Question

我需要知道RDB2RDF工具之间的区别。有谁能告诉我RDB2RDF工具的优缺点是什么？特别是对于以下的：Virtuoso，Ultrawrap，Ontop，Morph，Xsparql，D2RQ，....

Answer 1

有两种W3C标准化方法可以将关系数据转换为RDF：

Direct Mapping - 不可自定义的默认映射。当关系数据很好地规范化，有主键，外键等时，直接映射是合适的。
R2RML - 可自定义的映射。

在下面的调查中，我只考虑R2RML实现。

许多R2RML实现都是listed here。我不认为这些工具是：

死，
支付
需要编程，
全栈（即声称要替换您已使用的所有软件），
仅在包装模式下工作，在ETL模式下not。

<强> XSPARQL

语法示例

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

<强> 说明

cli-0.5-jar-with-dependencies.jar - command-line jar。
版本0.5是优选的，您将在后者中收到“前缀不能为空”。

<强> 结论

使用中间转换为XQuery，非常慢。

<强> ontop的

Ontop是一个流行的Protégé插件，但also available是一组命令行实用程序。

语法示例

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

<强> 说明

在MySQL中，您必须设置SET GLOBAL SQL_MODE-ANSI_QUOTES;

<强> 结论

Ontop设计用于处理本体并生成许多本体垃圾，如... rdf:type owl:namedIndividual。

Ontop尝试从rr:sqlQuery解析和重写SQL查询，不了解很多SQL构造，并诚实地建议您在关系数据库中创建适当的SQL视图。

R2RML支持是partial。 Ontop R2RML manual。真的很快

<强> RDB2RDF :: R2RML

我无法安装此Perl模块：CPAN上缺少许多依赖项。

<强> D2RQ

D2RQ是一个全栈解决方案，但是可以从D2RQ发行版中提取独立工具。

仅preview version支持R2RML。

D2RQ提供了自己的映射语言（顺便说一下，还有Ontop）。

<强> 结论

我记得，D2RQ将您的SQL查询从rr:sqlQuery划分为多个“原子”查询并逐个提取数据库记录，这非常慢。

D2RQ R2RML Manual

<强>结论

我个人的选择是Ontop。

另见：

Answer 2

我没有像@Stanislav Kralin那样严谨地思考这个问题，或者在性能，优雅，表现力等方面对我的期望进行了定义。

越来越多的 triplestores在关系数据和语义三元组之间提供了自己的桥梁。我特别想到Stardog和GraphDB。我相信Stardog（以及Virtuoso＆＃39; s）解决方案实际上并没有具体地抛弃三元组。相反，他们创建一个或多个表的虚拟语义视图。

D2R 是我使用过的第一个实例化器。我很惊讶@Stanislav Kralin把它包括在内，因为它有点死（或者没有维护），它确实需要编程（或用声明性语言写出语句。）我对R2RML一无所知预览......我必须检查出来，因为我担心使用他们的专有语言。

我相信我的一些学术同事使用参考 R2RML解析器。

我对Karma from ISI非常满意。实例化表格/关系数据是我研究的重要部分，我当然发现了一些难以实现的边缘情况，例如链接多个单例实例。

文档很好
安装很简单
有一个不错的Web GUI，还有一个命令行批量转换脚本

Karma并不仅仅使用纯R2RML：

他们使用R2RML
- 使用JSON工作表作为至少一个三元组的对象
  - 使用JSON中的Python数据转换

RDB2RDF工具的优缺点是什么？

2 个答案: