En mi trabajo estamos construyendo una gran aplicación que utilizará miles de millones de triples, para optmizar el espacio requerido para almacenar estos triples. He estado buscando una forma diferente de representarlos, cualquier forma que sea más económica es bienvenida. Gracias¿Existe algún marco semántico web que no represente el triple como una estructura de tres nodos?
También hay toda una clase de sistemas de almacenamiento de gráficos que no almacenan cosas como triples como neo4j. Pero, no descartaría tiendas triples solo porque almacenan cosas como triples ;-) Muchas de las soluciones actuales almacenan miles de millones de triples, por lo que no se puede deshacer (aunque a medida que obtienes 1 o 2 pedidos más de lo que se consiguen las cosas difícil). Personalmente llené una tienda Allegrograph con más de mil millones.
Ver este tema: http://www.semanticoverflow.com/questions/3332/scalable-owl-rdf-database
No creo que el espacio necesario para almacenar mil millones de Triples es realista peor que el espacio necesario para almacenar mil millones de filas en una base de datos SQL.
El enfoque general que adoptan la mayoría de los sistemas, ya sea que se basen en almacenes nativos/SQL, es asignar ID a los nodos y almacenar cada triple como solo 3 ID de nodo. Dada una buena elección de generación de ID de nodo y un índice eficiente entre la ID de nodo y el valor de nodo, puede construir fácilmente tiendas que escalan de forma masiva. Como optimización adicional, algunas tiendas generan identificadores de nodo de tal manera que los tipos de valores simples (por ejemplo, enteros, booleanos, fechas, etc.) tienen su valor codificado directamente en la ID de nodo para que no haya necesidad de hacer la búsqueda de ID a valor (o viceversa cuando se insertan tales datos)
Como dice RobV, casi todas las tiendas adjuntan valores internos/ID de nodo a elementos de un triple. Una vez dicho esto, los diversos índices necesarios para hacer búsquedas requieren mucho espacio para una tienda triple. En una base de datos relacional, puede reducir fácilmente la cantidad de índices según el modelo de datos que está utilizando. En las tiendas triples esto es mucho más difícil, y las tiendas básicamente crearán un gran número de índices (6+) sobre las diferentes formas en que se pueden ordenar los elementos de un triple.
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