基于RDB-RDF模式映射的数据转换方法研究.pdf

Hans Journal of Data Mining 数据挖掘数据挖掘,2023,13(4),335-351 Published Online October 2023 in Hans.https:/www.hanspub.org/journal/hjdm https:/doi.org/10.12677/hjdm.2023.134033 文章引用文章引用:高金,李征宇,孙平.基于 RDB-RDF 模式映射的数据转换方法研究J.数据挖掘,2023,13(4):335-351.DOI:10.12677/hjdm.2023.134033 基于基于RDB-RDF模式映射的数据转换方法研究模式映射的数据转换方法研究 高高 金金，李征宇，孙李征宇，孙 平平 沈阳建筑大学计算机科学与工程学院，辽宁 沈阳 收稿日期：2023年9月3日；录用日期：2023年10月3日；发布日期：2023年10月11日 摘摘 要要 随着语义随着语义web的发展，现代的发展，现代web希望数据能够采用资源描述框架希望数据能够采用资源描述框架(RDF)的格式，这是一种机器可读的形的格式，这是一种机器可读的形式，能够在无需人工干预的情况下共享和重用数据。但是目前大多数数据仍然存储在关系数据库中，现式，能够在无需人工干预的情况下共享和重用数据。但是目前大多数数据仍然存储在关系数据库中，现有的将关系数据转换为资源描述框架的方法由于映射不佳，未能产生预期的结果，因此，本文提出了一有的将关系数据转换为资源描述框架的方法由于映射不佳，未能产生预期的结果，因此，本文提出了一种基于种基于RDB-RDF模式映射的数据转换方法，从形式化定义出发，使用模式映射，借助于映射描述，结合模式映射的数据转换方法，从形式化定义出发，使用模式映射，借助于映射描述，结合数据物化和按需映射，避免数据全部转储的方法，使数据物化和按需映射，避免数据全部转储的方法，使SPARQL查询转换为查询转换为SQL查询时简单便捷，提高转换查询时简单便捷，提高转换效率和数据检索时间。此外本方法还对关系数据库进行了扩充，能够实现对象关系数据库转换为资源描效率和数据检索时间。此外本方法还对关系数据库进行了扩充，能够实现对象关系数据库转换为资源描述框架。最后给出方法述框架。最后给出方法的整体思路，各项结果表明，新的方法既能够保持语义，又能够提高速度，实现的整体思路，各项结果表明，新的方法既能够保持语义，又能够提高速度，实现了比传统方法更加易于理解的映射方法。了比传统方法更加易于理解的映射方法。关键词关键词 按需映射，映射描述，按需映射，映射描述，RDB-RDF，SPARQL-SQL Research on Data Transformation Method Based on RDB-RDF Schema Mapping Jin Gao,Zhengyu Li,Ping Sun School of Computer Science and Engineering,Shenyang Jianzhu University,Shenyang Liaoning Received:Sep.3rd,2023;accepted:Oct.3rd,2023;published:Oct.11th,2023 Abstract With the development of semantic web,modern web expects data to be in Resource Description Framework(RDF)format,which is a machine-readable form that enables sharing and reusing data without human intervention.However,most of the data are still stored in relational data-bases,and existing methods for converting relational data to Resource Description Framework fail to produce the desired results due to poor mapping,therefore,in this paper,we propose a 高金 等 DOI:10.12677/hjdm.2023.134033 336 数据挖掘 data conversion method based on RDB-RDF schema mapping,using from formal definitions,schema mapping with the help of mapping descriptions,and combining data materialization and on-demand mapping,to avoid all data dumping,the method makes the