是否可以将RDF存储也用作面向文档的数据库？

Question

假设我有大量的异构JSON文档（即，键-值映射）和这些文档所附加的类的层次结构（即，命名集）。 我需要建立一个数据结构，以允许：

1. 对JSON文档进行CRUD操作。
2. 真正快速地通过ID检索JSON文档。
3. 真正快速地检索附加到某个类的所有JSON文档。
4. 编辑类层次结构：添加/删除类，重新排列它们。

我最初想到了将JSON文档存储在面向文档的数据库（如CouchDB或MongoDB）中，并将类层次结构存储在RDF存储（如4store）中的想法。 然后自然地找出图1 ，图2和图4 ，并通过维护存储中每个类别的附加文档ID列表来解决图3 。

但是后来我发现，RDF存储实际上可以完成按ID检索JSON文档的面向文档的部分。 乍一看，这似乎是对的，但我仍然担心2和3 。 是否存在能够以面向文档的db的服务文档速度快速检索文档（节点）的RDF存储？ 它会以多快的速度处理类似3的查询？ 我听说过一些有关RDF存储速度慢，修复问题等的信息。

是否有一个RDF存储，例如CouchDB，也适合通过ID随意检索对象？ 使用面向文档的存储和RDF存储来存储，检索和编辑类似JSON的对象有什么区别？

Answer 1

您最初是针对图数据库（例如Neo4j ）问这个问题的。 这就是为什么我想添加一些注释。

1. 图数据库对节点（和关系）使用集成索引 ，因此可以通过文档（外部索引或在图索引中）快速完成文档根节点的初始查找
2. 可以为路径（实际上是到根的树）的图形索引中的其他模型建模，使其更清洁，仅是键值查找）
3. 如果您将文档建模为具有属性的节点树，则可以执行任何简单和复杂的CRUD操作（也可以是结构化的）
4. 再次可以通过索引（要键入的索引根节点）或在图类别节点中检索“类型”或“类”的所有文档
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，然后可以使用常规图形数据库API对其进行编辑
6. 遍历图可以使用遍历器 /集成的图查询语言（例如Neo4j的cypher ）完成
7. 可以通过自定义导入器或更通用的子图导入器（例如GEOFF ）完成加载分层数据

Answer 2

在RDF数据库中可以使用的最接近的事物称为图形。 在命名图中，您可以放置​​一组RDF三元组。 可以根据您的需要从一个或多个RDF文档中声明这组三元组。 假设您需要每个RDF文档一个命名图。 您可以使用反映文件位置的URI命名该图为URL或IRI。 例如 ...

http://yourdomain/files/rdf_file_1

要么

file:///home/myrdffiles/file1

4store是四方商店。 Quad存储支持命名图，而4store是专门设计来处理此问题的。

使用4store，您可以运行以下命令在命名图中声明三元组：

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

在/data/您可以将GRAPH标识符（IRI）放在要声明三元组的位置。 有关更多详细信息，请参见4store sparql服务器和4store客户端库 。

断言数据后，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，因此您可以直接在JSON中检索SPARQL结果集。

如果您决定使用4store，则会在此处找到有价值的支持：http: //4store.org/contact