Интеграция баз данных на основе онтологий презентация

)

)

Развитие систем интеграции информации

различных источников и предоставлении пользователю единого (унифицированного) представления этих данных, в том числе возможности извлечения интересующей пользователя информации по запросу.
Система интеграции данных позволяет освободить пользователя от необходимости самостоятельно отбирать источники, в которых находится интересующая пользователя информация, обращаться к каждому источнику по отдельности, и вручную сопоставлять и объединять данные из различных источников.

даже метамодели).
Автономность, то есть источники разработаны и эксплуатируются независимо друг от друга, независимо спроектированы под решение конкретных, различных задач, различными методами.
Распределенность источники физически или логически, доступными через только сетевые протоколы удаленного доступа, в частности, информационные источники могут быть распределены в сети Интернет.

разными способами, в различных моделях данных (например, реляционная, объектно-ориентированная модели данных, XML, слабоструктурированные, неструктурированные данные, и т.д.);
синтаксическая неоднородность – данные могут по-разному представляться при передаче их в соответствии с протоколами взаимодействия (например, бинарные, текстовые, XML, и т.д.);
структурная неоднородность – данные в различных источниках могут по-разному представлены и организованы в структуру (например, ФИО может быть представлено одной строкой или тремя строками);
семантическая неоднородность – данные могут быть представлены в различных системах понятий, схожие понятия могут по-разному интерпретироваться в раз­ных источниках данных.
техническая неоднородность – интегрируемые информационные системы – источники данных работают под управлением различных операционных систем, на различном техническом обеспечении, предоставляют различные способы коммуникации для доступа к системе, различные интерфейсы и протоколы взаимодействия, и т.д.;
неоднородность методов доступа к данным - в частности, различное назначение и выразительность языков запросов для извлечения данных, различные ограничения на форму запросов;

с данными (добавление, изменение, удаление данных).

помощью промежуточного ПО (Web Service, SPARQL и т.п.) или с помощью прикладного интерфейса API.
процессор запросов (query processor), которые отвечает за разделение, оптимизацию и выполнение запросов поступающих в систему.
каталог метаданных (metadata catalog) (или база знаний в случае систем, основанных на онтологиях), который хранит
глобальную модель данных, которая может описываться (defined) и поддерживаться явно (defined) или неявно, как объединение всех локальных моделей данных.
статистические данные, такие, как селективности (selectivities) или гистограммы (histograms).
Компонент регистрации (registry) используемый для регистрации и де-регистрации источников данных (обычно регистрация требует предоставления метаданных о источнике и отображения модели (model mapping)).

выполнения.
формирование под-планов к адаптерам источников;
оптимизация по времени обработки (стоимости);
отправка под-планов адаптерам источников;
получение результатов;
формирование ответа пользователю.

и разнородностей метамоделей.
Регистрация в посреднике.
принимают запросы к источнику на некотором языке.
преобразует запрос в язык источника;
Выполняет запрос.
Отправляет результаты посреднику.

, где:
G – глобальная модель (схема) описанная на языке LG с использованием алфавита AG, который состоит из символов для описания элементов схемы в G;
S – исходная модель (схема) описанная на языке LS с использованием алфавита AS, который включает символы для элементов всех источников;
M – отображение (mapping) между G и S, описанное в форме утверждений (assertions): qS ⤳ qG и qG ⤳ qS
Такое определение не ограничивается только реляционной моделью, т.е., система интеграции, основанная на RDF будет использовать такие понятия языка RDF, как классы, свойства и типы данных в качестве элементов схемы.

является дорогой и трудоемкой задачей, требующей участия экспертов
Однако данная работа должна быть выполнена только один раз основным сообществом, которое умеет разрабатывать и поддерживать словари с помощью средств совместной работы разработанных сообщество Semantic Web.
Даже не эксперты могут добавлять и отображать (map) новые источники данных с помощью широко признанных вспомогательных онтологий, например,Dublin Core, FOAF, SOAP, DOAP и т.д.).
Для конкретной прикладной области разумным считается следующий подход:
вначале выполнить поиск существующих онтологий,
затем заполнить разрывы между ними на основе подхода снизу-вверх (bottom-up, от частных понятий к более общим).

сверху-вниз часто является не очень многообещающим, приводящим к долгим философским спорам между участниками.
Обычно не практичным является попытка описать сразу всю предметную область, хотя начальные источники данных описывают только небольшую часть данной предметной области.
Вместо этого, обычно лучше использовать подход снизу-вверх (bottom-up) и моделировать необходимые понятия (concepts) на основе существующих онтологий, в тоже время сохраняя некоторую степень обобщенности и планируя возможные будущие точки расширения.

системах интеграции данных:
Global-as-view - отдельные глобальные понятия специфицируются в терминах локальной системы понятий:
qS ⤳ qG
подходит для статичных систем интеграции данных, проектируемых «снизу вверх»,

Local-as-view - отдельные локальные понятия специфицируются в терминах глобальной системы понятий:
qG ⤳ qS
подходит для динамичных систем интеграции данных, проектируемых «сверху вниз».

Некоторым компромиссом является гибридный подход GLAV.

