JQPro : Join query processing in a distributed system for big RDF data using the hash-merge join technique

In the last decade, the volume of semantic data has increased exponentially, with the number of Resource Description Framework (RDF) datasets exceeding trillions of triples in RDF repositories. Hence, the size of RDF datasets continues to grow. However, with the increasing number of RDF triples, complex multiple RDF queries are becoming a significant demand. Sometimes, such complex queries produce many common sub-expressions in a single query or over multiple queries running as a batch. In addition, it is also difficult to minimize the number of RDF queries and processing time for a large amount of related data in a typical distributed environment encounter. To address this complication, we introduce a join query processing model for big RDF data, called JQPro. By adopting a MapReduce framework in JQPro, we developed three new algorithms, which are hash-join, sort-merge, and enhanced MapReduce-join for join query processing of RDF data. Based on an experiment conducted, the result showed that the JQPro model outperformed the two popular algorithms, gStore and RDF-3X, with respect to the average execution time. Furthermore, the JQPro model was also tested against RDF-3X, RDFox, and PARJs using the LUBM benchmark. The result showed that the JQPro model had better performance in comparison with the other models. In conclusion, the findings showed that JQPro achieved improved performance with 87.77% in terms of execution time. Hence, in comparison with the selected models, JQPro performs better

Optimizing Reformulated RDF Queries Tesis presentada para optar al título de

El desarrollo de la Web Semántica y la creciente popularidad de su principal formato de datos, RDF, trae aparejada la necesidad de técnicas eficientes y escalables de gestión de datos para responder consultas RDF sobre grandes volúmenes de datos heterogéneos. Una opción popular consiste en la traducción de consultas RDF en consultas SQL a ser ejecutadas en los maduros y eficientes sistemas de gestión de bases de datos relacionales tradicionales (RDBMS). Sin embargo, las bases de datos para Web Semántica plantean retos específicos a las tecnologías clásicas de gestión de datos debido a la presencia de datos implícitos, a los cuales los RDBMS no tienen en cuenta durante la evaluación de consultas. Para achicar la brecha entre las bases de datos de Web Semántica que contienen datos implícitos y la evaluación de consultas proporcionada por los RDBMS actuales, una opción es reformular la consulta entrante para luego traducirla en una consulta SQL que, al ser evaluada por el RDBMS, devuelve las respuestas completas. Si bien este enfoque es conceptualmente suficiente para garantizar el eficaz procesamiento de las consultas de Web Semántica en un RDBMS, en la práctica aparecen problemas significativos de rendimiento debido a la longitud sintáctica de las consulta