Otimização do Mapeamento de Consultas SPARQL para SQL

• Mariana Machado Garcez Duarte
• Carmem S. Hara

Resumo

A Web Semântica tem como princípio a organização e publicação das informações com conteúdo semântico. Ela adota o modelo RDF como padrão de armazenamento e a linguagem SPARQL para consultas. A grande quantidade de dados de RDF existente requer que as consultas SPARQL sejam processadas de forma eficiente. Os trabalhos de [de Lima Prado 2018] e [G. Pauluk and Hara 2016] buscaram uma solução para este problema através do armazenamento de dados RDF em um Sistema Gerenciador de Banco de Dados Relacional (SGBDR) e da tradução de consultas SPARQL para SQL. Este artigo apresenta uma investigação que deu continuidade a esses trabalhos, com o objetivo de otimizar o mapeamento de consultas SPARQL para SQL, utilizando índices, vis ões e filtros. Os experimentos realizados determinaram o impacto desses recursos no desempenho das consultas. Constatou-se que a implementação de visões é altamente recomendável, com uma redução do tempo de processamento da consulta de até 54,4%. A utilização de filtros que desconsideram tuplas contendo valores nulos resultou em uma redução do tempo de processamento da consulta de até 58,8%.