соответственно, в действительности зависит от метамоделей и возможностей системы интеграции в целом.
Например:
При работе с реляционными базами данных, в качестве языка отображения может использоваться SQL, так как отображения могут быть описаны в виде SQL представлений (views).
Язык описания онтологий OWL.
Язык правил SWRL или RIF.
Язык D2RQ-Map, используемый сервером D2R-Server для формирования отображений реляционной модели на язык RDF.

то система использует логическое отображение для формирования локальных запросов и для соответствующего преобразования всех исходных данных.

соответствия схем или онтологий.
Такие алгоритмы также могут использоваться для облегчения создания интегрированной глобальной модели. Они основываются на определении соответствия на основе:
сопоставления лексического сходства (например, с использованием
расстояния (метрики) Левенштейна,
n-gram моделей,
фонетических алгоритмов),
сопоставления на основе сравнения графов, как, например,
алгоритм распространения сходства (similarity flooding) предложенный в работе,
на основе использования таксономии и тезаурусы конкретных предметных областей.
Так как эти алгоритмы основываются на эвристиках, то полностью автоматические подходы работают не достаточно точно.

запросов LQ с использованием алфавита глобальной схемы AG.
Помимо такого общего определения, природа конкретной системы интеграции зависит от выразительности и характеристик языков описания отображения, схем и запросов.
C логической точки зрения, ответ на глобальный запрос фактически является задачей логического вывода.
Система должна создать результирующие кортежи, которые удовлетворяют глобальному запросу путем логического объединения промежуточных кортежей из набора источников на основе заданных отображений.
Особое внимание требуется в том случае, если информационная система накладывает дополнительные глобальные ограничения. Если информационная система интегрирует данные из автономных источников, то глобальные ограничения могут приводить к запросам, на которые нет ответов.

моделей данных (1990 г.г.):
Основная метамодель: ODMG-93
На основе онтологий (конец 1990-х начало 2005г.):
Основная метамодель: языки описания онтологий
На основе технологий Semantic Web (с 2004 г.):
Основная метамодель: RDF

ЗАДАЧ НАДМНОЖЕСТВОМ ИНТЕГРИРУЕМЫХ НЕОДНОРОДНЫХ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ В ГИБРИДНОЙ ГРИД-ИНФРАСТРУКТУРЕ ВИРТУАЛЬНЫХ ОБСЕРВАТОРИЙ Д.О. Брюхов, А. Е. Вовченко, В.Н. Захаров, О.П. Желенкова, Л.А. Калиниченко, Д.О.Мартынов, Н.А. Скворцов, С.А. Ступников

аксиом глобальной онтологии;
Переформулировка относительно отображений онтологии;
Переформулировка относительно аксиом онтологии источников;
Минимизация полученного запроса.

Бездушный Алексей А. (ВЦ РАН) Математическая модель интеграции данных на основе дескриптивной логики, 2008

моделей данных на основе языков RDFS и OWL (которые сами описываются в виде наборов триплетов и графов).
Язык запросов SPARQL к наборам триплетов (графам).

в общую модель с помощью RDF.
Путем добавления других технологий Semantic Web, они могут быть интегрированы в общую модель знаний.

на работу в web-сети (Web-centric) и является хорошо масштабируемым, так как взаимосвязанные RDF онтологии могут быть распределены по сети World Wide Web;
RDF онтологии могут быть опубликованы любым пользователем в web сети для того, чтобы расширить существующие понятия (concepts) (взаимосвязями) с новыми понятиями, если это требуется (например, при добавлении нового источника данных к системе SemWIQ, информация которого не описывается текущей глобальной моделью, которая по существу является суммой всех опубликованных онтологий, использованных для описания источников данных).
Идентификаторы URI используются в качестве глобальных идентификаторов для всех понятий (concepts), что облегчает управление глобальным пространством имен URI (global URI namespace), путем использования Системы Доменных Имен (Domain Name System, DNS).

являются стандартизированными и широко используемыми языка представления знаний.
RDF граф может быть описан простым способом в виде набора триплетов , что облегчают слияние не полных, фрагментированных графов из распределенных источников.
RDF-Schema, OWL и другие словари построенные над RDF Core предоставляют все типичные средства (mechanisms) описания понятий, известные из других сред (например, Entity Relationship Model и UML), которые требуются для моделирующих онтологий.
RDF-Schema и OWL поддерживают терминологические dscrfpsdfybz(t-box) и утверждающие высказывания (assertional statements) (a-box), также, как и многие возможности дескриптивные логики, которые могут использоваться для выполнения логического вывода над данными и наложения ограничений.

план запроса (query plan) q, который рекурсивно описывается объединением отдельных алгебраических операторов p.
Алгебраический план часто используется вместо термина план запроса.

?name),
(?s foaf:interest ?i)),
BGP((?s foaf:mboxsha1_sum ?mbox))
)
)
)
)

логики.
Структурный подход на основе графов.

количества источников данных и количества и размера онтологий.
полное использование технологий SW.

Andreas Langegger "A Flexible Architecture for Virtual Information Integration based on Semantic Web Concepts", 2010

шаблон (basic graph pattern, BGP) это набор шаблонов триплетов (triple patterns) bgp = (tp1, tp2, . . . , tpn), в котором tpi ∈ TP.
Объединение шаблонов триплетов
семантика связывания (join semantics), если не задана операция между БГШ;
семантика левого соединения (left join semantics), если задано ключевое слово OPTIONAL;
семантика объединения (union semantics), если задано ключевое слово UNION.

