ASBJOIN: uma estratÃgia adaptativa para consultas envolvendo operadores de junÃÃo em Linked data

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Macedo Sousa Maia
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC
Texto Completo: http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=12685
Resumo: Motivado pelo sucesso de Linked Data e impulsionado pelo crescimento do nÃmero de fontes de dados em formato RDF disponÃveis na Web, novos desafios para processamento de consultas estÃo emergindo, especialmente em configuraÃÃes distribuÃdas. No ambiente de Linked Data, à possÃvel executar consultas federadas, as quais envolvem junÃÃes de dados fornecidos por mÃltiplas fontes. O termo consulta federada à usado quando queremos prover soluÃÃes baseadas em informaÃÃes obtidas de diferentes fontes. Nesse sentido, a concepÃÃo de novos algoritmos e estratÃgias adaptativas para a execuÃÃo de junÃÃes de forma eficiente constitui um desafio importante. Nesse trabalho, apresentamos uma soluÃÃo para a execuÃÃo adaptativa de operaÃÃes de junÃÃes de dados em consultas federadas. A execuÃÃo da operaÃÃo de junÃÃo adaptativa entre informaÃÃes contidas em fontes de dados distribuÃdas baseia-se em estatÃsticas, que sÃo coletadas em tempo de execuÃÃo. Uma informaÃÃo estatÃstica sobre uma determinada fontes seria, por exemplo, o tempo decorrido (Elapsed Time) para obter algum resultado. Para obter as informaÃÃes estatÃsticas atualizadas, usamos uma estratÃgia que coleta essas informaÃÃes durante a execuÃÃo da consulta e,logo apÃs, sÃo armazenadas em uma base de dados local, na qual denominamos como catÃlogo de informaÃÃes estatÃsticas.
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisASBJOIN: uma estratÃgia adaptativa para consultas envolvendo operadores de junÃÃo em Linked data ASBJOIN: an adaptive strategy for queries involving join operators on Linked date2013-10-31VÃnia Maria Ponte Vidal17344948320http://lattes.cnpq.br/9431229866203038Josà Maria da Silva Monteiro Filho52581616334http://lattes.cnpq.br/9790693300026949 FÃbio Andrà Machado Porto88404595704http://lattes.cnpq.br/6418711808050575 Ana Maria de Carvalho Moura37559400787http://lattes.cnpq.br/404414023448726966356008334http://lattes.cnpq.br/4886912054053157Macedo Sousa MaiaUniversidade Federal do CearÃPrograma de PÃs-GraduaÃÃo em CiÃncia da ComputaÃÃoUFCBROperaÃÃes de JunÃÃo Consultas Federadas AdaptatividadeJoin Operator Federated Queries AdaptivityBANCO DE DADOSMotivado pelo sucesso de Linked Data e impulsionado pelo crescimento do nÃmero de fontes de dados em formato RDF disponÃveis na Web, novos desafios para processamento de consultas estÃo emergindo, especialmente em configuraÃÃes distribuÃdas. No ambiente de Linked Data, à possÃvel executar consultas federadas, as quais envolvem junÃÃes de dados fornecidos por mÃltiplas fontes. O termo consulta federada à usado quando queremos prover soluÃÃes baseadas em informaÃÃes obtidas de diferentes fontes. Nesse sentido, a concepÃÃo de novos algoritmos e estratÃgias adaptativas para a execuÃÃo de junÃÃes de forma eficiente constitui um desafio importante. Nesse trabalho, apresentamos uma soluÃÃo para a execuÃÃo adaptativa de operaÃÃes de junÃÃes de dados em consultas federadas. A execuÃÃo da operaÃÃo de junÃÃo adaptativa entre informaÃÃes contidas em fontes de dados distribuÃdas baseia-se em estatÃsticas, que sÃo coletadas em tempo de execuÃÃo. Uma informaÃÃo estatÃstica sobre uma determinada fontes seria, por exemplo, o tempo decorrido (Elapsed Time) para obter algum resultado. Para obter as informaÃÃes estatÃsticas atualizadas, usamos uma estratÃgia que coleta essas informaÃÃes durante a execuÃÃo da consulta e,logo apÃs, sÃo armazenadas em uma base de dados local, na qual denominamos como catÃlogo de informaÃÃes estatÃsticas.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. CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superiorhttp://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=12685application/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCinstname:Universidade Federal do Cearáinstacron:UFC2019-01-21T11:25:59Zmail@mail.com -
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