RDFStore/查询性能

Question

我尝试将语义数据模型用于我的应用程序，因为它具有可扩展性。我读过RDFStores (Sesame、Jena等)的性能/规模比较，它们各有优缺点

然而，我想知道与传统的mysql查询和数据库相比，语义数据存储对查询性能有什么影响。

RDBMS优化了索引和查询计划，以实现更快的响应速度。我们正在失去那些拥有语义数据存储的人吗？有书房吗？

你能提供一些指针/资源吗？

Answer 1

我认为一般而言，对于重叠的任务，关系数据库将比三元组存储更快。但这并不完全令人惊讶，关系数据库在研发方面还有几十年的领先优势。

因此，如果您有一个容易用关系模型和RDF模型表示的任务，那么使用关系数据库可能会更快。

但这并不是说三重存储就不是快速或可扩展的，这是一个谬误。它们针对存储RDF和回答SPARQL查询的需求进行了优化。我不是一个学者，但在过去的十年里，这些领域的研究确实有了很大的增长。

我要说的是，所有这些都有优化的索引，这些优化如何工作和应用可能会因每个查询引擎的访问模式不同而不同，但它们是非常优化的。您不能像处理关系存储那样对它们进行修补，但根据我的经验，这是最好的。数据库供应商知道他们应该如何表现得比用户更好。

大多数都有查询规划器，或者至少在查询引擎中内置了某种形式的查询优化。

最后，三重存储明显多于Jena & Sesame，后者主要是三重存储的API，尽管它们提供了值得注意的TDB & Sesame Native作为其自家开发的三重存储实现。Stardog，OWLIM，Virtuoso，4Store，Mulgara，议会，BigData是我脑海中浮现的一些其他产品。

简而言之，如果RDF适合您的应用程序，那么就使用它，并使用一个三元组存储。如果关系模型更有意义，那么就使用标准的关系数据库。如果你试图把一个推到另一个上，你会有一段不好的时光。