ребер RDF графа), в результате выполнения получается набор (bag) решающих соответствий (solution mappings).
запрос DESCRIBE - получения любой информации о ресурсах, которые были отобраны с помощью шаблона графа в форме другого RDF графа.
запрос CONSTRUCT может быть использован для построения другого (alternative) графа на основе использования шаблона конструкции (construct template), который заполняется решениями из шаблона графа.
запросы ASK - используются для проверки логического вывода параметризованных подграфов и возвращают true, если существуют возможные решения и false, в противном случае.

части стандарта (рекомендаций) языка.
Алгебраический оператор p определяется, как кортеж вида (A, P, s)
A - набор аргументов (|A| ≥ 0),
P - набором под-операторов P = (p1, p2, . . . , pn), 0 ≤ |P| ≤ 2,
s - специальный алгоритм, описывающий семантику оператора (например, фильтровать (filter) решения созданные под-оператором p1 в соответствии с выражением a1).
Операторы:
БГШ (самый простой оператор)
Filter (Фильтр),
Join (Соединение),
Optional (Необязательное, левое связывание),
Union (Объединение) и
Graph (Граф).
Модификаторы решений:
Order-by (Упорядочить-по),
Project (Проецировать),
Distinct (Различные),
Reduced (Сокращенный) и
Slice (Нарезать).

обработке запросов реляционной СУБД. Они являются основой потока работ по обработке запросов, так как все промежуточные решения проходящие через конвейеры обработки запросов создаются на основе Базовых Графовых Шаблонов.
Операторы более высокого уровня объединяют и фильтруют промежуточные решения до тех пор, пока они не будут возвращены подсистемой обработки запросов (query engine) в качестве конечных результатов обработки запроса.
В большинстве реализаций SPARQL, в действительности базовый графовый шаблон связывает промежуточные решения, полученные шаблонами триплетов.
В вычислениях конвейер (канал, pipeline) это набор обрабатывающих данные элементов, которые связаны последовательно, таким образом, чтобы выход одного элемента являлся входом для следующего элемента. Элементы конвейера часто выполняются параллельно или в выделенные интервалы времени в этом случае между элементами часто вставляются некоторые буферы памяти.

должны быть сопоставлены (соответствовать, match) активному графу.
Он может рассматриваться в качестве эффективного эквивалента связыванию решающих соответствий полученных в результате сопоставления шаблонов триплетов, входящих в БГШ.
При связывании двух решающих последовательностей, все их решающие соответствия попарно сравниваются и совместимые отображения сливаются (объединяются) в единые отображения, в виде результата, который аналогичен семантике SQL связывания .

информационных систем,
использование концепций Semantic Web,
применение подхода, использующего обработку целостного запроса для того, чтобы гарантировать высокую производительность и масштабируемость,
гибкость и низкая начальная стоимость (low entry cost).

включая разнородность метамоделей. В связи с этим, SemWIQ основывается на классическом подходе, использующим посредники-адаптеры:
разнородные источники данных виртуально интегрируются посредством адаптеров и
центральный процессора обработки федеративных запросов (federated query processor) является ответственным за формирование ответов на запросы, путем делегирования (передачи) под-запросов адаптерам.
Процесс обработки запросов (query process) основывается на использовании каналов (pipelining), что позволяет уменьшить время ответа и гарантирует масштабируемость системы путем потоковой передачи результатов через конвейер (pipeline) от исходных информационных систем до отправившего запрос клиента (requesting client).

в глобальную онтологию OG (онтология предметной области).
Формирование отображений Mi
SPARQL точки доступа к БД (адаптеры)
Посредник принимает запросы на языке SPARQL и распределяет их по адаптерам.
Результаты объединяются.

качестве глобальной метамодели используется RDF.
Глобальный язык запросов (Global query language) – язык SPARQL, может содержать любые понятия онтологий, но однако, запрос будет возвращать результаты только в том случае, если они могут быть получены с помощью глобального виртуального набора данных, т.е. путем объединения предоставляемых виртуальных RDF графов.
Интерфейс и протокол адаптера (Wrapper interface and protocol) – Интерфейсом взаимодействия между адаптерами и посредником является SPARQL.
Каждый адаптер может обрабатывать под-запросы SPARQL и организовывать поток передачи (stream) отображений промежуточных решающих соответствий посреднику (потоковая передача (streaming) результатов обработки SPARQL запросов в XML формате по протоколу HTTP хорошо работает с использованием «Streaming API for XML» (StAX), который используется компонентом Jena ARQ.).

.
API для Java приложений (mediator API).
Каталог метаданных (Metadata catalog) – RDF хранилище, которое содержит информацию о зарегистрированных источниках данных (описанную с использованием voiD), их текущее состояние возможности их использования и статистические данные RDFStats (RDFStats statistics).
Такие статистические данные используются для интеграции (federate) и оптимизации глобальных SPARQL запросов.
Данные каталога метаданных могут быть сохранены в любом, основанном на Jena RDF хранилище, но лучше Jena TDB
Система SemWIQ включает много-поточный монитор источников данных, который наблюдает в фоновом режиме за зарегистрированными источниками данных, основываясь на конфигурируемых профайлах и обновляет текущее состояние их доступности (availability state), а также статистические данные RDFStats.

