【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据处理，尤其是基于gpu加速的rdf数据存储和查询方法。
技术介绍
1、针对结构化及非结构话数据进行数据清洗、数据标准化，主要模块基于rdf知识图谱的方式(rdf(resource description framework)是一种用于描述资源间关系的标准数据模型，被广泛应用于知识图谱、语义网和大规模分布式系统中。rdf数据存储技术旨在有效地存储、管理和查询rdf数据，以提供高性能和高效率的数据访问。)实现重要业务数据被有效地收集、组织和管理，当数据体量日益上升时使用传统的rdf数据存储技术在一些方面存在一些问题。
2、首先是查询响应时间长。传统的rdf数据存储技术通常使用基于磁盘的存储模型，其中数据以三元组的形式存储在磁盘上。当进行复杂的rdf查询时，需要对大量的三元组进行搜索和匹配，这导致了查询响应时间较长。传统rdf存储技术的索引结构、查询优化方式以及查询执行引擎等方面的限制，都会对查询性能造成一定的影响。
3、其次是存储空间占用大。传统的rdf数据存储技术通过对每个三元组进行存储，可能会导致存储空间的浪费。由于实体和谓词等元数据的重复存储，存储空间的利用率不高。此外，传统的rdf存储技术通常采用稀疏矩阵或链表等数据结构来表示三元组之间的关系，这也会增加存储空间的占用。
4、另外，传统rdf数据存储技术还存在一些其他问题。例如，当rdf数据规模很大时，传统存储技术可能面临扩展性方面的挑战。由于数据量的增加，查询和更新操作的性能可能受到影响。此外，传统的rdf存储技术在处理
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提出基于gpu加速的rdf数据存储和查询方法，能够维持电网稳定运行，能够使得rdf数据存储更加高效和灵活，满足了对于快速查询和节约存储空间的需求。
2、本专利技术解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：
3、基于gpu加速的rdf数据存储和查询方法，包括以下步骤：
4、步骤1、数据预处理；
5、步骤2、存储预处理后的数据；
6、步骤3、构建查询优化器和执行引擎对数据进行查询；
7、步骤4、构建数据推理引擎对数据进行推理。
8、而且，所述步骤1中数据预处理包括清洗、去重和规范化。
9、而且，所述步骤2中存储预处理后数据的具体实现方法为：使用图结构表示、索引和压缩。
10、而且，所述步骤3中查询优化器包括：索引选择优化、连接顺序优化和谓词下推。
11、而且，所述步骤3中查询优化器的算法包括以下步骤：
12、步骤3.1、解析和语义分析；
13、步骤3.2、候选计划生成；
14、步骤3.3、代价估计；
15、步骤3.4、选择最优计划。
16、而且，所述步骤3中执行引擎包括：并行任务划分、数据传输和协调和中间结果合并
17、而且，所述步骤4中构建数据推理引擎包括：并行计算、图遍历算法、推理规则库和数据传输与存储。
18、本专利技术的优点和积极效果是：
19、1、本专利技术采用了新的存储模型和压缩算法。传统rdf存储技术中，每个三元组都需要占用存储空间，且实体和谓词的元数据重复存储。而基于字典编码的存储模型，将实体和谓词进行编码和压缩，有效减少存储空间的占用。同时，还针对稀疏矩阵或链表等数据结构进行了优化，减少存储空间的浪费。
20、2、本专利技术为了提高查询性能，优化了索引结构和查询优化方法。传统rdf存储技术在查询过程中需要对大量的三元组进行搜索和匹配，导致查询性能下降。通过设计和实现了适用于rdf数据的索引结构，td-hash索引技术，提高查询效率。同时，还针对查询模式和查询语义进行了优化，使用预处理和缓存等技术手段，提高查询响应时间。
21、3、本专利技术提供了动态数据的更新和删除支持。传统rdf存储技术在更新和删除操作时效率低下，需要大量的读取和写入操作。为了解决这个问题，增量更新和批量处理等技术，实现快速的数据更新和删除。
22、4、本专利技术采用了分布式存储和并行计算的方法。传统rdf存储技术在面对大规模数据时，性能受限。通过将数据分布在多个节点上，并利用并行计算框架进行分布式处理，实现了对大规模rdf数据的高效存储和处理。
23、5、本专利技术提供了图计算的支持。传统rdf存储技术在图计算任务中存在局限性。td-sparql图计算技术，提供了更高效的图遍历、路径查询等操作，满足复杂图计算需求。
24、6、本专利技术采用了加密和权限控制等技术。通过对rdf数据进行加密，保护数据的机密性；同时，还使用权限控制机制对数据的访问进行控制，确保数据的安全性和隐私保护。
25、7、本专利技术通过新的存储模型、索引结构、优化方法、分布式计算和图计算支持等技术手段，解决了传统rdf存储技术存在的问题和瓶颈，提高了rdf数据的存储和查询效率，同时也增强了数据的安全性和隐私保护能力。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于GPU加速的RDF数据存储和查询方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于GPU加速的RDF数据存储和查询方法，其特征在于：所述步骤1中数据预处理包括清洗、去重和规范化。
3.根据权利要求1所述的基于GPU加速的RDF数据存储和查询方法，其特征在于：所述步骤2中存储预处理后数据的具体实现方法为：使用图结构表示、索引和压缩。
4.根据权利要求1所述的基于GPU加速的RDF数据存储和查询方法，其特征在于：所述步骤3中查询优化器包括：索引选择优化、连接顺序优化和谓词下推。
5.根据权利要求1所述的基于GPU加速的RDF数据存储和查询方法，其特征在于：所述步骤3中查询优化器的算法包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于GPU加速的RDF数据存储和查询方法，其特征在于：所述步骤3中执行引擎包括：并行任务划分、数据传输和协调和中间结果合并。
7.根据权利要求1所述的基于GPU加速的RDF数据存储和查询方法，其特征在于：所述步骤4中构建数据推理引擎包括：并行计算、图遍历算法、推理规则库和数据
...【技术特征摘要】
1.基于gpu加速的rdf数据存储和查询方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于gpu加速的rdf数据存储和查询方法，其特征在于：所述步骤1中数据预处理包括清洗、去重和规范化。
3.根据权利要求1所述的基于gpu加速的rdf数据存储和查询方法，其特征在于：所述步骤2中存储预处理后数据的具体实现方法为：使用图结构表示、索引和压缩。
4.根据权利要求1所述的基于gpu加速的rdf数据存储和查询方法，其特征在于：所述步骤3中查询优化器包括：索引选择...
【专利技术属性】
技术研发人员：于宏志，冯江涛，李亚辉，陈磊，田国言，张鹏超，
申请(专利权)人：天津天地伟业信息系统集成有限公司，
类型：发明
国别省市：
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