Proyecto # 62 Premio Eureka 2011 Mención Innovatividad Técnica

Ver Video/Demo del sistema en http://youtu.be/vubz937T4A8
Ver Proyecto en http://redeureka.org/?proyecto=62
Link del Sistema: http://democ-oneql.heroku.com/show/main
Ver documentación anexa: http://www.slideshare.net/redeureka/documentacin-proyecto-62-premios-eureka-2...

Universidad Simón Bolívar

Autores: Mireya Carolina González Arreaza y José Hildebrando Riera Sánchez

Desarrollo de un optimizador de consultas en SPARQL para la Nube Enlazada de Datos

La Nube Enlazada de Datos es un gran repositorio de billones de tripletas de datos, en formato RDF, que están enlazadas entre sí. ͉sta, siguiendo unos estándares de publicación y los principios en los que se fundamenta la Web, permite publicar información de cualquier índole. El único requerimiento para acceder a esta información es, simplemente, estar interesado en consultarla y tener acceso a Internet.

Debido a la variedad y cantidad de los datos almacenados en la Nube, la consulta y análisis de los datos se ha convertido en una tarea rutinaria para un gran número de usuarios. Dado que el problema de evaluar una consulta depende del tamaño de los datos, se hace necesario identificar un plan que permita ejecutar consultas contra documentos de la Nube Enlazada de Datos, de manera eficiente.
Indiferentemente si el almacenamiento de los datos es en una máquina local o en La Nube Enlazada de Datos, el problema de identificar planes eficientes es complejo y costoso. En este trabajo, se propone desarrollar un optimizador, llamado COneQL, para consultas en SPARQL, lenguaje para consultar documentos RDF, que produzca planes de ejecución eficientes, más específicamente para consultas complejas, a nivel local. La complejidad de una consulta viene dada por la cantidad de resultados intermedios generados y la cantidad de patrones que posea la misma. El optimizador implementado recibe una consulta en SPARQL, la procesa, y a través de ciclos de generación de planes iniciales, aplicación de transformaciones y comparación de costos estimados entre planes, produce un plan de ejecución eficiente. Los resultados obtenidos demuestran que el optimizador puede producir planes eficientes en comparación a otros manejadores existentes.

El objetivo general de este trabajo consiste en diseñar e implementar un optimizador de consultas SPARQL para la Nube Enlazada de Datos, llamado COneQL.

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Buena presentación de las pocas que me han gustado...