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Triple Stores vs Bases de datos relacionales (4)
Algunos triplestores (Virtuoso, Jena SDB) se basan en bases de datos relacionales y simplemente proporcionan una interfaz RDF / SPARQL. Así que para reformular la pregunta un poco, los triplestores construidos desde cero son más rentables que aquellos que no lo son - @ steve-harris definitivamente sabe la respuesta a eso;) pero apuesto a que sí.
En segundo lugar, ¿qué características tienen los triplestores que los RDBMS no tienen? La respuesta simple es soporte para SPARQL, RDF, OWL, etc. (es decir, la pila de Tecnología de la Web Semántica) y para que sea una pelea justa, es mejor definir el valor de SPARQL basado en SPARQL 1.1 (tiene considerablemente más funciones que la 1.0) . Esto proporciona soporte para federación (tan genial), expresiones de ruta de propiedad y regímenes de vinculación junto con un conjunto de estándares de protocolos de actualización, protocolos de administración de gráficos (que SPARQL 1.0 no tenía y que le faltaba). También @ steve-harris señala que las transacciones no son parte del estándar (lata de gusanos) aunque muchos proveedores proporcionan mecanismos no estandarizados para las transacciones (Virtuoso admite la agrupación y administración de conexiones compatibles con JDBC e Hibernate junto con todas las funciones transaccionales de Hibernate)
El gran inconveniente en mi mente es que no hay muchos triplestores compatibles con SPARQL 1.1 (ya que todavía no está en la recomendación) y aquí es donde radican los verdaderos beneficios.
Habiendo dicho eso, soy y siempre he sido partidario de sustituir RDBMS por triplestores y plataformas que ofrezco ejecutadas completamente fuera de las tiendas triples (Volkswagen en mi último papel fue un ejemplo de esto), desaprobando la necesidad de RDBMS. Una ventaja adicional es que el mapeo de Object to RDF es más flexible y proporciona más opciones y flexibilidad que ORM tradicional (también conocido como poner una clavija cuadrada en un agujero redondo).
Me preguntaba ¿cuáles son las ventajas de utilizar Triple Stores en una base de datos relacional?
Ambos comentaristas son correctos, especialmente porque la Web Semántica no es una base de datos, es un poco más general que eso.
Pero supongo que podría querer decir almacén triple, en lugar de Web semántica en general, ya que la base de datos relacional de triple store v. Es una comparación algo más significativa. Prolocaré el resto de mi respuesta al señalar que no soy un experto en sistemas de bases de datos relacionales, pero tengo un poco de conocimiento acerca de las tiendas triples.
Las tiendas triples (o cuádruples) son básicamente bases de datos para la web semántica, particularmente RDF. De esta forma es donde termina la similitud entre las tiendas triples y las bases de datos relacionales. Ambos almacenan datos, ambos tienen lenguajes de consulta, ambos se pueden usar para construir aplicaciones además de; así que supongo que si entorna los ojos, son bastante similares. Pero el tipo de datos que almacena cada uno es bastante diferente, por lo que las dos tecnologías se optimizan para diferentes casos de uso y estructuras de datos, por lo que no son realmente intercambiables.
Mucha gente ha trabajado para superponer una vista del mundo triples sobre una base de datos relacional, y eso puede funcionar, y también será más lento que un sistema dedicado para almacenar y recuperar triples. Parte de los problemas es que SPARQL, el lenguaje de consulta estándar utilizado por las tiendas triples, puede requerir muchas uniones propias, algo que las bases de datos relacionales no están optimizadas. Si observa los puntos de referencia, como SP2B , puede ver que Oracle, que solo superpone el soporte de SPARQL en su sistema relacional, se ejecuta en el medio o en la parte posterior del paquete cuando se compara con sistemas que soportan RDF de forma más nativa.
Por supuesto, los sistemas RDF probablemente serían aplastados por Oracle si estuvieran haciendo consultas SQL sobre datos relacionales. Pero ese es el punto, eliges la herramienta adecuada para la aplicación que deseas construir.
Entonces, si estás pensando en construir una aplicación web semántica, o simplemente tratando de familiarizarte con el área, te recomiendo ir con una tienda triple dedicada.
No profundizaré en el razonamiento y en la respuesta a consultas en tiendas triples, ya que esa es otra discusión más, pero es otra distinción importante entre los sistemas relacionales y las tiendas triples que hacen el razonamiento.
El punto de vista de la CTO de una empresa que utiliza RDF Triplestores de manera comercial:
Flexibilidad del esquema: es posible hacer el equivalente de un cambio de esquema a una tienda RDF en vivo, y sin tiempo de inactividad, o rediseño, no es un almuerzo gratis, debe tener cuidado con el funcionamiento del software, pero es bastante fácil que hacer.
Más moderno: las tiendas RDF generalmente se consultan a través de HTTP, es muy fácil adaptarlas a las arquitecturas de servicio sin soluciones de puente de hacky o penalizaciones de rendimiento. También manejan el contenido internacionalizado mejor que las bases de datos SQL típicas, por ejemplo, puede tener múltiples valores en diferentes idiomas.
Estandarización: el nivel de estandarización de las implementaciones que utilizan RDF y SPARQL es mucho mayor que SQL. Es posible intercambiar un almacén múltiple por otro, aunque debes tener cuidado de no superar los estándares. Mover datos entre tiendas es fácil, ya que todos hablan el mismo idioma.
Expresividad: es mucho más fácil modelar datos complejos en RDF que en SQL, y el lenguaje de consulta hace que sea más fácil hacer cosas como LEFT JOINs (llamado OPCIONAL en SPARQL). Por el contrario, si los datos son muy tabulares, entonces SQL es mucho más fácil.
Procedencia: SPARQL le permite rastrear de dónde proviene cada información, y puede almacenar metadatos al respecto, lo que le permite hacer consultas sofisticadas fácilmente, solo teniendo en cuenta datos de ciertas fuentes, o con un cierto nivel de confianza, en algún rango de fechas etc.
Hay desventajas sin embargo. Las bases de datos SQL generalmente son mucho más maduras y tienen más funciones que las bases de datos RDF típicas. Cosas como las transacciones a menudo son mucho más crudas o inexistentes. Además, el costo por unidad de información almacenada en el SQL de RDF v es notablemente mayor. Es difícil generalizar, pero puede ser significativo si tienes muchos datos, aunque al menos en nuestro caso se trata de un beneficio financiero global dada la flexibilidad y la potencia.
También puede usar una base de datos pero use RDF como un formato de intercambio de datos que es muy flexible.