conversion of SPARQL query to SQL query simple and convenient and improves the conversion efficiency and data re-trieval time.In addition,this method also extends the relational database,which can realize the conversion of object-relational database to resource description framework.Finally,the overall idea of the method is given,and the results show that the new method is able to maintain the semantics and improve the speed,and realize the mapping method which is easier to under-stand than the traditional method.Keywords On-Demand Mapping,Mapping Description,RDB-RDF,SPARQL-SQL Copyright 2023 by author(s)and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License(CC BY 4.0).http:/creativecommons.org/licenses/by/4.0/1.引言引言 近年来，语义 web 1成为了目前主要的学术研究之一，在语义 web 的基础之上许多关键技术都能更进一步发展，语义 web 的目的不仅仅是简单的提取原始数据，而是将数据连接在一起，利用添加元数据的方法来使机器理解数据概念和不同数据间的逻辑关系2 3。同时将现实世界中的各种概念和实体以结构化的形式进行表达，让机器也明白数据的语义以及数据之间的关系。关系数据库是当前使用的最为广泛的一种数据库，各方面都具有很好的优势，但因为数据欠缺一定的语义能力，所以要把关系数据库转换为具有语义的资源描述框架，因此研究将关系数据库转换为资源描述框架有很好的研究价值。目前对于将关系数据库转换为资源描述框架的研究有很多，比较多采用的方法是W3C提供的DM 4(直接映射)和 R2RML 映射语言，其中 R2RML 是推荐标准，但这个方法需要手工编辑映射过程5，并掌握和使用各种映射工具和映射语言，还需对本体模型和数据库结构等特别熟悉6 7 8 9。目前的传统方案所使用的映射方式实现的效率并不佳，甚至未能达到预期效果10 11 12 13，此外很多的转换方法是将整个关系数据库直接转换为 RDF 格式14 15 16，这样会造成占据存储空间大，转换效率低的问题，还需要对关系数据库间的模式信息进行进一步的分析并提取，来保证转换的数据的语义保持能力17，所以本文提出了新的方法基于 RDB-RDF 模式映射的数据转换方法从而实现关系数据库到资源描述框架的转换。本文避免了数据的全部转储，采用对用户的每个 SPARQL 查询转换为 SQL 查询的方式查询关系数据库并提取 RDB 数据的方法。此外，在转换时将实例和模式的关注点分离开来，先利用二者形式化定义来完成基础的模式映射，并在映射过程中引入映射描述，从而简化转换过程。数据物化和按需映射相结合，逐步完成数据物化。2.相关概念相关概念 关系数据库(Relational database)：实体和实体之间的联系的集合能够构成一个关系数据库，用行和列组成的二维表去管理数据，执行具体操作时使用 SQL 来实现。Open AccessOpen Access高金 等 DOI:10.12677/hjdm.2023.134033 337 数据挖掘 RDF(S)：即元数据模型RDF(Resource Description Framework)和RDF模式(RDF Schema，简称RDFS)，能够在 Web 中描述任何有用信息，并且能够为这些信息赋予确定的语义。数据物化：数据物化是将静态源数据库转换为 RDF 表示的过程。描述了如何通过属于映射和三重映射将关系数据库转换为 RDF。生成的 RDF 知识库可以在三重存储中物化，然后用 SPARQL 进行查询18。按需映射：按需是动态的，只需要考虑当前的 SPARQL 19 20查询，只涉及 SPARQL 查询中指定的三元组的数据21。3.基于基于 RDB-RDF 模式映射的数据转换方法模式映射的数据转换方法 为了更好的保留数据的完整语义信息，更好的完成整个映射过程，本节通过关系数据库以及 RDF(S)的显著特点，提出二者对应的形式化定义。3.1.形式化定义形式化定义 3.1.1.关系数据库的形式化定义关系数据库的形式化定义 关系数据库模式由关系模式(表的结构)和完整性约束两部分组成。