Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.11851/2293
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorDoğdu, Erdoğan-
dc.contributor.authorÖzkan, Ethem Cem-
dc.date.accessioned2019-12-25T10:09:40Z-
dc.date.available2019-12-25T10:09:40Z-
dc.date.issued2015
dc.identifier.citationÖzkan, E. (2015). Bağlı veri üzerinde dağıtık sorgulama optimizasyonu. Ankara: TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü. [Yayınlanmamış yüksek lisans tezi]en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11851/2293-
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp-
dc.description.abstractSPARQL anlamsal ağın (semantik web) standart sorgulama dilidir ve büyük anlamsal ağ veri kaynakları olan "bağlı veri" kaynaklarını sorgulamada kullanılmaktadır. SPARQL dağıtık sorgular yazılarak, dağıtık bağlı veri kaynaklarını sorgulamak içinde kullanılır. Bu işlemde sorgu veya alt sorguları farklı veri kaynaklarında çalıştırılır ve sonuçlar sorgunun sonucu olarak birleştirilir. Bu tezde, "biricik yüklem veri kaynağı eleme" (unique predicate source pruning) (UPSP) adlı dağıtık SPARQL sorgusunda veri kaynağı seçen bir algoritma önerisi öneriyoruz. Algoritmanın amacı dağıtık SPARQL sorgusu çalıştırılmadan önce ilgili bağlı veri kaynaklarını bulmaktır. Bu sayede sorgu tüm veri kaynaklarına gönderilmek yerine, sorgu ile alakalı veri bulunduran dolayısı ile sorguya katkı sağlayabilecek veri kaynaklarına gönderilebilecektir. Önerdiğimiz algoritma, öncelikle sorgudaki yıldız, yol, alıcı ve hibrit adı verilen alt sorgu tiplerini eşleştirmektedir. Daha sonra sorgudaki tüm düğümler için özne-özne, özne-nesne, nesne-özne, nesne-nesne adı verilen uygun biricik yüklem tiplerini kontrol etmektedir. Eğer algoritma uygun biricik yüklem tipi ve alt sorgu tiplerini bulursa harici veri kaynaklarını elemektedir. UPSP algoritması, önceden çevrim dışı oluşturulmuş dizin yapısı kullanmaktadır. Bu dizin yapısı bu alanda daha önce yapılmış olan Hibiscus çalışması ile uyumlu olacak şekilde tasarlanmıştır. Hibiscus dizin yapısına her biricik yüklem tipi için bir tane olmak üzere dört adet isteğe bağlı alan eklenmiştir. UPSP algoritması, açık kaynak dağıtık sorgulama motoru olan Hibiscus üzerine gerçekleştirilmiştir. Algoritma, Hibiscus veri kaynağı eleme algoritmasından hemen önce çalışmaktadır. Algoritmanın performansı, FedBench test aracı kullanılarak orijinal Hibiscus veri kaynağı eleme yöntemi ile karşılaştırıldı. Sonuçlar algoritmanın veri kaynağı seçimini bazı durumlarda %20'ye kadar iyileştirdiğini göstermektedir.tr_TR
dc.description.abstractSPARQL is the standard query language of the semantic Web and it is used to query linked data sources which are big semantic Web data sources. SPARQL can also be used to query "distributed" linked data sources by writing federated SPARQL queries in which case query or its sub queries are executed in separate sites and the results are combined and returned as the result of the query. In this thesis, we propose a new algorithm called "unique predicate source pruning" (UPSP) that reduces the federated SPARQL query execution time. The idea behind the algorithm is to find all relevant distributed linked data sources before executing federated SPARQL queries. This way the query is not sent to all data sources but only to the linked data sources that have data relevant to the query and therefore might return results. UPSP algorithm checks the sub query patterns in the query being processed first, looks for "star", "path", "hybrid", "sink" patterns. For each node UPSS algorithm checks appropriate unique predicate types which are subject-subject, subject-object, object-subject and object-object. If UPSP algorithm finds appropriate unique predicate type for query pattern it prunes all external sources. UPSP algorithm uses an index structure that is built offline before the algorithm executes. UPSP algorithm index structure is designed to be compatible with Hibiscus index that was proposed in the literature before. UPSP algorithm index has four more optional fields which are for each unique predicate types. We implemented UPSP algorithm on Hibiscus federated query engine which is an open source federated SPARQL query engine. UPSS algorithm executes just before Hibiscus pruning algorithm. We evaluated UPSP using FedBench benchmark. We compared the performance of the algorithm against standard Hibiscus source selection. The results show that algorithm improves source pruning up to 20% in some cases.en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherTOBB University of Economics and Technology,Graduate School of Engineering and Scienceen_US
dc.publisherTOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectUnique predicateen_US
dc.subjectQuery optimizationen_US
dc.subjectFederated queryingen_US
dc.subjectLinked dataen_US
dc.subjectBiricik yüklemtr_TR
dc.subjectSorgu optimizasyonutr_TR
dc.subjectDağıtık sorgulamatr_TR
dc.subjectBağlı veritr_TR
dc.titleBağlı Veri Üzerinde Dağıtık Sorgulama Optimizasyonuen_US
dc.title.alternativeFederated Query Optimization on Linked Dataen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dc.departmentInstitutes, Graduate School of Engineering and Science, Computer Engineering Graduate Programsen_US
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıtr_TR
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
item.openairetypeMaster Thesis-
item.languageiso639-1tr-
item.grantfulltextopen-
item.fulltextWith Fulltext-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.cerifentitytypePublications-
Appears in Collections:Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Tezleri / Computer Engineering Master Theses
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
387568.pdf2.97 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

130
checked on Dec 23, 2024

Download(s)

42
checked on Dec 23, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.