могут быть зарегистрированы и вычеркнуты (de-registered) в посреднике SemWIQ с помощью registry API и через REST-вида Web-сервис.
Источник данных регистрируется в виде соответствующего URI идентификатора конечной точкой SPARQL предоставляемого соответствующим адаптером.
В ходе регистрации монитор источников данных пытается найти метаданные в формате voiD в web сети, которые могут включать описание системы, которая поддерживает набор данных, лицензионную информацию, и предметные термины, связанные с этим набором данных.
Кроме этого данный монитор собирает статистические данные (RDFStats), если она предоставляются системой (natively provided), а в противном случае он будет использовать встроенный RDFStats компонент (RDFStats component) и генерировать статистические данные удаленно.

системы SemWIQ получает глобальный SPARQL запрос и
Формирует разделение на под-планы запроса на основе состояния каталога метаданных.
Оптимизация
Выполнение
Адаптеры (Wrappers) – для каждой системы информации источника и соответствующей модели исходных данных используется специфический адаптер для определения отображения и преобразования данных в RDF формат за один шаг.

E = (e1, e2, . . . , en), в котором должно быть выполнено каждое отдельное выражение ei (коньюнкция, conjunction).
Шаг 1a) В начале, последовательные операторы Filter в данном плане объединяются путем слияния их списков выражений, т.е. Filter(E1, Filter(E2; q)) -> Filter(E1 ⋃ E2, q).
Шаг 1b) Затем, для каждого оператора Filter, его фильтрующие выражения E сливаются (merged) в единое (single) коньюнктивное фильтрующее выражение (conjunctive filter expression) e’ = e1 ˄ e2 ˄ . . . ˄ en, таким образом, что в конченом результате E’ содержит только одно выражение: E’ = (e’), где |E’| = 1.
Шаг 1c) Закон De Morgan рекурсивно применяется к единому коньюнктивному выражению e’ для расширения выражений !(a ˅ b) в (!a ˄ !b), где a и b являются прямыми или опосредованными подвыражениями (sub-expressions) e’.
Шаг 1d) Аналогично, закон распределения (distributive law) рекурсивно применяется для расширения выражения [a ˅ (b ˄ c)] в [(a ˅ b) ˄ (a ˄ c)], где a и b являются прямыми или опосредованными подвыражениями (sub-expressions) единого выражения e’.

. . ˄ en в результирующем выражении разделяются опять на список выражений E = (e1, e2, . . . , en).
Шаг 1f) Теперь когда это возможно, под-выражения ei вставляются (pushed down) в план запроса, как можно ближе к операторам БГШ (BGP operators) в соответствии с правилами описанными ниже (below).
Шаг 1g) При возможности, под-выражения фильтра в формате ei := (v == c), где v это переменная, c – это константный RDF терм (term) ∈ (I ⋃ B ⋃ L), т.е. IRI ссылка (reference), пустая вершина или литерал, вставляются (merged) в базовые графовые шаблоны. Кроме этого, соответствующий БГШ обертывается (wrapped) в оператор Assign, который постоянно вставляется заново (re-inserts) в противном случае отсутствующие связывания v <– c в последовательность решений, которое формируется данным БГШ.
В формальной логике законы De Morgan являются правилами, связывающими логические операции "and" и "or" с помощью операции отрицания, а именно: NOT (P OR Q) = (NOT P) AND (NOT Q) и NOT (P AND Q) = (NOT P) OR (NOT Q).

Фильтрующие Базовые Графовые Шаблоны (Filtered BGPs)
Любой БГШ, который имеет предшествующий Filter окончательно преобразуется в специальный оператор FilteredBGP, который сохраняет ссылку на предшествующий Filter, который требуется для федерирования основанного на RDFStats и последующей оптимизации.

выше (например, путем применения законов De Morgan и распределительного закона). Прежде, чем выполнить шаг 1f, для всех операторов Filter имеется список выражений в форме E = (e1, e2, . . . , en) exists.
Для заданного списка выражений, все отдельные выражения ei должны удовлетворяться (satisfied) при оценивании E во время выполнения запроса (execution time). Так как куммутативное свойство (независимость от порядка исполнения, commutativity property) применяется к E, то E может быть разделено на два списка выражений: E = E1 ⋃ E2, то и фильтры могут разделяться, чтобы применять некоторые выражения фильтров пораньше (earlier) в плане запроса.
Проталкивание фильтров было реализовано для операторов Union, Join, LeftJoin и Service. Кроме этого, любые встречающиеся последующие (subsequent) фильтры объединяются (merged) опять, как описано на шаге 1a. В зависимости от вида оператора проталкивание фильтров возможно в соответствии со следующими правилами:
Join: при наличии предшествующего (preceding) фильтра Filter со списком выражений E = (e1, e2, . . . , en), пусть VL = (l1, l2, . . . , ls) это набор переменных возможно связанных в левом под-плане (bound in the left sub-plan), пусть VR = (r1, r2, . . . , rt) это набор переменных возможно связанных в правом под-плане (bound in thr right sub-plan) и пусть L = R = K = ∅.
Для каждого под-выражения ei, решается, может ли оно передано (pushed down) в левый подплан (множество L) и/или правый подплан (множество R), или оно должно быть сохранено в данном месте (множество K). Пусть Ve это множество переменных встречающихся в ei:
L = L ⋃ {ei} если Ve ⊆ VL
R = R ⋃ {ei} если Ve ⊆ VR
K = K ⋃ {ei} если (Ve ⊈ VL) ˄ (Ve ⊈ VR)
 

