Database 是否可以将RDF存储也用作面向文档的数据库？

假设我有大量异构JSON文档（即命名键值映射）和这些文档所附加的类层次结构（即命名集）。我需要设置一个数据结构，以允许：

JSON文档上的CRUD操作

通过ID检索JSON文档非常快

快速检索附加到某个类的所有JSON文档

编辑类层次结构：添加/删除类，重新排列它们

我最初的想法是将JSON文档存储在面向文档的数据库中（如CouchDB或MongoDB），并将类层次结构存储在RDF存储中（如4store）<代码>1、

2

和

4

然后自然计算出来，而

3

则通过维护存储中每个类的附加文档ID列表来解决

但后来我发现，RDF存储实际上可以通过ID检索JSON文档的面向文档部分。乍一看，这似乎是正确的，但我仍然担心

2

和

3

。是否有一个RDF存储器能够以面向文档的db服务文档的速度检索文档（节点）？它将以多快的速度提供类似

3

的查询？我听说过一些关于RDF存储速度慢、物化问题等的事情

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是否有一个RDF存储也可以像CouchDB一样，轻松地按ID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？

RDF数据库中最接近的东西是命名图。在命名图中，可以放置一组RDF三元组。根据需要，可以从一个或多个RDF文档断言这组三元组。假设您希望每个RDF文档有一个命名图。您可以使用反映文件位置的URI（URL或IRI）来命名图形。例如

http://yourdomain/files/rdf_file_1

或

4store是一个四元商店。Quad Store支持命名图，4store是专门为处理此问题而设计的

使用4store，您可以运行以下命令在命名图中断言三元组：

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

在

/data/

之后，可以将图形标识符（IRI）放在要断言三元组的位置。有关更多详细信息，请参阅和

断言数据后，使用SPARQL，还可以使用命名图将查询指向该图：

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

选择*WHERE{
图表{
……这里有一些三重模式。。。。
}
}

此外，4store还支持JSON，因此您可以直接在JSON中检索SPARQL结果集

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如果您决定使用4store，您将在这里找到有价值的支持：

您最初针对图形数据库（如）提出了这个问题。这就是为什么我想添加一些注释

图形数据库使用integrated for nodes（和relationships），因此可以通过它（外部索引或图形索引）完成文档根节点的快速初始查找

可以对路径（实际上是根目录树）的其他图内索引进行建模（只需进行键值查找）

如果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）

检索“类型”或“类”的所有文档也可以通过索引（要键入的索引根节点）或图形类别节点来完成

您可以将这些“类型或类”类别节点放入层次结构（或图形），然后可以使用常用的图形数据库API对其进行编辑

可以使用/集成的图形查询语言（例如）遍历图形

加载分层数据可以由自定义导入器或更通用的子图导入器完成（例如）

你所说的“物化问题”是什么意思？

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