将大型RDF加载到三重存储的跨平台方法

目前，我们正在使用Virtuoso来存储RDF三元组。我们需要一种自动将RDF文件加载到数据库的方法。数据可能非常大，因此目前我们依赖于名家加载数据；然而，将来我们可能会切换到其他三联书店，所以我不想依赖于这样一个特定于平台的解决方案。是否有一种更通用的跨平台方式将大型RDF文件加载到三重存储中

我们的大多数编程都是在Python中完成的，因此最好是使用Python绑定的解决方案

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我对语义网技术相当陌生，所以如果我的问题不够详细，请告诉我，我将尝试提供更多信息。谢谢大家!

有许多Virtuoso RDF insert方法在中详细介绍，其中大多数都是特定于Virtuoso的，部分原因是Virtuoso独有的功能，如WebDAV和ODS，或者在其他商店中以不同方式实现的功能，或者根本没有

在您的案例中，最通用的方法可能是将数据集读入Python，并使用SPARQL 1.1 update（）命令将数据插入/加载到Virtuoso或支持SPARQL 1.1 update的任何其他三重存储中，我想现在大多数人都会这样做。这种方法的主要缺点是，必须用Python管理插入过程，以确保数据的加载一致，处理死锁、回滚等。这将使这种方法的速度慢得多，而且对于非常大的数据集来说，这可能是不可容忍的。这就是为什么大多数供应商提供自己的“批量加载”方法，在这种方法中，数据一致性和死锁等在内部处理得更快