在关系数据库模式这个内容中，实体和实体间的联系都是用关系来表示，关系模式定义了关系(表)的结构、属性(字段)及其数据类型等完整性约束的定义。定义 1：关系数据库模型可以用一个四元组来表示(),RDBMB C Inh Ins=。B 表示关系数据库中的基本概念的有限集。BTabColD=，Tab 表示的是关系数据库中的所有数据表有限集。Col 代表数据表中字段的有限集。D 表示数据类型的有限集。C 表示关系数据库中约束关系的集合。CPconsFconsUconsNcons=,Pcons 表示所有主键约束的集合，Fcons 表示外键约束的有限集，Ucons 表示所有唯一约束的有限集，Ncons 表示所有非空约束的有限集。Inh 表示关系数据库中继承关系的有限集，InhSingleIMultiI=，其中 SingleI 表示所有单继承关系的集合，MultiI 表示所有多继承关系的集合。Ins 表示数据库中所有数据表存储实例数据的集合。3.1.2.RDF(S)模型的形式化定义模型的形式化定义 RDF 语句由 RDF 声明构成，每个声明由主语、谓语和宾语这样的三元组的形式表示。RDF Schema是一种轻量级的本体语言，能够提供具有固定含义的建模语言，包括类和子类、属性和子属性、定义域和值域等约束情况。RDF(S)的形式化定义如下。定义 2：资源描述框架模型可以用一个三元组(),RMRB RA RI=来表示。RB 表示的是 RDF(S)所有基本属性的有限集，RBRCRDRP=。RC 表示了 RDF(S)中的所有类，RD 表示所有基本数据类型，RP 表示所有属性的集合。RA 表示 RDF(S)中的公理集合，是由两两不相交的集合来组成的。RACAxiomPAxiom=，类公理CAxiom 集中包含了本体中定义的所有类公理；属性公理 PAxiom 集中包含本体中定义的所有属性公理。RI 表示所有实例的有限集。全篇的关系数据库以房地产对象关系数据库为依据，关系数据库中存储的数据表结构如图 1 所示。builds 表为建筑物盘，包含建筑物盘号 Id、开发商 builderCom 和项目名称 projectName；build 表为楼栋，包含楼栋号 Id、盘号 buildsId；project 表为项目表，包含项目号 Id、开发商 builderCom、项目名称 name 和项目日期 date；builder 表为开发商表，包含开发商 Company 和开发商所在地址 town；state 表为房屋状态表，包含房屋号 Id 和房屋状态 roomstate；takebuilds 表为关联关系表，buildsId 和 builderCom 是该表的主高金 等 DOI:10.12677/hjdm.2023.134033 338 数据挖掘 键也是外键，作为外键分别指向表 builds 的主键和表 builder 的主键；house 表为房屋表，包含房屋号 Id，房屋地址 addr 和房屋楼层 floor；图中虚线框中的内容为 house 表的继承关系，分别为 commercial_house、residential_house 和 public_rental_house。Commercial_house 表代表商业房，包含房屋号 Id，房屋收益 earnings和房屋用途 use；residential_house 代表住宅房，包含房屋号 Id 和房屋产权 property_right；public_rental_house为公租房，包含房屋号 Id，房屋居住权 residence 和房屋补贴 subsidy。Figure 1.Structure of relational database 图图 1.关系数据库的结构图 3.2.模式映射模式映射 整个系统的映射过程分为模式层面和实例层面进行转换，首先介绍模式层面的映射情况。3.2.1.RDF Schema 的构建规则的构建规则 根据关系数据库和 RDF(S)的形式化定义以及提取到的语义信息，提出构建 RDF Schema 的详细规则。在本节中 RDF(S)模型利用提出的三元组(),RMRB RA RI=表示，关系数据库模型用(),RDBMB C Inh Ins=表示，表示映射过程。规则 1(基本实体表映射)：()tbaseTabletRC 对于数据库中任意一个基本实体表可以直接映射成为 RDF Schema 中类。如图 1 中的 builder 表可以直接映射成为 RDF Schema 中的类，映射结果为：规则 2(继承关系映射)：1 tSingleITableMultiITable AND()()211tparent ttRC AND()2tRC AND()()()12iCAxiomtt=对于任一包含单继承或者多继承关系的实体表，映射时需要保留数据表包含的继承语义。以图 1 中commercial_house 表为例，该表是 house 表的子表。