| Titre : |
Revisiting Data Partitioning for Scalable RDF Graph Processing |
| Titre original : |
Revisiter le partitionnement des données pour le traitement scalable des graphes RDF |
| Type de document : |
thèse |
| Auteurs : |
Jorge Armando GALICIA AUYÓN, Auteur ; Ladjel BELLATRECHE, Directeur de thèse ; Amin MESMOUDI, Directeur de thèse ; LIAS UR 20299 UP-ENSIP / ISAE-ENSMA, Commanditaire ; Yannis MANALOPOULOS, Rapporteur ; Farouk TOUMANI, Rapporteur ; Emmanuel GROLLEAU, Examinateur ; Genoveva VARGAS-SOLAR, Examinateur ; Carlos ORDONEZ, Examinateur ; Patrick VALDURIEZ, Examinateur |
| Importance : |
204 p. |
| Note générale : |
NNT 2021ESMA0001
Acknowledgements
Table of Contents
Introduction
Résumé
References
Appendices
List of Figures
List of Tables
Résumé
Mots clés
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| Catégories : |
Bases de données:Conception
Bases de données:Gestion
Partitionnement de graphes
Resource Description Framework (informatique)
SPARQL (langage de programmation)
Structure logique
Systèmes experts (informatique)
Théorie des graphes
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| Résumé : |
DATA PARTITIONING FOUNDATIONS
Introduction
Data Partitioning Fundamentals
Partitioning Dimensions
Partitioning Approaches
Partitioning in Large-Scale Platforms
Conclusion
GRAPH DATA: REPRESENTATION AND PROCESSING
Introduction
Graph Database Models
Resource Description Framework
Conclusion
LOGICAL RDF PARTITIONING
Introduction
RDF Partitioning Design Process
Graph Fragments
From Logical Fragments to Physical Structures
allocation Problem
RDF Partitioning Example
Dealing with Large Fragments
Conclusion
RDF PartSuite IN ACTION
Introduction
RDF_QDAG
Loading Costs
Evaluation of the Fragment Strategies
Evaluation of the Allocation Strategies
Partitioning Language
RDF Partitioning Advisor
Conclusion
CONCLUSIONS AND PERSPECTIVES |
| En ligne : |
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03167657 |
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