RDB2RDF工具有哪些優缺點？

Question

我需要知道RDB2RDF工具之間的區別。 有誰能告訴我RDB2RDF工具有哪些優缺點？尤其是以下物質：炫技，Ultrawrap，ontop的，變形，Xsparql，D2RQ，....

Answer 1

有兩個W3C標準化的方式將關係數據轉換爲RDF：

1. Direct Mapping - 非 - 可定製的默認映射。直接映射適用於關係數據標準化良好，有主鍵，外鍵等。
2. R2RML - 可自定義的映射。

在下面的調查中，我只考慮R2RML實現。

許多R2RML實現是listed here。 （請注意，該頁面上次更新時間爲2012-07-19，不再可編輯 - 編者按）。我不認爲工具分別是：

• 死，
• 支付，
• 需要編程，
• 全堆（即假裝更換所有你已經在使用的軟件），
• 工作僅在包裝模式下，在ETL模式下爲not。

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XSPARQL

語法示例

java -jar cli-0.5-jar-with-dependencies.jar -h 
java -server -jar -Dfile.encoding=utf-8 cli-0.5-jar-with-dependencies.jar --mysql --dbName=mydb --dbServer=127.0.0.1 --dbUser=root --r2rml=r2rml.ttl > result.ttl 

備註

• cli-0.5-jar-with-dependencies.jar - command-line jar。
  版本0.5是更可取的，您將始終在後面的章節中收到「前綴不能爲空」。

結論

中級翻譯成XQuery的使用，速度很慢。

ontop的

ontop的是一種流行的門徒新插件，但also available作爲一組的命令行實用程序。

語法例如

ontop materialize --url "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb" --mapping "../r2rml.ttl" --username root --password "65536" --driver-class com.mysql.jdbc.Driver --disable-reasoning --format turtle --output result.ttl 

備註

• 在MySQL中，你必須設置SET GLOBAL SQL_MODE-ANSI_QUOTES;

結論

ontop的設計與本體工作並生成一種... rdf:type owl:namedIndividual的許多本體論的垃圾。

Ontop嘗試解析並重寫來自rr:sqlQuery的SQL查詢，並不理解許多SQL構造，並且誠實地建議您在關係數據庫中創建適當的SQL視圖。

R2RML支持是partial。 Ontop R2RML manual。

真快。

RDB2RDF :: R2RML

我一直無法安裝此Perl模塊，：有很多的依賴是在CPAN缺席。

D2RQ

D2RQ是一個全棧解決方案，但是人們可以提取從D2RQ分配獨立的工具。

R2RML僅在preview version中受支持。

D2RQ提供了自己的映射語言（順便說一下，以及Ontop）。

結論

除了我記得，D2RQ分從rr:sqlQuery您的SQL查詢到許多「原子」的請求，並提取數據庫記錄一個接一個，這實在是太慢了。

D2RQ R2RML Manual。

結論

R2RML不允許擺脫低質量的關係型數據質量好RDF數據。我們必須使用DELETE/INSERT SPARQL查詢進行細化，即使用ELT方法而不是ETL方法。但如果關係數據是好的，那麼直接映射就足夠了...

我個人的選擇是Ontop。順便說一下，Ontop用於this Wikidata-related project。

另請參閱RDB2RDF Implementation Report作一些比較。

此外，您可能對RML感興趣。

Answer 2

我還沒有想過這是嚴格的@Stanislav Kralin，或定義我所期望的性能，高雅，表現力方面，等

越來越多的triplestores的提供自己在關係數據和語義三元組之間橋接。我特別想到Stardog和GraphDB。我相信Stardog（和Virtuoso的？）解決方案實際上並沒有具體拋棄三倍。而是他們創建一個或多個表的虛擬語義視圖。

D2R是我使用的第一個實例化器。我很驚訝@Stanislav Kralin將它包括在內，因爲它有點死了（或者沒有保留），它確實需要編程（或者用聲明性語言寫出語句）。我不知道R2RML預覽...我必須檢查一下，因爲我擔心使用他們的專有語言。

我相信我的一些學術同事使用參考R2RML解析器。

我一直很滿意Karma from ISI。實例化表格/關係數據是我研究的重要部分，而且我肯定發現了一些難以實現的邊界案例，例如鏈接多個單例實例。

• 該文檔是好
• 安裝方便
• 有一個漂亮的網頁圖形用戶界面，再加上一個命令行批量轉換腳本

噶並不只使用純R2RML：

• 他們使用R2RML
  • 使用JSON的工作表至少一個三
    • 的對象與Python數據轉換的JSON