则保留继承语义时先按照规则 1 创建父表，再创建子表，并将子表与父表按照继承关系进行连接，映射结果为：高金 等 DOI:10.12677/hjdm.2023.134033 339 数据挖掘 规则 3(基础数据类型映射)：cCol AND()()type cDcRP 如果数据表中的字段类型是基础的数据类型，那么这个字段就映射成为 RDF(S)中的数值属性，这个字段映射后的定义域为字段所在的数据表映射成为的类，值域为字段的数据类型。以 builder 表中包含的Company 属性为例，该属性的数据类型是基础数据类型。映射结果可以表示为：规则 4(引用关系表映射)：tReferenceTable AND)()(,FK t ctRC AND()cRP 引用表中包含外键约束的字段，可以看作是两个实体间的聚合关系。映射时可以将外键约束所在字段映射成为对象属性。例如 builds 表中的 builderCom 字段是该表的外键，指向表 builder 的主键，这时就将 builder 作为 builderCom 属性的属性类型，映射结果如下：规则 5(关联关系表映射)：()()tRelationTableCol tRP 关联关系表达两个实体之间的关系，没有单独拥有的字段，所以直接映射成为对象属性。如 takebuilds表，该表将不被映射成为 RDF Schema 类，而是将其映射成为 RDF Schema 中的对象属性，表达两个实体间的联系。外键引用的表即为该属性的定义域和值域，映射结果如下：3.2.2.RDF Schema 图的构建图的构建 接下来提出将关系数据库模式转换为 RDF 图的形式。RDF 图是以三元组的形式显现出来的，所以在高金 等 DOI:10.12677/hjdm.2023.134033 340 数据挖掘 关系数据库映射为 RDF 图的过程中，将满足以下映射规则(图 2 为映射规则的图式情况)：1)数据库名称映射到命名空间。数据库的名称映射到 RDF 名称空间；2)表名映射为主体。RDB 表的名称映射到 RDF 主体；3)列映射为谓词。RDB 表中的列映射到 RDF 图中的谓词；4)列值作为对象。Table.column 的单元格映射到 RDF 图的对象；5)行作为实例。RDB 表中的每一行都映射到其相应的 RDF 三元组。Figure 2.RDB-RDF mapping rules 图图 2.RDB-RDF 映射规则 谓词类型：要建立表之间的关系，需要同时使用主键和外键，有些情况下，表之间的关系没有明确指定，而是隐含为概念模式。根据谓词的功能，他们被分为属性谓词和链接谓词两种。整个关系数据库中的部分数据信息如表 1(a)(i)所示。1)属性谓词：表示基本概念，并包含以值项表示为 TableName.Ci 的文字值。例如，builds.Id 表示属性谓词，其中 builds 是基元表，Id 是表 1(a)中表示列的标题。2)链接谓词：链接谓词派生自外键和主键关系。根据目标表的不同，链接谓词分为内部链接和外部链接。内部链接谓词用于递归关系，而外部链接谓词用于不同的表。链接谓词的对象值将连接表达式表示为 TableName.Ci=TableName.Cj。Table 1.RDB relation table 表表 1.RDB 关系表(a)Builds Id builderCom ProjectName 56,846 沈阳市万科西盛置业有限公司 万科西盛花园项目(二期)5329 沈阳红宇房地产开发有限公司 秀水花城(二期)(b)Build Id buildsId builderCom 451,965 56,846 沈阳市万科西盛置业有限公司 451,983 56,846 沈阳市万科西盛置业有限公司 184,277 5329 沈阳红宇房地产开发有限公司 184,278 5329 沈阳红宇房地产开发有限公司 高金 等 DOI:10.12677/hjdm.2023.134033 341 数据挖掘 (c)House Id buildId buildsId addr floor 9,325,570 451,965 56,846 于洪区西湖街 11-2 号 第 6 层 8,959,968 451,983 56,846 于洪区西湖街 13-3 号 第 20 层 2,859,973 184,277 5329 苏家屯区乔松路 36-1 号 第 2 层 2,859,907 184,278 5329 苏家屯区乔松路 36 号 第 1 层(d)Project Id builderCom name date 56,846 沈阳市万科西盛置业有限公司 万科西盛花园(二期)2018-10-23 5329 沈阳红宇房地产开发有限公司 秀水花城(二期)2009-10-27(e)Builder Company town 沈阳市万科西盛置业有限公司 于洪区 沈阳红宇房地产开发有限公司 苏家屯区(f)State Id roomstate 9,325,570 已发证 8,959,968 已发证 2,859,973 已售 2,859,907 查封(g)Commercial_house Id earnings use 5,119,617 28.8 万元 厂区租用 53203 17.8 万元 写字楼(h)Residential_house Id property_right 9325570 70 年 2859973 70 年(i)Public_rental_house Id residence subsidy 4,218,956 3 年 1.44 万元 15CDCDA6-1314-4B6C-9AB7-8AC12242F8C8 3 年 0.72 万元 高金 等 DOI:10.12677/hjdm.2023.134033 342 数据挖掘 根据上述规则以及关系数据库结构，可以将 RDB 的结构映射成为 RDF 图的关系图，整体的关系图如图 3 所示。