Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Empirical Evaluation of Cost-based Federated SPARQL Query Processing Engines

論文の概要: An Empirical Evaluation of Cost-based Federated SPARQL Query Processing Engines

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00984v1
Date: Fri, 2 Apr 2021 11:01:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-05 19:19:31.148120
Title: An Empirical Evaluation of Cost-based Federated SPARQL Query Processing Engines
Title（参考訳）: コストベースフェデレーションSPARQLクエリ処理エンジンの実証評価
Authors: Umair Qudus, Muhammad Saleem, Axel-Cyrille Ngonga Ngomo, Young-koo Lee
Abstract要約: コストベースのフェデレーションSPARQLクエリエンジンのきめ細かいベンチマークを目的とした新しい評価指標を提示する。我々は,既存のSPARQLクエリエンジンとLargeRDFBenchクエリを用いた新しい評価指標を用いて,コストベースのフェデレーションSPARQLクエリエンジンを5つ評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.760079434948197
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Finding a good query plan is key to the optimization of query runtime. This holds in particular for cost-based federation engines, which make use of cardinality estimations to achieve this goal. A number of studies compare SPARQL federation engines across different performance metrics, including query runtime, result set completeness and correctness, number of sources selected and number of requests sent. Albeit informative, these metrics are generic and unable to quantify and evaluate the accuracy of the cardinality estimators of cost-based federation engines. To thoroughly evaluate cost-based federation engines, the effect of estimated cardinality errors on the overall query runtime performance must be measured. In this paper, we address this challenge by presenting novel evaluation metrics targeted at a fine-grained benchmarking of cost-based federated SPARQL query engines. We evaluate five cost-based federated SPARQL query engines using existing as well as novel evaluation metrics by using LargeRDFBench queries. Our results provide a detailed analysis of the experimental outcomes that reveal novel insights, useful for the development of future cost-based federated SPARQL query processing engines.
Abstract（参考訳）: クエリ実行時の最適化には、優れたクエリプランを見つけることが重要だ。これは特に、この目標を達成するために濃度推定を利用するコストベースのフェデレーションエンジンに当てはまる。クエリ実行時、結果セットの完全性と正確性、選択されたソース数、送信されたリクエスト数など、さまざまなパフォーマンスメトリクスのSPARQLフェデレーションエンジンを比較した研究もある。情報的ではあるが、これらの指標は汎用的であり、コストベースのフェデレーションエンジンの濃度推定器の精度を定量化し評価することができない。コストベースのフェデレーションエンジンを徹底的に評価するためには、推定濃度誤差がクエリ実行性能に与える影響を計測する必要がある。本稿では,コストベースフェデレーションSPARQLクエリエンジンの詳細なベンチマークを目的とした,新しい評価指標を提案する。我々は,既存のSPARQLクエリエンジンとLargeRDFBenchクエリを用いた新しい評価指標を用いて,コストベースの5つのSPARQLクエリエンジンを評価する。本結果は,今後のコストベースのフェデレーションSPARQLクエリ処理エンジンの開発に有用な,新たな知見を示す実験結果の詳細な分析を提供する。

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