= (e1, e2, . . . , en), пусть VL = (l1, l2, . . . , ls) это набор переменных возможно связанных в левом под-плане (bound in the left sub-plan), пусть VR = (r1, r2, . . . , rt) это набор переменных возможно связанных в правом под-плане (bound in thr right sub-plan) и пусть L = K = ∅.
Для каждого под-выражения ei, решается, может ли оно передано (pushed down) в левый подплан (множество L) или оно должно быть сохранено в данном месте (множество K). Пусть Ve это множество переменных встречающихся в ei:
L = L ⋃ {ei} если Ve ⊆ VL
K = K ⋃ {ei} если Ve ⊈ VL ˄ (Ve ⊈ VR)
Отметим, что не возможно передать (протолкнуть, push-down) фильтр в правый под-план операции LeftJoin. В противном случае данный фильтр будет применяться к необязательным (optional) связываниям, а не к полному (complete) связанному объединению (joined binding).
 Union: при наличии предшествующего (preceding) фильтра Filter со списком выражений E, весь список выражения может копироваться и передаваться (pushed down) в оба под-плана (левый и правый): Filter(E, Union(∅, qL, qR)) становится Union(∅, Filter(E, qL), Filter(E, qR)).
 Service: при наличии Filter(E, Service((u), q)), всегда можно передать (push-down) Filter внутрь оператора Service: Service((u), Filter(E, q)).

чтобы ПОЗ могла создать правильные результаты, имея такой виртуальный глобальный граф, как
GG = GS1 ⋃ GS2 ⋃ . . . ⋃ GSn.
Он также может быть представлен в виде большого набора триплетов, которые были виртуально объединены (merged) из всех графов источников:
GG = ( ts1,1, ts1,2, . . . , ts1,k1,
ts2,1, ts2,2, . . . , ts2,k1,
. . .
tsn,1, tsn,2, . . . , tsn,k1,)
Имея шаблон триплета tp (см. Определение 4), федератор должен определить, какой из виртуальных триплетов tsi,kj будет ему соответствовать. Источник данных является релевантным, если граф источника GSi (который является виртуальным в случае источника данных, использующего адаптер ) содержит триплеты, которые соответствуют (match) шаблону триплетов (triple pattern) tp.
Необходимая для этого информация поддерживается компонентом RDFStats в форме сводок статистических данных (statistical data summaries).
Для каждого БГШ федератор создает модифицированный под-план, который содержит операторы Service, чтобы передать локальные планы интерфейсам обработки запросов зарегистрированным источникам данных.

на ARQ оператор Sequence является специализированным оператором «связывания последовательности» (join sequence), который будет рассматриваться далее. На данном шаге, последовательные (consecutive) операторы Join объединяются в единую последовательность Sequence, которая может иметь n под-операторов, как показано на рис. 9.3.
Операторы Filter, которые предшествуют Join или LeftJoin, опускаются (dropped), а их выражения переносятся (moved) в Join или LeftJoin, создавая theta-joins.
Все операторы Sequence, реализующие left-deep n-way joins теперь оптимизируются путем переупорядочения под-планов на основе стоимостей (cost-based re-ordering of sub-plans).
И, наконец, повторно выполняется шаг 2 из этапа пред-оптимизации (pre-optimization phase).
Наиболее важной частью процессора запросов (query processor) обычно является оптимизация n-направленных связываний (n-way joins), так как они являются наиболее важным фактором, определяющим вычислительную сложность запроса. В связи с коммутативностью (и ассоциативностью (associativity) n-направленных (n-way) связываний (joins), то их можно произвольно переупорядочивать и перебирать альтернативные планы . Самый дешевый для выполнения план может быть определен на оснвое стоимостной модели, которая учитывает много видов элементарных стоимостей (elementary cost), таких, как загрузка страниц в память, выполнение алгоритмов (например, быстрой сортировки) и передачи данных по сетевым соединениям.
Однако, n-направленное связывание уже дает n! возможных перестановок, что делает полный перебор не возможным в общем случае. В связи с этим, многие системы рассматривают только глубокие левые связывания (left-deep joins) которые все равно имеют O(2n) сложность, и используют методы отсечения (pruning techniques) или эволюционные алгоритмы для поиска хороших компромиссов (good compromise) между временем оптимизации и получаемым результатом. Деревья глубоких левых связываний имеют другое важное свойство: они позволяют выполнять конвеерную обработку (pipelining). Кустистые деревья связывания будут позволять выполнять параллельную распределенную обработку запросов. Так как параллельная распределенная обработка запросов потребует дополнительные предусловия для участвующих компонент, а также потому, что система SemWIQ должна быть гибкой и основываться на стандартах Semantic Web, то был использован другой подход, который рассмотрен далее.
Алгоритм, как правило эвристический, относящийся к классу эволюционных методов вычислений. Подмножеством эволюционных алгоритмов являются генетические алгоритмы (genetic algorithm).