在模式层次上，不引入复杂的结构，生成这样的概念模式图。链接谓词借助于属性谓词中虚线包含的关系表达式(后称为连接表达式)，有效地解决了许多复杂的映射问题，例如外键关系。根据链接谓词而引入的连接表达式使得原有的隐式实现的外键关系显示的表示出来，有助于解决 RDB 到 RDF映射期间产生的各种复杂的问题。Figure 3.Overall system diagram 图图 3.系统整体关系图 映射描述：关系图 3 显示了 RDF 关系图的所有的映射信息，包含各数据表之间的联系，根据外键的联系产生的数据表之间的关系。映射描述其实就是对数据库映射情况的具体解释，将数据表之间的联系用表达式的形式展示出来，便于后续查询转换的理解使用。具体的表之间的映射描述如表 2(a)，表 2(b)所示。Table 2.Mapping description table 表表 2.映射描述表(a)Column mapping RDF.property RDB.column Id build.Id Id house.Id addr house.addr floor house.floor roomstate state.roomstate 高金 等 DOI:10.12677/hjdm.2023.134033 343 数据挖掘 Continued name project.name date project.date town builder.town earnings commercial_house.earnings use commercial_house.use property_right residential_house.property_right residence public_rental_house.residence subsidy public_rental_house.subsidy(b)Relation mapping RDF.relation RDB.relation Join.expression detail detail house.Id=state.Id work work builds.builderCom=builder.Company accomplish accomplish builds.Id=project.Id create create project.builderCom=builder.Company 映射描述在 SPARQL 到 SQL 的转换中如何发挥作用可通过实例表明，例如，一个用户提出了一个问题，“秀水花城项目所创设的开发商地址在哪里?”，对于这个问题生成 SPARQL 查询转换为 SQL 查询时，如图 4 所示。由于模式层面映射，从 RDF 关系图找到对应的查询模式图，构造 SPARQL 语句很容易，接着借助映射描述表中的谓词含义，“秀水花城”作为 name 分别具有对象值术语 project.Name和链接谓词 create 代表的连接表达式 project.builderCom=builder.Company。在一个序列中，谓词名称介于?p 和?o 被推导为 builder.Town，这样的过程就能够生成 SQL 语句。Figure 4.SPARQL converted to SQL instance 图图 4.SPARQL 转换为 SQL 的实例 连接表达式以高效和简单的方式促进复杂表关系的规范化，以便进行数据库管理。总体来说，映射高金 等 DOI:10.12677/hjdm.2023.134033 344 数据挖掘 描述很容易实现，因为有映射描述，所以将 SPARQL 转换为 SQL 的过程将会变得简单容易实现。3.3.SPARQL to SQL 要实现按需映射，动态地生成 RDF 数据，就需要将每个用户提出的问题从 SPARQL 查询的形式转换为 SQL 查询语句，作用于 RDB 上。首先分析 SPARQL 查询语句，将查询语句中的三元组模式提取出来，获取到查询语句的主体、谓词和对象，接下来用上文定义的映射描述，将 SPARQL 转换为 SQL，作用于 RDB 数据上，从而能够在 RDB 数据中得到想要的数据信息，将得到的数据利用数据物化转换为 RDF三元组格式，并存储在三元存储库中，这样就得到了 RDF 数据，再将 SPARQL 查询重新运用在此三元组数据上，就能得到想要的最终查询结果。按需映射只需要一段信息，就能将 SPARQL 查询转换为 SQL查询。