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新型知识图谱数据库管理系统(KGDB)——统一RDF图和属性图数据模型及其查询语言
发布日期:2024-07-14 06:00:58 浏览次数: 1715 来源:思源智谱


0.总体概要

针对知识图谱领域中数据模型不统一、查询语言多样、低效存储和查询的问题,新型知识图谱数据库管理系统(KGDB)通过基于关系模型的统一存储方案统一RDF图和属性图数据模实现SPARQL和Cypher两种查询语言的互操作优化了存储结构,提高了查询效率。如下图所示,KGDB的总体架构,包括用户输入层、系统处理层和用户界面层,清晰地展示了系统的工作流程和组件交互。

KGDB总体架构  
https://jos.org.cn/html/2021/3/6181.htm
1.背景

知识图谱作为人工智能的重要基础,目前主要有两种数据模型:RDF图和属性图。分别对应不同的查询语言SPARQLCypher由于数据模型和查询语言的不统一,限制了知识图谱的广泛应用下表给出了RDF图和属性图使用的主要符号及其含义:

具体而言,对于RDF图数据,如下图所示存储方案包括直接利用三元组特性、依据数据类型特征和语义信息进行存储的方法,但存在空间利用效率低和成熟度不足的问题。

RDF图示例  

https://jos.org.cn/html/2021/3/6181.htm

对于属性图数据,如下图所示则有基于关系和文档的存储方案,但灵活度和存储效率有待提高。

属性图示例 

https://jos.org.cn/html/2021/3/6181.htm

在查询处理方面,RDF图数据主要使用SPARQL语言,属性图数据则使用Cypher语言,但两种语言的互操作性不足。

2.实际问题分析

①数据模型不统一:知识图谱领域中存在多种数据模型,如RDF图和属性图,它们在结构和表示方式上有所不同,导致数据管理和查询处理变得复杂。


②查询语言多样性:不同的数据模型通常对应不同的查询语言,如RDF图使用SPARQL,属性图使用Cypher,这增加了用户的学习成本和系统的开发难度。


③存储效率和查询性能:随着知识图谱数据规模的增大和复杂性的提高,如何高效地存储和管理数据,以及如何快速地执行查询,成为实际应用中的挑战。


④无类型实体处理:在知识图谱中,可能会存在一些未指定类型的实体,这些实体的存储和查询处理需要特殊的策略。


3.解决方案-新型知识图谱数据库管理系统(KGDB)

①统一存储方案


    KGDB基于关系模型提出了统一的存储方案,通过将数据按类型聚类存储到对应的关系表中,支持RDF图和属性图的高效存储。该方案使用字典编码方法减少数据的存储空间,满足知识图谱数据存储和查询负载的需求。如下图所示:


    KGDB统一存储方案  
    https://jos.org.cn/html/2021/3/6181.htm


②查询语言互操作:

    KGDB实现了SPARQL和Cypher两种不同知识图谱查询语言的互操作,允许用户使用这两种语言操作同一个知识图谱。通过将两种语言的语义对齐到统一的关系代数表示,实现了查询语义的一致性。

    语义对齐  
    https://jos.org.cn/html/2021/3/6181.htm

③无类型实体存储优化:

    针对无类型实体的存储问题,KGDB采用基于特征集的聚类方法,将无类型实体归入与其谓语组相似的数据类型中,从而解决了无类型实体数据的存储问题,提高了查询效率。

④实验验证

    在真实数据集和合成数据集上进行的实验表明,KGDB与现有的知识图谱数据库管理系统相比,不仅能够提供更加高效的存储管理,而且具有更高的查询效率。KGDB平均比gStore和Neo4j节省了30%的存储空间,在基本图模式查询上的查询速度普遍高于gStore和Neo4j,最快可提高2个数量级。


4.总结

KGDB遵循“统一存储”-“兼容语法”-“统一语义”的技术路线,从底层存储到查询表达,再到查询处理,提供了一套完整的解决方案。具体而言,KGDB提出了基于关系模型的统一存储方案,实现了SPARQL和Cypher两种查询语言的语义对齐,实现了无类型实体的存储优化,在存储效率和查询性能上均优于现有的知识图谱数据库管理系统,如gStore和Neo4j,为知识图谱的广泛应用提供了强有力的支持。


参考文献

Liu BZ, Wang X, Liu PK, Li SZ, Zhang XW, Yang YJ. KGDB: Knowledge Graph Database System with Unified Model and Query Language[J]. Journal of Software, 2021, 32(3): 781-804.

Wang X, Zou L, Wang CK, Peng P, Feng ZY. Research on knowledge graph data management: A survey. Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software, 2019,30(7):2139-2174



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