在語意Web領域中, 通過語意映設集合至關聯式資料庫以及結構化資料一直是一個熱門的研究領域。

D2R Server[1]使用D2RQ[2]映射語言來獲得建立關聯式資料庫模式資料與OWL[3]/RDF[4]本體模式之間的映射關係。

D2RQ的一個主要的功能就是將一個資料庫裡的實例對應到一個本體類別。其映射的的基本的位稱為ClassMap。每個ClassMap都有一組屬性橋接器。指定了從關聯式資料表的字到屬性的關係。

D2R Server通過對查詢語句的重新改寫的方法。允許使用SPARQL[5]對關聯式資料庫進行查詢。相似的應設機制和查詢重寫的眼算法也被SquirrelRDF以及RDF Gateway項目所使用。

Vortuoso發佈了一種描述性的映射SQL資料與RDF本體的模式語言(ontology modeling language)。這種功能被稱做是RDF View。

R2O是一個Rational-to-OWL的映射語言(mapping language)。支持定義關聯式資料庫和語意本體庫的對映。

C. Richard[6]提出了一套針對SPARQL的關聯式代數。並且提出了一種SPARQL對映到SQL的方法。

Y. An[7]等人提出了一種基於機器學習的方法。支援從簡單的關聯式模型漢語意本體論之間的相關性。進一步自動推理出完整的映射規則。

D. Dou[8]等人也提出了一個基於本體的關聯式資料庫框架。稱之為OntoGrate。其語意映射使用橋接公理來定義和描述。查詢採用一種稱為WEB-PDDL的本體查詢語言。最後通過把這種查詢重寫為SQL查詢語句進行資料的檢索。

Piazza[9]是一個以視圖為基礎的語意映射的資料系統。其特點是採用了對等計算的架構。

在分散式資料庫領域中其中一種最常使用的方法是使用基於視圖的語意查詢問答與重寫。其中最經典的查詢重寫演算法包括Bucket algorithm[10], Inverse Rule algorithm[11], 查詢折疊演算法[12], 以及一種可擴展的重寫演算法稱之為MiniCon[13]。相同的方法也常應用在XML對應, 合併[14][15], 等應用中。

[1].D2R Server, http://sites.wiwiss.fu-berlin.de/suh1/bizer/d2r-server

[2].C. Bizer, A. Seaborne. D2RQ-Treating Non-RDF Databases as Virtual RDF Graphs. Presented at the 3rd International Semantic Web Conference, 2004.

[3].W3C, OWL, http://www.w3.org/2004/OWL/

[4].W3C, RDF, http://www.w3.org/RDF/

[5]. W3C, SPARQL, http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/

[6].C. Richard. A relational Algebra for SPARQL. HP Technical Reports, HPL-2005-170. http://www.hpl.hp.com/techreports/2005/HPL-2005-170.thml ,2005.

[7].Y. an, A. Borgida, J. Mylopoulos. Inferring complex semantic mappings between relational tables and ontologies from simple correspondences. International Semantic Web Conference, 2005, 6-22.

[8]. D. Dou, P. Lependu. Ontology-based Integration for Relatonal Databases. Proceeding of Annual ACM Symposium on Applied Computing, 2006, 254-263.

[9]. A. Y. Halevy, Z. G. Ives, J. Madhavan, P. Mork, D. Suciu, I. Tatarinov. The Piazza Peer Data Management System. IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering, 2004, 16(7):787-798.

[10].A. Y. Halevy et al. Answering queries using views. PODS, 1995.

[11].A. Y. Halevy et al. Querying heterogeneous information sources using source descriptions. Proceeding of International Conference on VLDB, 1996, 251-256.

[12].X. Qian. Query folding. Proceeding of International Conference on Data Engeneering, 1996, 48-55.

[13].R. Pottinger, A. Y. Halevy. MiniCon: A Scalable Algorithm for Answsering Queries Using Views. Journal of VLDB, 2001, 10(2-3):182-198.

[14].C. Yu, L. Popa. Constriant-based XML Query Rewriting for Data Integration. SIGMOD, 2004, 371-382.

[15].A, Deutsch, V. Tannen. MARS: A system for publishing XML from mimixed and redundant storage. International Conference on VLDB, 2003, 345-420.

 

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