算法 SPARQLtoSQL 具体实现过程如下：算法算法 1.SPARQLtoSQL convert Input:SparqlQuery /SPARQL 查询 Output:SqlQuery /SQL 查询 Begin query parseSparqlQuery(sparqlQuery);/解析 SPARQL 查询 sqlQuery=；/初始化 SQL 查询字符串 for t in query.triplePatterns:/t 为三元组模式 subject=t.subject；predicate=t.predicate；object=t.object；/获取 RDF 三元组的主谓宾 tableName obtaintableName(subject);/获取表、列名 columnName obtaincolumnName(predicate);sqlCondition=createSQLCondition(tableName,columnName,object);/生成 SQL 查询条件 sqlQuery+=sqlCondition;/添加到 SQL 查询字符串 Join_expression obtainexpression(RDF);/根据映射描述设计的连接表达式 sqlQuery=SELECT*FROM tableName +Join_expression+WHERE +sqlQuery;/生成 SQL return sqlQuery End 3.4.RDB-RDF 转换算法转换算法 系统提出了基于 RDB-RDF 模式映射的数据转换方法，整体思路为从一个空的 RDF 三元组存储开始，对每个用户提出的 SPARQL 查询，首先将这个 SPARQL 查询应用到三元组存储库上，若没有答案，则说明目前是空状态，可以开始整个映射流程。我们借助映射描述，引入连接表达式，生成包含 SPARQL查询中指定的三元组的 SQL 查询，将这些查询应用于 RDB，并将回答的 RDB 数据转换为三元组，我们将这些三元组存储在三元存储库中，最后，再对此三元存储库重新应用 SPARQL 查询，从而得到最终答案。在这个过程中，数据物化是逐步完成的，也避免了数据全部转换，而且需要存储的数据也大幅减少。也因为有连接表达式的存在，使得 SPARQL 向 SQL 的转换更加灵活简单。全文的主要贡献是避免了数据的全部转储，用到的是部分转换而不是整个数据转换。图 5 说明了基于模式的 RDB-RDF映射的系统结构设计。在转换过程中，每次的查询转换都是基于最新的 RDB 数据，也解决了传统方法转换时 RDB 数据更新造成的数据延迟问题。整体实现如算法 2 所示：高金 等 DOI:10.12677/hjdm.2023.134033 345 数据挖掘 Figure 5.RDB-RDF mapping system architecture diagram 图图 5.RDB-RDF 映射系统架构图 算法算法 2.RDBtoRDF_Conversion Input:SparqlQuery /SparqlQuery 是一个 SPARQL 查询 Input:TE /TE(物化的)三重存储(初始化 TE 为空)Output:result /result 是 SparqlQuery 查询对应的结果集 Begin result Apply_Sparql_on(TE);/初始化 IF result=Then rdfModel convert_SchemaToRDF(RDB);/关系数据库模式转换为 RDF 模式 Endif SqlQuery convert_SparqlToSql(SparqlQuery);/SPARQL 查询转换为 SQL 查询 resultSet executeSqlQuery(RDB);/执行 SQL 查询 resultModel materializeToRDF(resultSet,rdfModel);/将 RDB 结果物化为 RDF 形式 TE TEresultModel;/将结果存储在 TE 中 result Apply_Sparql_on(TE);/重复请求 End 4.实验评估分析实验评估分析 在提出基于 RDB-RDF 模式映射数据转换的方法之后，需要对算法的整体效果进行评估，从性能分析和语义保持两个方面对构建的方法进行评估。4.1.数据集数据集 本系统选用了关系数据库(扩充了对象关系数据库)作为构建实验的数据库。选取的数据集是具体的房地产数据集，经过一系列的清洗筛选最终得到实验所需的数据集。利用该数据集建立了三个不同规模的数据源。表 3 给出了三个数据源的详细信息。表中的每一列代表相应数据表中的数据的数量。高金 等 DOI:10.12677/hjdm.2023.134033 346 数据挖掘 Table 3.Information on the number of data sources selected for experiments 表表 3.