выполнен.
ПОЗ запускает конвейер (канал, pipeline) итераторов , которые далее называются планом выполнения .
Система Jena ARQ уже предоставляет базовую функциональность для потокового выполнения SPARQL запросов и реализует набор итераторов для выполнения потоковых и материализованных (materialized) связываний (joins), левых связываний (left joins), объединений (unions), фильтров (filter) и т.п.
Начальная реализация была расширена поддержкой блокировки записей, распределенными полу-связываниями, отслеживанием происхождения.

аналогичном исходного оптимизатора СУБД INGRES. В системе ARQ данный подход называется алгоритмом замещения (substitute algorithm), так как в ходе обработки запросов последовательности связываний (join sequences) обрабатывается путем замещения (substituting) переменных в под-планах уже связанными значениями из последующих этапов.
Любое последовательное связывание (consecutive join) заменяется оператором Sequence в ходе выполнения шага 2a пост-оптимизации. Оператор Sequence поддерживает упорядоченный список под-планов и напоминает дерево углубленного левого связывания (left-deep join tree).
Исходный оператор Join был замещен (replaced) оператором Sequence, который имеет два подплана для связывания (join) (в действительности оператор sequence связывает >= 2 под-планов). В примере есть три оператора Service и следовательно три локальных под-планов переданы (delegated) интерфейсу запросов (query interfaces) прикрепленных источнков данных (attached data sources).
План выполнения запроса создается путем перехода (traversing) по плану запроса снизу-вверх (bottom-up) используя визитера (visitor) после выполнения упорядочения (post-order). Визитер (visitor) создает и инициализирует конвейер итераторов (iterator pipeline). Корневым входом (root input) для первого итератора является экземпляр класса QueryIterRoot, который только одно пустое отображение промежуточных решающих соответствий (empty intermediate solution mapping) без связывания переменных: µ0 = { }. Это называется связыванием-идентичностью (join-identity), так как merge(µ0, µk) = µk (см. Определение 8 для слияния (merge)).
В отличие от корневого итератора, первый итератор в данном примере является объектом класса QueryIterBlockedUnion, который расширяет класс QueryIterBlockedRepeatApply, как это показано в диаграмме классов на рис. 9.4. Такой вид итераторов многократно (repeatedly) выполняет полные подпланы для заданного связывания (binding) переданного на входа (input).
Следующий итератор, показанный на рис. 9.6 также имеет поведение повтори-выполни (repeat-apply behavior). Хотя он многократно передает (delegates) Service под-план, повтори-выполни (repeat-apply) оператора Union многократно выполняет множество под-планов и связывает итераторы результирующих планов выполнения.

может работать с полным разделением экземпляров по набору распределенных источников данных (местоположений, multiple distributed locations) и не типизированных ресурсов (untyped resources). В режиме TF возможно интегрировать полностью распределенные RDF под-графы без ограничений на форму под-графов. Но данный подход требует более распределенных связываний (distributed joins).
Логический пред-оптимизатор уже подготовил план запроса. Все фильтры протолкнуты (pushed down), как можно ближе к базовому графовому шаблону (БГШ). Функция Federate-BGP(b) вызывается из Алгоритма 1 для каждого базового графового шаблона b. Вначале данная функция, выбирается набор (set) предшествующих (preceding) выражений фильтров (filter expressions) E (если b имеет предшествующий Filter, в противном случае E = ∅), и инициализируется отображение (map) PD, которое будет хранить специфические (specific) для источников данных БГ Шаблоны (BGPs).
Для каждого шаблона триплетов t федератор выбирает релевантные (relevant) источники данных D на основе сводок статистических данных. Источник данных является релевантным, если он может добавлять триплеты для данного шаблона t. Соответствующие функции оценивания предоставляются компонентом RDFStats.

виде множеств экземпляров . Предполагается, что каждый субъект (subject) в глобальном графе GG имеет, по крайней мере, один связанный с ним (associated) тип t (который является классом RDF Schema).
Ограничение 1. GG = (s, p, o), ∀s ∃(s, rdf:type, t)
При установке системе SemWIQ, это условие может быть удовлетворено при отображении источников данных. Если имеется возможность логического вывода включений, то данный подход в основном работает только с нетипизированными ресурсами (задано только rdf:Description)), так как СЛВ будет выводить, что данный ресурс по крайней мере является экземпляром (instance) RDF класса rdfs:Resource. В результате этого, федератор (federator) может рассматривать (consider) большое количество или даже все источники данных, так как rdfs:Resource является наименьшим специфицированным типом (least specific type) для которого все или потенциально все расширения подклассов (sub-class extensions) являются релевантными .
В качестве второго ограничения предполагается, что эти экземпляры описываются только (exclusively) одним источником данных.
Ограничение 2. GSi = (s, p, o), ∀s ∄ GSi = (s, p’, o’)
На основе таких ограничений, глобальный запрос может быть федерирован (federated) на основе набора (sets) экземпляров SPARQL запросов. Вершины с одним и тем же субъектом (equal subject nodes) базового графового шаблона всегда ссылаются на одно и то же множество экземпляры .

