OData与语义Web/链接数据的比较

我试图了解两种截然不同的数据共享方法：OData和语义Web/链接数据。这两者有很好的比较吗

据我所知，OData结合了联合/CRUD（AtomPub）、序列化格式（XML、JSON）、数据模型、查询语言和一些语义/约定来管理这些现有技术的使用。它主要用于公开来自一个系统的数据，以便其他系统可以使用它

链接数据是一种数据模型，是对URI的严格承诺，是一种（可选的？）序列化格式（RDF/XML），但（如果我错了，请纠正我）并没有说明任何有关传输、CRUD等的内容。它似乎旨在允许对从各种来源提取的大量小数据块进行推断。（目前对我们来说并不重要——我们将在少量数据源之间同步大量数据，并希望保留出处信息）

我对在某些数据管理平台之间共享数据的技术感兴趣，其中一些是我直接研究的。OData看起来更吸引人，因为它向开发人员解释起来非常简单：实现这个API，遵循Atom标准，像这样序列化数据。我们已经在一个平台上做了类似的事情：在Atom提要上共享XML序列化数据，使用URL参数进行过滤

相比之下，我过去使用RDF的经验给我的印象是脆弱、不透明（大量的RDF/XML）、不可访问（使用SPARQL vs SQL）技术——但也许我把使用像Jena这样的triplestore的经验与通过链接数据API公开现有数据库的经验混淆了

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任何关于这两种方法在范围、技术、易用性、未来潜力等方面的差异和相似性的建议、评论等都将非常有用。

我认为深入讨论这一点并不是Stackoverflow的真正目的，但为了给你一些关于差异和重叠的有趣讨论的指针：

关键区别之一似乎是OData无法将来自不同来源的数据相互链接。基本上，你仍然被困在一个筒仓里

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查看在这两种方法之间转换数据的各种尝试可能也很有趣。见a.o.

OData可能更容易，但无论如何也不是更好。SPARQL和RDF（忘掉RDF/XML，最好看看Turtle）满足了OData中的所有要求，并提供了许多更先进的功能，例如：

• 联盟扩展
• 链接数据
• 推理和推理（为了更勇敢的人）

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同样，支持这些标准的软件实际上相当复杂。大多数对OData感兴趣的人通常来自微软背景，因此请看一下比较矩阵：

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不幸的是，表格格式非常糟糕，但内容很有用。

Steve-不确定这是解决此类问题的最佳论坛，因为它可能会拖一段时间。不过，我很想讨论一下——你是否可以把这个问题转移到我的新博客（bitwhys.com）上，或者从我的新博客（bitwhys.com）上联系到我？只是简单地谈谈你关于RDF/链接数据技术的一些观点：“大量的RDF/XML”不是标准，听起来更像是不正确的技术应用。我想，将SPARQL（与SQL相反）称为“不可访问”是一个品味问题。但应用链接数据原则并不需要SPARQL。只是方便而已。截至2015年2月，链接数据平台是W3C推荐的：LDP解决了链接数据中丢失的读写部分（您的问题中的CRUD）。感谢这些链接——尽管imho“您仍然被困在一个筒仓中”夸大了imho。（见MS在这里明确指出筒仓破坏是一个目标：）@SteveBennett当然，他们所说的目标和他们实际提供的并不一定相同。上面提到的一些文章更详细地探讨了这一点。然而，我不是OData专家，所以我可能忽略了链接数据的标准化机制。我不认为“信息筒仓”是“无法外部链接的信息”的同义词。如果你能以标准的格式和标准的语义很容易地从系统中获取信息，那么筒仓化的大部分问题就会消失，我想。啊，我明白了。嗯，这取决于你的目标，但我认为这些东西是同义词，或者至少是密切相关的。如果您无法将您的数据与其他任何人的数据关联起来（甚至说“这里的数据与那边的数据相同”），那么来自异构源的数据交换和集成将如何工作？这就是走出思洛存储器的意义：使您的数据在其他环境中可重用。如果没有这个，您只创建了一个稍微大一点的筒仓。YMMV：对于许多用例来说，稍微大一点的思洛存储器就足够了，当然：）没错——在我的上下文中，稍微大一点的思洛存储器就足够了。集成2到3个不同的信息源将是对我们目前的巨大改进。但对于一项依赖于网络效应的技术来说，更简单可能意味着更好，对吗？在这一领域，一项高技术的低利用率没有多大价值。@Steve Bennet，鉴于Facebook、谷歌、美国和英国政府（仅举几家公司的名字）在线生产基于RDF的链接数据，似乎没有理由称这项技术为“低利用率”。吉恩说得再好不过了