实验选取数据源数量信息 名称 builder project builds takebuilds build house state source1 16 16 16 16 73 8171 4 source2 32 32 32 32 202 13,704 4 source3 65 60 66 66 404 27,197 4 4.2.性能分析性能分析 4.2.1.构建构建 RDF(S)所用时间所用时间 设置了三个不同规模的数据源，分布构建 RDF(S)，记录不同数据源构建得到 RDF(S)所花费时间。对每个数据源都进行多次构建实验，然后多次所得时间的平均值进行记录，最终得到不同规模数据源构建 RDF(S)所用时间如图 6 所示。Figure 6.Time spent on building RDFS by RDB-RDF approach 图图 6.RDB-RDF 方法构建 RDFS 花费时间 4.2.2.对比分析对比分析 将传统的方法(直接映射 DM 和 R2RML)与提出的基于 RDB-RDF 模式映射的数据转换方法对不同规模的数据源的构建过程所用时间进行对比，得到的结果如表 4 所示。图 7 为不同方法对于不同数据源构建所用时间的折线图，直观地看出本文提出的方法节省了时间，比传统的方法耗时少。4.3.查询结果对比查询结果对比 本文的方法不仅能实现将关系数据库转换为资源描述框架，还能实现传统的方法(直接映射 DM 和R2RML)无法实现的将对象关系数据库转换为资源描述框架，对关系数据库进行了扩充，实现了这种转换，并且实验表明，这种转换方法能够实现这二者的无损转换。高金 等 DOI:10.12677/hjdm.2023.134033 347 数据挖掘 Table 4.Comparison of data conversion time 表表 4.数据转换时间对比 Method Data transformation time(s)source1 source2 source3 DM 0.7941 3.2476 4.7597 R2RML 0.6238 2.5523 3.7406 RDB-RDF 0.5199 2.0264 3.1904 Figure 7.Comparative analysis of time spent on data conversion by different methods 图图 7.不同方法数据转换所用时间对比分析 所以为了检验这个映射过程是否成功将关系数据库和对象关系数据库成功映射为 RDF 实例，需要对关系数据库中包含的实例数据与映射得到的 RDF(S)文件中包含的实例信息进行对比。所以本文从不同的查询角度出发设计多组查询条件，对映射得到的实例与关系数据库中的存储的实例数据进行对比。本文设计了一组等价的 SPARQL 查询和 SQL 查询，分别施加在生成的 RDF 文档和原关系数据库上来判断数据转换的准确性。设计的查询条件如下：1)对于基本实体表中实例数据的映射情况进行检验 Q1：SELECT Company,Town FROM builder；(查询开发商名称与地址)2)对继承实体表中实例数据的映射情况进行检验 Q2：SELECT COUNT(Id)FROM public_rental；(查询 public_rental 表中有多少房屋)3)对引用关系表中实例数据的映射情况进行检验 Q3：SELECT project.Name FROM builder JOIN project ON builder.Company=project.builderCom WHERE builder.Company=沈阳富景房产开发有限公司；(查询沈阳富景房产开发的项目名称是什么)Q4:SELECT state.roomstate FROM state 高金 等 DOI:10.12677/hjdm.2023.134033 348 数据挖掘 JOIN house ON house.Id=state.Id WHERE house.Id=3712971；(查询房屋号为 3712971 目前的房屋状态是什么)4)对关联关系表中实例数据的映射情况进行检验 Q5:SELECT COUNT(takebuilds.Id)FROM takebuilds JOIN builder ON takebuilds.Company=builder.Company JOIN builds ON takebuilds.Id=builds.Id WHERE builder.Company=沈阳华凌房地产有限公司；(查询沈阳华凌房地产开发的盘有几个)对于关系数据库进行 Q1Q5 查询，得到的查询结果如表 5 所示。本文利用 Q1Q5 的查询条件对生成的 RDF(S)文件进行 SPARQL 查询。查询得到的统计结果与表中的结果是完全一致的，这就表明在对象关系数据库中存储的实例数据进行映射的过程中没有发生数据的丢失。Table 5.Database query results 表表 5.数据库查询结果 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 65 895 居住商业(