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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/10589
Type: | Dissertação |
Title: | ASBJOIN: uma estratégia adaptativa para consultas envolvendo operadores de junção em Linked data |
Title in English: | ASBJOIN: an adaptive strategy for queries involving join operators on Linked date |
Authors: | Maia, Macedo Sousa |
Advisor: | Vidal, Vânia Maria Ponte |
Co-advisor: | Monteiro Filho, José Maria da Silva |
Keywords: | Operações de junção;Consultas federadas;Adaptatividade |
Issue Date: | 2013 |
Citation: | MAIA, M. S. ASBJOIN: uma estratégia adaptativa para consultas envolvendo operadores de junção em Linked data. 2013. 97 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2013. |
Abstract in Brazilian Portuguese: | Motivado pelo sucesso de Linked Data e impulsionado pelo crescimento do número de fontes de dados em formato RDF disponíveis na Web, novos desafios para processamento de consultas estão emergindo, especialmente em configurações distribuídas. No ambiente de Linked Data, é possível executar consultas federadas, as quais envolvem junções de dados fornecidos por múltiplas fontes. O termo consulta federada é usado quando queremos prover soluções baseadas em informações obtidas de diferentes fontes. Nesse sentido, a concepção de novos algoritmos e estratégias adaptativas para a execução de junções de forma eficiente constitui um desafio importante. Nesse trabalho, apresentamos uma solução para a execução adaptativa de operações de junções de dados em consultas federadas. A execução da operação de junção adaptativa entre informações contidas em fontes de dados distribuídas baseia-se em estatísticas, que são coletadas em tempo de execução. Uma informação estatística sobre uma determinada fontes seria, por exemplo, o tempo decorrido (Elapsed Time) para obter algum resultado. Para obter as informações estatísticas atualizadas, usamos uma estratégia que coleta essas informações durante a execução da consulta e,logo após, são armazenadas em uma base de dados local, na qual denominamos como catálogo de informações estatísticas. |
Abstract: | Motivated by the success of Linked Data and driven by the growing number of data sources into RDF files available on the web, new challenges for query processing are emerging, especially in distributed settings. These environments allow distributed execution of federated queries, which involve joining data provided by multiple sources, which are often unstable. In this sense, the design of new algorithms and adaptive strategies for efficiently implementing joins is a major challenge. In this paper, we present a solution to the adaptive joins execution in federated queries. The adaptative context of distributed data sources is based on statistics that are collected at runtime. For this, we use a module that updates the information in the catalog as the query is executed. The module works in parallel with the query processor. |
URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/10589 |
Appears in Collections: | DCOMP - Dissertações defendidas na UFC |
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