Базы данных Graph против тройных хранилищ

С Virtuoso у вас есть следующие возможности:

-- Поддержка SPARQL, SQL, SPASQL (SPARQL внутри SQL) и SQL внутри SPARQL (например, для работы с N-арными отношениями через магические/функциональные предикаты/свойства.

-- работает как компактный движок (например, при использовании KDE Desktop) или как массивная СУБД, как показано в реальном 17 Billion Triples+ LOD Cloud Cache или в меньшем реальном экземпляре DBpedia.

-- включает полнотекстовое индексирование и текстовые шаблоны в SPARQL (через bif:contains), а также включает XPath/Xquery (через xcontains)

-- Кислотный или некислотный режим так же, как Schema-Last при работе с Property Graph Store

-- Через Transformation Middleware он может извлекать данные из более чем 80 источников данных (включая REST API, службы SOAP, ресурс Hypermedia, доступные реляционные источники данных ODBC или JDBC и т. д.) и преобразовывать в графики переходных или постоянных связанных данных.

-- Публикация связанных данных выполняется автоматически, т. е. после создания записи в СУБД у вас есть встроенные страницы связанных данных, которые представляют собой представления в СУБД. Без возни с ре. Правила перезаписи URL, переадресация 303 или что-то в этом роде. Суперключи весов InterWeb просто работают!

Это пока :-)

Для горизонтального масштаба (таким образом, базы данных малого и среднего размера) графовые базы данных, такие как neo4j, в настоящее время обеспечивают лучшую производительность для обхода графа. Тем не менее, тройные магазины наверстывают упущенное. Большим преимуществом Triple Store по сравнению с графовой базой данных является то, что дампы данных и язык запросов стандартизированы, что означает, что их намного проще перейти на другой продукт и предотвратить привязку к поставщику.