стандартных конечных точек SPARQL (endpoints). Однако существует несколько проблем с текущим стандартом SPARQL, что делает крупно-масштабную интеграцию на основе стандартys[ конечных точек SPARQL невозможной.
Во-первых, требуется RDF статистика (RDF statistics), чтобы разделять (federate) и оптимизировать запросы к системе SemWIQ queries. Генератор RDFStats статистических данных (statistics) также интегрирован в SemWIQ посредник (mediator), что позволяет создавать статистические данные (statistics) удаленно для наборов данных средних размеров.
Во-вторых, язык SPARQL не поддерживает начальные связывания (initial bindings). В связи с этим невозможна блокировка записей для распределенных связываний.
В связи с этим, несколько компонент Jena, таких, как базовая библиотека Jena (core library), ARQ и Joseki были доработаны (patched), чтобы предоставить требуемую функциональность для адаптеров (wrappers). Каждый SemWIQ адаптер может эффективно обрабатывать SPARQL под-запросы, чтобы добавлять (contribute) решающие соответствия (solution mappings) к результатам глобального запроса.

была связаны (в единое целое) (отображены, mapped) и онтологические понятия используются для ее описания. Обычно отображения (mappings) связано с так назваемыми словарями , которыми являютя онтологии, содержащие в основном терминологические высказывания (terminological statements) (так называемый T-Box). Обернутая информация обычно является экземпляром данных (instance data), т.е. утверждающие высказывания (assertional statements) (A-Box). Но также возможно связать (map) не терминологические ресурсы или сформировать (generate) TBox высказывания (statements) из экземпляров данных (instance data). Например, источник данных может предоставлять иерархию подклассов на основе реляционных кортежей (relational tuples).
Чтобы связать (map) произвольные модели данных в RDF в основном имеются два подхода, которые рассмотрены в разделе 3.5 (рис. 3.5):
Двухэтапный подход. В этом подходе разнородность метамоделей (metamodel heterogeneity) разрешается отдельно, а затем применяется обычная (traditional) схема соответствия и отображения.Основная проблема с данным подходом состоит в том, что преобразование данных во время выполнения (runtime) и оптимизация запросов является более трудной и вероятно, не всегда возможной.
Одноэтапный подход. В этом подходе используется специальная среда выполнения отображения (specific mapping framework) для каждого конкретного типа исходной метамодели, чтобы дать возможность прямого отображения (direct mapping) и трансляции данных (data translation). В системе SemWIQ все адаптеры основываются на пожходе прямого отображения (direct mapping approach).

Community 2009a] реализована в очень хорошо расширяемым способом (highly extensible manner), то это хорошая способ начинать разработку любых видов виртуальный RDF адаптеров (wrapper).
Имеется много точек расширения (extension points), которые могут быть использованы для того, чтобы добавить требуемую функциональность (hook into) к системе обработки запросов (query engine).
Например, имеется возможность преобразовать сгенерированный алгебраический план (путем реализации интерфейса com.hp.hpl.jena.sparql.algebra.Transform) и заменить стандартные (default) операторы SPARQL собственными (custom) операторами (operators).
Более того, имеется воможность предоставить собственные (custom) реализации итераторов запроса (query iterators), как для стандартных (default), так и собственных (custom) алгебраических операторов (путем переопределения (overriding) метода com.hp.hpl.jena.sparql.engine.main.OpExecutor).

будет формировать решения на основе описания отображений и данных, поучаемых из базы данных путем выполнения SQL запросов.
При наличии шаблона триплетов tpi основной трудностью остается составление правильных и эффективных SQL запросов на основе tpi и отображения (mapping) M, а также преобразование полученных SQL результатов в соответствующие RDF триплеты для tpi.
Сгенерированный SQL запрос, который является комбинацией существующих утверждений об отображении
g ↝ qS,
может рассматриваться, как RDF представление (view) схемы источника S относительно M.

RDB2RDF W3C Working Group, целью работы которой было “стандартизировать язык для отображения реляционных данных и схем реляционных баз данных в RDF и OWL”.
Такая рабочая группа была сформирована достаточно поздно, так как сервер D2RServer был разработан уже в 2002 году, т.е. семь лет назад.
Увеличение важности масштабируемой технологии отображения RDB-to-RDF привело к созданию в данной области большого количества разных программных средств (инструментов) и разных языков описания отображения (mapping languages).
Для обеспечения взаимодействия между инструментами выполнения отображения, консорциум W3C решил организовать новую рабочую группу для разработки стандартного языка описания отображений (mapping language).

все больше внимания уделяется отображению реляционных БД в RDF и возможности оперативного выполнения запросов и преобразования данных. С уверенностью можно предполагать, что в настоящее время большинство информации хранится в реляционных базах данных.
К современным технологиям разработки адаптеров относятся:
D2RQ-Map [Chris Bizer and Richard Cyganiak 2006],
R2O [Rodrнguez et al. 2004],
OpenLink Virtuoso RDF Views [Erling and Mikhailov 2007],
подходы предложенные в [Chen et al. (2005)] и [de Laborda and Conrad (2006)],
SquirrelRDF [Steer n.d.].
 

