【主权项】
1. 一种基于Redis的RDF数据分布式存储方法，其特征在于，按照如下步骤实现： 51 :提供一基于Redis的RDF数据分布式存储系统，该存储系统包括：一个管理节点 (ManageNode)以及与该管理节点（ManageNode)相匹配的处理节点（ProcessNode)和存 储节点（StorageNode);其中，所述管理节点（ManageNode)提供对外的接口，负责接收以 及解析外部的RDF数据； 52 :在存储节点（StorageNode)的Redis中，首先根据RDF数据本体中的定义，建立以 主语所属的类命名的类数据库，同时在该类数据库中，为每一个属性建立以该属性命名的 属性集合，即谓语集合；根据解析后RDF数据对应的三元组中主语的类型和谓语，将主语为 同一类、谓语相同的主语不重复地置于该类数据库中的谓语集合中，并为该谓语集合中的 每个主语建立以该主语和其对应的谓语命名的宾语集合，用以存放该主语及其谓语对应的 所有宾语；然后为每一个谓语建立谓语反转备份，即根据同一个谓语，建立一个以该谓语反 转谓语命名的反转谓语集合；再将解析后RDF数据对应的三元组中主语为同一个类、谓语 相同的宾语不重复地置于该反转谓语集合中，并为该反转谓语集合中每个宾语建立以该宾 语和其对应的谓语命名的主语集合，以存放该宾语及其谓语对应的所有主语。
2. 根据权利要求1所述的一种基于Redis的RDF分布式存储方法，其特征在于：每个 存储节点（StorageNode)包含一个Redis，每个Redis中均能创建N个类数据库，且该N为 正整数。
3. 根据权利要求1所述的一种基于Redis的RDF分布式存储方法，其特征在于：所述 管理节点（ManageNode)通过每个存储节点（StorageNode)对应的IP地址、端口地址以及 类数据库编号访问每个存储节点（StorageNode)的Redis中的类数据库。
4. 根据权利要求1所述的一种基于Redis的RDF分布式存储方法，其特征在于：在 所述存储系统中，所述处理节点（ProcessNode)通过Redis提供的API与所述存储节点 (StorageNode)进行通信。
5. 根据权利要求1所述的一种基于Redis的RDF分布式存储方法，其特征在于：在所 述存储系统中，所述处理节点（ProcessNode)和所述存储节点（StorageNode)为多对多 的关系。
6. -种基于权利要求]-5任一项所述的一种基于Redis的RDF分布式存储方法的基 于Redis的RDF数据分布式查询方法，其特征在于，包括如下步骤： 531 :管理节点（ManageNode)判断查询语句对应的Type;若查询语句的主语所属类已 知、谓语未知，则转入步骤S32 ;若查询语句的主语所属类未知、谓语已知，则转入步骤S33 ; 若查询语句的主语所属类已知、谓语已知，则转入步骤S34 ; 532 :从所述存储系统的各个存储节点（StorageNode)的Redis对应的类数据库中进 行查找； 533 :从查询语句的本体文件中获取谓语的定义域，将所有谓语的定义域的交集作为查 询的主语类型，转化为主语所属类已知、谓语已知的类型，并转入步骤S34 ; 534 :管理节点（ManageNode)判断查询语句中的主语或宾语是否已知，若主语或者宾 语其中有一个已知，管理节点（ManageNode)直接进行查询，且该查询过程的时间复杂度为 0 (1);若主语和或宾语均未知，则转入步骤S35 ; 535 :管理节点（ManageNode)查找处理节点（ProcessNode)的注册表，根据该注册表 中已注册的处理节点（ProcessNode)的个数，将整个查询任务分割成对应个数的子任务，并 分配给各个处理节点（ProcessNode)进行查询；处理节点（ProcessNode)根据子查询任务 中查询语句对应的存储节点（StorageNode)，从该存储节点（StorageNode)中进行查询； 处理节点（ProcessNode)查询完成后将结果返回给管理节点（ManageNode)。
7. 根据权利要求6所述的一种基于Redis的RDF分布式查询方法，其特征在于：主语 或宾语已知的查询，管理节点（ManageNode)将查询分成三个阶段：查询语句分析、定位数 据集和执行查询操作。
8. 根据权利要求6所述的一种基于Redis的RDF分布式查询方法，其特征在于：对于 元组模式个数较多和语义较复杂的查询语句，管理节点（ManageNode)将查询任务分成多 个子查询任务并传送至处理节点（ProcessNode)进行执行。
9. 根据权利要求6所述的一种基于Redis的RDF分布式查询方法，其特征在于：对于 元组模式个数较多和语义较复杂的查询语句，管理节点（ManageNode)通过连接选择策略 树（SST)生成连接策略，且在所述连接选择策略树（SST)中，选择策略树包含一个根节点： Decision节点，用于生成连接策略；所述Decision节点下一级是由每条查询语句中谓语对 应生成的Pi节点，Pi节点包含两种子节点：Si(主语）节点和Oi(宾语）节点，且Si(主 语）节点包括所有谓词为Pi的主语实例，〇i(宾语）节点包括所有谓词为Pi的宾语实例； 除了Decision节点外，每个节点都具有自己的权值，符号定义如下：Pi:SST中第i个P节 点；Si:第i个P节点的S子节点；Oi:第i个P节点的0子节点；sj:Si节点下的第j个s 子节点；〇j:〇i节点下的第j个〇节点；权值计算公式如下：
SST根据每个Pi节点的Si节点的权值value(Si)和Oi节点的权值value(Oi)，获取 查询数据集，具体包括如下步骤： 541 :若value(Si)>value(Oi)，则转入步骤S42 ;若如果value(Si)〈value(Oi)，则转入 步骤S43 ;若value(Si)=value(Oi)，则随机转入步骤S42或步骤S43 ; 542 :将查询语句的宾语作为key，对应的主语集合作为value存入Map中，且 value(Pi)=value(Oi)； 543 :将查询语句的主语作为key，对应的宾语集合作为value存入Map中，且 value(Pi)=value(Si)〇
【专利摘要】本发明涉及一种基于Redis的RDF分布式存储和查询方法，所述RDF分布式存储方法采用Type-P数据分配的、基于Redis的RDF分布式存储系统的RDF分布式存储方法；所述RDF分布式查询方法通过判断查询语句复杂程度，选择不同的查询方式，以达到快速有效的查询。本发明所提出的一种基于Redis的RDF分布式存储方法和查询方法，通过将分布式存储系统和优化后的查询方法结合起来，有效的缩小了查询范围，提高了查询效率，并且在查询的元组模式个数较多和语义较复杂时也能高效工作，从而满足了大规模RDF数据的存储与查询的需求。
【IPC分类】G06F17-30
【公开号】CN104778277
【申请号】CN201510213313
【发明人】汪璟玢, 董书暕
【申请人】福州大学
【公开日】2015年7月15日
【申请日】2015年4月30日