутих рішень, а також виділено аспекти, які необхідно враховувати в майбутньому.На сегодняшний день всемирная паутина является крупнейшим хранилищем информации. Тем не менее для использования этой информации необходим человек. Цель Семантического Веба — представить информацию в виде пригодном для машинной обработки. Он обеспечивает возможность совместного доступа к данным, а также их повторного использования. Большая часть информации во всемирной паутине хранится в реляционных базах данных. Семантический Веб не может их использовать непосредственно, но реляционные базы данных могут быть применены для построения онтологий. Эта идея привлекла интерес многих исследователей, которые предложили алгоритмы и соответствующие программные решения для автоматического или полуавтоматического извлечения структурированной синтаксической информации. В этой работе исследованы существующие решения, показаны различные подходы к формализации логической модели реляционной базы данных и преобразования этой модели в OWL (язык Семантического Веба). Отмечены проблемы рассмотренных решений, а также выделены аспекты, которые необходимо учитывать в будущем

Ontological approach for database integration

Database integration is one of the research areas that have gained a lot of attention from researcher. It has the goal of representing the data from different database sources in one unified form. To reach database integration we have to face two obstacles. The first one is the distribution of data, and the second is the heterogeneity. The Web ensures addressing the distribution problem, and for the case of heterogeneity there are many approaches that can be used to solve the database integration problem, such as data warehouse and federated databases. The problem in these two approaches is the lack of semantics. Therefore, our approach exploits the Semantic Web methodology. The hybrid ontology method can be facilitated in solving the database integration problem. In this method two elements are available; the source (database) and the domain ontology, however, the local ontology is missing. In fact, to ensure the success of this method the local ontologies should be produced. Our approach obtains the semantics from the logical model of database to generate local ontology. Then, the validation and the enhancement can be acquired from the semantics obtained from the conceptual model of the database. Now, our approach can be applied in the generation phase and the validation-enrichment phase. In the generation phase in our approach, we utilise the reverse engineering techniques in order to catch the semantics hidden in the SQL language. Then, the approach reproduces the logical model of the database. Finally, our transformation system will be applied to generate an ontology. In our transformation system, all the concepts of classes, relationships and axioms will be generated. Firstly, the process of class creation contains many rules participating together to produce classes. Our unique rules succeeded in solving problems such as fragmentation and hierarchy. Also, our rules eliminate the superfluous classes of multi-valued attribute relation as well as taking care of neglected cases such as: relationships with additional attributes. The final class creation rule is for generic relation cases. The rules of the relationship between concepts are generated with eliminating the relationships between integrated concepts. Finally, there are many rules that consider the relationship and the attributes constraints which should be transformed to axioms in the ontological model. The formal rules of our approach are domain independent; also, it produces a generic ontology that is not restricted to a specific ontology language. The rules consider the gap between the database model and the ontological model. Therefore, some database constructs would not have an equivalent in the ontological model. The second phase consists of the validation and the enrichment processes. The best way to validate the transformation result is to facilitate the semantics obtained from the conceptual model of the database. In the validation phase, the domain expert captures the missing or the superfluous concepts (classes or relationships). In the enrichment phase, the generalisation method can be applied to classes that share common attributes. Also, the concepts of complex or composite attributes can be represented as classes. We implement the transformation system by a tool called SQL2OWL in order to show the correctness and the functionally of our approach. The evaluation of our system showed the success of our proposed approach. The evaluation goes through many techniques. Firstly, a comparative study is held between the results produced by our approach and the similar approaches. The second evaluation technique is the weighting score system which specify the criteria that affect the transformation system. The final evaluation technique is the score scheme. We consider the quality of the transformation system by applying the compliance measure in order to show the strength of our approach compared to the existing approaches. Finally the measures of success that our approach considered are the system scalability and the completeness