сервер D2R-Server. Хотя средства отображения могут использоваться в виде библиотеки для приложений Semantic Web, сервер D2R-Server добавляет конечную точку SPARQL (endpoint), которую могут использовать Web приложения и интерфейс пользователя, называемый Snorql. Так как система D2RQ-Map основана на Jena, а также в связи с тем, что имеются хорошие отношения с ее разработчиками, то D2RQ-Map использовалась в качестве реляционного адаптера для системы SemWIQ.
Технология D2RQ-Map основана на Global-as-View подходе к отображению (mapping approach). Однако, составление (writing) отображения D2R является в основном процессом создания утверждений (assertions) в форме: g ↝ qS, как это было описано в разделе 3.5.4. Для отдельного глобального понятия g, которое может быть RDF классом или свойством, описывается (formulated) запрос к qS к схеме базы данных источника (database source schema) S. D2RQ-Map не поддерживает непосредственно SQL запросы, однако, она поддерживает все, что требуется для создания 1 : 1, 1 : n и n : n соответствий, включая функциональные соответствия (основанные на SQL выражениях и функциях), таблицы преобразования значений (value translation tables), и условия (conditions) (с использованием SQL выражений).

maps).
D2RQ-Map следует подходу, основанному на понятиях, в котором в общем случае предполагается, что все результирующие ресурсы (resulting resources) являются экземплярами некоторого RDF класса, хотя также возможно создать не типизированные ресурсы (untyped resources).
Карта классов (class map) может рассматриваться в качестве группы сходных целевых ресурсов, таких, как люди (persons) или документы (documents), которые имеют общие свойства и, в связи с этим, общие мосты свойств.
Сами отображения описываются на RDF, что облегчает обозначение ссылок на внешние RDF понятия онтологий (ontology concepts).

подход.
На первом этапе модель БД (схема БД) преобразуется (translated) в RDF.
На втором этапе, переведенная 1:1 модель базы данных ODB отображается на целевую модель с помощью словаря FOAF.

runtime) и облегчает использование низкоуровневых индексов и других приемов оптимизации (optimizations) во время обработки запросов (at query time).
Пример отображения в основном состоит из одного ресурса, который является БД (database resource) (1) предоставляющий всю необходимую о соединении (JDBC URI, имя пользователя (username), пароль (password) и т.п.) и три карты классов (class maps) (2–4), ссылающиеся на эту БД (с помощью свойства d2rq:dataStorage).
Для каждого целевого класса (foaf:Person, foaf:Organization и geonames:Country) создана карта класса (class map). Обычно конкретный (concrete) RDF класс назначается (assigned) карте класса с помощью свойства d2rq:class, как показано на рисунке (5, 6, 20). Во время выполнения, D2RQ-Map будет автоматически добавлять соответствующее rdf:type свойство экземплярам карты класса (class map).
Мосты свойств (property bridges) (7–13) ссылаются на конкретные (specific) карты классов (class maps) (с помощью свойства d2rq:belongsToClassMap). Как уже упоминалось, a карта класса (class map) группирует мосты свойств (property bridges) и во время выполнения система (engine) применяет все мосты свойств (associated property bridges) связанные с экземплярами (instances) расширения источника с помощью карты класса (class map’s source extension (кортежи связанной таблицы базы данных). В зависимости от шаблона запроса, каждый описанный мост свойств (property bridge) может генерировать возможные (potential) RDF триплеты с ранее определенным RDF свойством, заданным с помощью d2rq:property, как показано с правой стороны рис. 10.2 (14–21).
Мост свойства может рассматриваться в качестве шаблона виртуального утверждения, который в системе D2RQ называется триплетным отношением. Он может быть определен в виде триплета (s’, pi, o’), в котором pi заранее описано (defined) данным мостом свойства, а s’, o’ задаются во время выполнения.

примера, вместо OpBGP операторов, план запроса содержит OpD2RQ операторы, которые генерируют SQL подпланы и выполняют связывания решений (solution bindings) на основе описания отображений.

которые могут справиться (cope) со следующими видами (aspects) разнородности .
Техническая разнородность неявно разрешается (совместно с другими видами) путем выполнения доступа к лежащей в основе базе данных через SQL и JDBC и путем предоставления интерфейса SPARQL interface to the user.
Синтаксическая разнородность может разрешаться путем использования SQL выражений (expressions) и таблиц перевода (translation tables).
Разрешение разнородности метамоделей между реляционной моделью и RDF является назначением самой системы D2RQ-Map.
Структурная разнородность может быть разрешена в большинстве случаев. Информация о схеме базы данных может быть представлена в RDF, если RDBMS предоставляет доступ каталогу метаданных посредство SQL запросов. И наоборот, может быть сгенерирована структура любого RDF графа, включая классы, свойства и частные типы данных RDF и т.п.

и n : n:
соответствие 1 : n может быть достигнуто с помощью множественных соответствий вместе с условиями (d2rq:condition),
соответствие n : 1 может быть достигнуто с помощью SQL выражений (например, объединение имени (first) и фамилии (last name) людей (people)).
соответствие n : n может быть создано с помощью объединения этих двух подходов.
Семантическая разнородность неявно разрешается путем отображения (mapping) на хорошо структурированные и обще доступные RDF онтологии. Перевод на основе значений может быть выполнено с помощью таблиц перевода.