RDB2RDF工具有哪些优缺点？

Question

我需要知道RDB2RDF工具之间的区别。 有谁能告诉我RDB2RDF工具有哪些优缺点？尤其是以下物质：炫技，Ultrawrap，ontop的，变形，Xsparql，D2RQ，....

Answer 1

有两个W3C标准化的方式将关系数据转换为RDF：

1. Direct Mapping - 非 - 可定制的默认映射。直接映射适用于关系数据标准化良好，有主键，外键等。
2. 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实现是listed here。 （请注意，该页面上次更新时间为2012-07-19，不再可编辑 - 编者按）。我不认为工具分别是：

• 死，
• 支付，
• 需要编程，
• 全堆（即假装更换所有你已经在使用的软件），
• 工作仅在包装模式下，在ETL模式下为not。

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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 

备注

• cli-0.5-jar-with-dependencies.jar - command-line jar。
  版本0.5是更可取的，您将始终在后面的章节中收到“前缀不能为空”。

结论

中级翻译成XQuery的使用，速度很慢。

ontop的

ontop的是一种流行的门徒新插件，但also available作为一组的命令行实用程序。

语法例如

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 

备注

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

结论

ontop的设计与本体工作并生成一种... rdf:type owl:namedIndividual的许多本体论的垃圾。

Ontop尝试解析并重写来自rr:sqlQuery的SQL查询，并不理解许多SQL构造，并且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。

真快。

RDB2RDF :: R2RML

我一直无法安装此Perl模块，：有很多的依赖是在CPAN缺席。

D2RQ

D2RQ是一个全栈解决方案，但是人们可以提取从D2RQ分配独立的工具。

R2RML仅在preview version中受支持。

D2RQ提供了自己的映射语言（顺便说一下，以及Ontop）。

结论

除了我记得，D2RQ分从rr:sqlQuery您的SQL查询到许多“原子”的请求，并提取数据库记录一个接一个，这实在是太慢了。

D2RQ R2RML Manual。

结论

R2RML不允许摆脱低质量的关系型数据质量好RDF数据。我们必须使用DELETE/INSERT SPARQL查询进行细化，即使用ELT方法而不是ETL方法。但如果关系数据是好的，那么直接映射就足够了...

我个人的选择是Ontop。顺便说一下，Ontop用于this Wikidata-related project。

另请参阅RDB2RDF Implementation Report作一些比较。

此外，您可能对RML感兴趣。

Answer 2

我还没有想过这是严格的@Stanislav Kralin，或定义我所期望的性能，高雅，表现力方面，等

越来越多的triplestores的提供自己在关系数据和语义三元组之间桥接。我特别想到Stardog和GraphDB。我相信Stardog（和Virtuoso的？）解决方案实际上并没有具体抛弃三倍。而是他们创建一个或多个表的虚拟语义视图。

D2R是我使用的第一个实例化器。我很惊讶@Stanislav Kralin将它包括在内，因为它有点死了（或者没有保留），它确实需要编程（或者用声明性语言写出语句）。我不知道R2RML预览...我必须检查一下，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。

我一直很满意Karma from ISI。实例化表格/关系数据是我研究的重要部分，而且我肯定发现了一些难以实现的边界案例，例如链接多个单例实例。

• 该文档是好
• 安装方便
• 有一个漂亮的网页图形用户界面，再加上一个命令行批量转换脚本

噶并不只使用纯R2RML：

• 他们使用R2RML
  • 使用JSON的工作表至少一个三
    • 的对象与Python数据转换的JSON