Intégrer des sources de données hétérogènes dans le Web de données

Integrating heterogeneous data sources in the Web of data

• Auteur / Autrice : Franck Michel
• Direction : Johan Montagnat, Catherine Faron
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 03/03/2017
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Nice ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation : Université de Nice (1965-2019)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Informatique, signaux et systèmes (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) - Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems - Web-Instrumented Man-Machine Interactions, Communities and Semantics
• Jury : Président / Présidente : Fabien Gandon
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Johan Montagnat, Catherine Faron, Fabien Gandon, Oscar Corcho, Marie-Christine Rousset, Cécile Callou, Pascal Neveu, Pascal Molli
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Oscar Corcho, Marie-Christine Rousset

Mots clés

Mots clés contrôlés

Ressource Description Framework (informatique)

Web sémantique

Entrepôts de données

Intégration de données (informatique)

Mots clés libres

Intégration de données

Données historiques

Web de Données

Entrepôt RDF virtuel

XR2RML

SPARQL

MongoDB

Data integration

Legacy data

Web of Data

Virtual RDF store

XR2RML

SPARQL

MongoDB

Résumé

Le succès du Web de Données repose largement sur notre capacité à atteindre les données stockées dans des silos invisibles du web. Dans les 15 dernières années, des travaux ont entrepris d’exposer divers types de données structurées au format RDF. Dans le même temps, le marché des bases de données (BdD) est devenu très hétérogène avec le succès massif des BdD NoSQL. Celles-ci sont potentiellement d’importants fournisseurs de données liées. Aussi, l’objectif de cette thèse est de permettre l’intégration en RDF de sources de données hétérogènes, et notamment d'alimenter le Web de Données avec les données issues des BdD NoSQL. Nous proposons un langage générique, xR2RML, pour décrire le mapping de sources hétérogènes vers une représentation RDF arbitraire. Ce langage étend des travaux précédents sur la traduction de sources relationnelles, CSV/TSV et XML en RDF. Sur cette base, nous proposons soit de matérialiser les données RDF, soit d'évaluer dynamiquement des requêtes SPARQL sur la base native. Dans ce dernier cas, nous proposons une approche en deux étapes : (i) traduction d’une requête SPARQL en une requête pivot, abstraite, en se basant sur le mapping xR2RML ; (ii) traduction de la requête abstraite en une requête concrète, prenant en compte les spécificités du langage de requête de la BdD cible. Un souci particulier est apporté à l'optimisation des requêtes, aux niveaux abstrait et concret. Nous démontrons l’applicabilité de notre approche via un prototype pour la populaire base MongoDB. Nous avons validé la méthode dans un cas d’utilisation réel issu du domaine des humanités numériques.

To a great extent, the success of the Web of Data depends on the ability to reach out legacy data locked in silos inaccessible from the web. In the last 15 years, various works have tackled the problem of exposing various structured data in the Resource Description Format (RDF). Meanwhile, the overwhelming success of NoSQL databases has made the database landscape more diverse than ever. NoSQL databases are strong potential contributors of valuable linked open data. Hence, the object of this thesis is to enable RDF-based data integration over heterogeneous data sources and, in particular, to harness NoSQL databases to populate the Web of Data. We propose a generic mapping language, xR2RML, to describe the mapping of heterogeneous data sources into an arbitrary RDF representation. xR2RML relies on and extends previous works on the translation of RDBs, CSV/TSV and XML into RDF. With such an xR2RML mapping, we propose either to materialize RDF data or to dynamically evaluate SPARQL queries on the native database. In the latter, we follow a two-step approach. The first step performs the translation of a SPARQL query into a pivot abstract query based on the xR2RML mapping of the target database to RDF. In the second step, the abstract query is translated into a concrete query, taking into account the specificities of the database query language. Great care is taken of the query optimization opportunities, both at the abstract and the concrete levels. To demonstrate the effectiveness of our approach, we have developed a prototype implementation for MongoDB, the popular NoSQL document store. We have validated the method using a real-life use case in Digital Humanities.