能否将RDF存储作为文档导向数据库使用？

Question

假设我有大量异构的JSON文档（即命名键值映射），以及这些文档附加到的类别层次结构（即命名集合）。我需要设置一个数据结构，使其可以：

1. 对JSON文档进行CRUD操作。
2. 通过ID 非常快速 检索JSON文档。
3. 检索所有附加到某个类别的JSON文档非常快速。
4. 编辑类别层次结构：添加/删除类别，重新排列类别。

我最初想到的是将JSON文档存储在文档导向数据库（如CouchDB或MongoDB）中，并将类别层次结构存储在RDF存储中（如4store）。然后，自然解决了1、2和4，并通过在存储中维护每个类别附加文档ID列表来解决3。

但是后来我发现，RDF存储实际上可以处理按ID检索JSON文档的文档导向部分。乍一看，这似乎是正确的，但我仍然担心2和3。是否有RDF存储能够像文档导向数据库一样快速检索文档（节点）？它将提供类似3的查询有多快？我听说过一些关于RDF存储速度慢、具有再现性问题等方面的信息。

是否有一个RDF存储也像CouchDB一样适合轻松按ID检索对象？使用文档导向和RDF存储来存储、检索和编辑类似JSON的对象之间有什么区别？

- martinthenext

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“reification problem”是什么意思？ - Erik Kaplun

Answer 1

您最初就问了关于图数据库（例如Neo4j）的问题。因此，我想添加一些说明。

1. 图形数据库使用集成的索引来处理节点（和关系），因此可以通过外部或图形索引快速查找文档根节点。
2. 路径（实际上是到根节点的树）的其他图形索引可以更清晰地建模，而不仅仅是键值查找。
3. 如果将文档建模为带有属性的节点树，则可以执行任何简单和复杂的CRUD操作（包括结构性操作）。
4. 检索“类型”或“类”的所有文档可以通过索引（将根节点索引到类型）或在图形类别节点中完成。
5. 您可以将这些“类型或类”类别节点放入层次结构（或图形）中，然后可以使用通常的图形数据库API进行编辑。
6. 可以使用遍历器/集成的图形查询语言（例如Neo4j的Cypher）遍历图形。
7. 加载分层数据可以通过自定义导入程序或更通用的子图导入程序（例如GEOFF）完成。

- Michael Hunger

Answer 2

在RDF数据库中，您可以使用的最接近的东西是命名图。在命名图中，您可以放置一组RDF三元组。这组三元组可以根据您的需求从一个或多个RDF文档中断言。假设您想要每个RDF文档一个命名图。您可以使用反映文件位置的URI、URL或IRI来命名图。例如...

http://yourdomain/files/rdf_file_1

或者

file:///home/myrdffiles/file1

4store是一个四元存储库。四元存储库支持命名图形，而4store专门设计用于处理此类操作。

使用4store，您可以运行以下命令来在命名图形中断言三元组：

curl -T your_file.rdf http://your_4store_database/data/http://yourdomain/files/rdf_file_1

在 /data/ 后面，您可以放置三元组将被断言的 GRAPH 标识符（IRI）。有关更多详细信息，请参见 4store sparql server 和 4store Client Libs。

一旦您断言了数据，使用 SPARQL，您还可以使用命名图将查询定向到该图：

SELECT * WHERE {
   GRAPH <http://youdomain/files/rdf_file_1> {
        .... some triple patterns in here ....
   }
}

此外，4store还支持JSON，因此您可以直接以JSON格式检索SPARQL结果集。

如果您决定使用4store，您可以在这里找到有价值的支持：http://4store.org/contact。

- Manuel Salvadores