Interrogation récursive du Web sémantique - CoDE - Université ...

4.4 La fédération de requêtes avec découverte active (ADQF) 36
renvoient alors les résultats correspondants. Le premier serveur peut alors agréger ces
sous-résultats et renvoyer les résultats finaux à l’utilisateur. C’est donc une exécution
distribuée et non centralisée, comme c’était le cas pour les entrepôts de données et les
moteurs de recherche.
Cette méthode présente l’avantage qu’il n’est plus nécessaire de garder les données
copiées synchronisées, puisque l’on accède directement à la source. De plus, cela ne
nécessite pas d’espace disque supplémentaire redondant. Elle est en revanche beaucoup
plus lente, puisqu’elle nécessite beaucoup d’accès réseau, ce qui ralentit considérablement
le temps de la requête. De plus, l’ensemble de données interrogeables de cette méthode
est limité aux sources de données connues.
L’exhaustivité de la fédération de requêtes est de 100%, sauf dans le cas où l’interface
d’un LDS est inaccessible sur le réseau (panne, etc.). L’interrogation de ces LDS s’exprime
généralement par une requête SPARQL et se fait typiquement via leur point d’accès
SPARQL.
L’exécution d’une telle requête SPARQL implique souvent beaucoup de jointures (une
par Triple Pattern dans le pire des cas), or ces jointures allongent drastiquement le temps
de requête, puisqu’effectuées sur un accès réseau. Au vu de la croissance des données pu-
bliées sur le Web de données, et vu la complexité potentielle des requêtes SPARQL,
il est donc nécessaire d’établir des méthodes d’optimisation pour pallier cette lenteur.
Les méthodes d’optimisation traditionnelles de bases de données ne sont pas spéciale-
ment applicables dans le cas du Web de données, car elles reposent sur la connaissance
préalable de la structure des données contenues dans les sources de données distantes.
Mais alors que les bases de données possèdent des données structurées (les schémas
sont connus d’avance), le Web de données présente des données semi-structurées, et il
n’existe donc pas de tel schéma. Il est donc nécessaire d’établir de nouveaux algorithmes
d’optimisation, et des recherches sont actuellement effectuées en ce sens [11, 21, 22].
4.4 La fédération de requêtes avec découverte active (ADQF)
Les trois approches présentées précédemment impliquent la connaissance préalable
des sources de données que l’on va interroger, ce qui restreint la portée des applications
développées, puisque celles-ci sont limitées à l’utilisation de ces sources connues. Afin
d’utiliser tout le potentiel du Web de données, il est donc nécessaire d’implémenter des
méthodes de découverte active des sources de données, permettant ainsi de découvrir de
nouvelles sources durant l’exécution de la requête elle-même.