View Selection in Semantic Web Databases

Abstract

We consider the setting of a Semantic Web database, containing both explicit data encoded in RDF triples, and implicit data, implied by the RDF semantics. Based on a query workload, we address the problem of selecting a set of views to be materialized in the database, minimizing a combination of query processing, view storage, and view maintenance costs. Starting from an existing relational view selection method, we devise new algorithms for recommending view sets, and show that they scale significantly beyond the existing relational ones when adapted to the RDF context. To account for implicit triples in query answers, we propose a novel RDF query reformulation algorithm and an innovative way of incorporating it into view selection in order to avoid a combinatorial explosion in the complexity of the selection process. The interest of our techniques is demonstrated through a set of experiments.Dans cette étude, nous nous intéressons aux bases de données du Web Sémantique, contenant à la fois des données RDF explicites, ainsi que des données impliquées par la sémantique de RDF. Etant donné un ensemble de requêtes, nous abordons le problème de la selection d'un ensemble de vues à matérialiser afin de minimiser conjointement le coût d'évaluation de ces requêtes, l'espace de stockage requis pour les vues, ainsi que leur coût de maintenance. À partir d'une méthode de sélection de vues utilisée dans le contexte des entrepôts de données relationnels, nous élaborons de nouveaux algorithmes pour recommander des ensembles de vues et montrons que nos algorithmes passent à l'échelle plus efficacement que les techniques existantes du modèle relationnel, quand elles sont adaptées au contexte de RDF. La prise en compte des données implicites - impliquées - repose sur un méchanisme innovant de reformulation de requêtes. Nous proposons en outre différentes approches pour éviter l'explosion combinatoire que la reformulation peut engendrer en terme de complexité. Nous présentons enfin une série de résultats expérimentaux qui confirment la pertinence des solutions avancées