《表2 3个RSP引擎在Local模式的吞吐量单位:triples/s》

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《基于Apache Flink的RDF流数据查询》

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仔细观察图8的每个图可知，随着输入RDF流生成速率的增高，事件时间延时会在某一个速率开始急剧增长，这是因为每个RSP引擎对不同的连续查询语句的处理能力不相同，即每个连续查询语句在不同RSP引擎有不同的吞吐量。事件时间延时曲线的变化也反映了RSP在每个连续查询的吞吐量。本文用了较高（超过系统的吞吐量）的输入速率测试了3个RSP在不同连续查询语句的吞吐量，如表2所示。从表2可知，在MSJ单一节点上的吞吐量都比CQELS和C-SPARQL高。同时也验证了图8中事件时间延时曲线的急剧增长点对应的生成速率，几乎与表2中的吞吐量一致。因此也验证了实验结果的正确性。