Castor : a constraint-based SPARQL engine with active filter processing
Castor : un moteur SPARQL basé sur les contraintes avec exploitation actif de filtres
Résumé
SPARQL is the standard query language for graphs of data in the SemanticWeb. Evaluating queries is closely related to graph matching problems, and has been shown to be NP-hard. State-of-the-art SPARQL engines solve queries with traditional relational database technology. Such an approach works well for simple queries that provide a clearly defined starting point in the graph. However, queries encompassing the whole graph and involving complex filtering conditions do not scale well. In this thesis we propose to solve SPARQL queries with Constraint Programming (CP). CP solves a combinatorial problem by exploiting the constraints of the problem to prune the search tree when looking for solutions. Such technique has been shown to work well for graph matching problems. We reformulate the SPARQL semantics by means of constraint satisfaction problems (CSPs). Based on this denotational semantics, we propose an operational semantics that can be used by off-theshelf CP solvers. Off-the-shelf CP solvers are not designed to handle the huge domains that come with SemanticWeb databases though. To handle large databases, we introduce Castor, a new SPARQL engine embedding a specialized lightweight CP solver. Special care has been taken to avoid as much as possible data structures and algorithms whosetime or space complexity are proportional to the database size. Experimental evaluations on well-known benchmarks show the feasibility and efficiency of the approach. Castor is competitive with state-of-the-art SPARQL engines on simple queries, and outperforms them on complex queries where filters can be actively exploited during the search.
SPARQL est le langage de requête standard pour les graphes de données du Web Sémantique. L’évaluation de requêtes est étroitement liée aux problèmes d’appariement de graphes. Il a été démontré que l’évaluation est NP-difficile. Les moteurs SPARQLde l’état-de-l’art résolvent les requêtes SPARQL en utilisant des techniques de bases de données traditionnelles. Cette approche est efficace pour les requêtes simples qui fournissent un point de départ précis dans le graphe. Par contre, les requêtes couvrant tout le graphe et impliquant des conditions de filtrage complexes ne passent pas bien à l’échelle. Dans cette thèse, nous proposons de résoudre les requêtes SPARQL en utilisant la Programmation par Contraintes (CP). La CP résout un problème combinatoire enexploitant les contraintes du problème pour élaguer l’arbre de recherche quand elle cherche des solutions. Cette technique s’est montrée efficace pour les problèmes d’appariement de graphes. Nous reformulons la sémantique de SPARQL en termes deproblèmes de satisfaction de contraintes (CSPs). Nous appuyant sur cette sémantique dénotationnelle, nous proposons une sémantique opérationnelle qui peut être utilisée pour résoudre des requêtes SPARQL avec des solveurs CP génériques.Les solveurs CP génériques ne sont cependant pas conçus pour traiter les domaines immenses qui proviennent des base de données du Web Sémantique. Afin de mieux traiter ces masses de données, nous introduisons Castor, un nouveau moteurSPARQL incorporant un solveur CP léger et spécialisé. Nous avons apporté une attention particulière à éviter tant que possible les structures de données et algorithmes dont la complexité temporelle ou spatiale est proportionnelle à la taille de la base dedonnées. Des évaluations expérimentales sur des jeux d’essai connus ont montré la faisabilité et l’efficacité de l’approche. Castor est compétitif avec des moteurs SPARQL de l’état-de-l’art sur des requêtes simples, et les surpasse sur des requête.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
|---|
Loading...