Rdf Virtuoso中的分布式查询

我想测试一下Virtuoso处理分布式查询的能力

例如，我有一个很大的RDF图（超过100GB），我想使用集群来查询这个图

Virtuoso可以在小型图上拆分图形以在集群上使用它们吗？还是应该手动拆分图形并聚集查询结果？换句话说，是否可以使用Virtuoso进行分布式查询？如果可能的话，我在哪里可以找到这方面的指南

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提前谢谢。

几天前，有人在网上问了一个不祥的类似问题，你是同一个人吗

想要拆分这个大型RDF图（超过100GB）的原因是什么？按三元组计算，这相当于多少

有一种可用的商业形式，只允许跨多个物理实例和/或机器分布的多个Virtuoso实例汇集资源，用于处理大量数据RDF或其他ie SQL等。这样，您就不必物理拆分图形，只需将数据加载到集群实例中即可自动为您进行分区，您可以像单个Virtuos实例一样进行查询，良好的局部性是性能的关键

Virtuoso还支持W3C网站上详述的分布式查询执行的标准语法，使用“service”子句执行远程执行并通过本地Virtuoso实例返回结果。因此，从本地Virtuoso实例对DBpedia SPARQL端点执行远程查询的示例查询是：

选择* 哪里 { 服务{
选择* 其中
{
？s？p？o。 过滤器（？s=） }限值100
}
}

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因此，数据可以在多个单服务器实例（开源或商业或其他支持sparql fed的实例）上拆分并查询，但您必须自己手动拆分图形，sparql-fed的性能通常不是很好，因为您缺少“真实”的局部性和内部优化群集服务器解决方案…

这是一个有趣的问题，但最好在上面提出。虽然“是可能的？”问题的答案可能是肯定的，也可能是否定的，“如果可能的话，我在哪里可以找到这方面的指南？”与堆栈溢出无关，因为“要求我们推荐或查找工具、库或喜爱的非现场资源的问题对于堆栈溢出来说是离题的，因为它们往往会吸引固执己见的答案和垃圾邮件。相反，请描述问题以及迄今为止为解决问题所做的工作。”