スケールでJSON-LDをクエリ

Question

大規模なデータアーキテクチャの問題は、もちろん膨大なトピックであり、私は専門家からは遠いです。しかし、私はJSON-LDがどのように大規模に使われているかに興味がありますので、特異性の欠如と高水準の疑問をお考えください。

明らかに、Googleのような大手企業では、JSON-LDをGoogleナレッジグラフに組み込むことは明らかです。

ナレッジグラフでI/Oのデータ形式としてJSON-LDを使用すると仮定して、このような大量のデータをクエリできるようにデータベースを構築する方法を教えてください。 SPARQLを使用してクエリを実行するためのRDFトリプルへの変換に頼っているのですか、またはraw JSON-LD形式でデータをクエリ可能にする他のアーキテクチャはありますか？ JSON-LDの処理（およびクエリ）を大規模に可能にする秘訣は何ですか？

MongoDBやVirtuoso（？）のようなシステムは、大きなJSON形式のデータを管理してクエリ可能にするのに便利ですが、JSON（-LD）をデータのバックエンド形式として指定することは、 、xml（何らかのRDFを使用したい場合）？

もう一度、曖昧さにお詫び申し上げます。一般的なポインタやトピックに関するディスカッションなど、どんなインプットも高く評価されます。

Answer 1

したがって、JSON-LDは、スケールでデータを照会するものにJSON-LDを挿入することによってスケールで照会されます。

交換を容易にするために、JSON-LDはの構文です。 を具体的にと照会する方法は、実際には意味がありません。

これを大規模にクエリすることは、データベースに入れることだけです。 RDFデータモデルへの明白なマッピングがあるので、どのRDFデータベースも機能します。おそらくJSON-LDもMarkLogicのような文書データベースに簡単に取り込まれ、そこで照会できます。また、JSONドキュメントが準拠している正規スキーマを持っていれば、それらを挿入してSQLを使用してクエリするのは難しくありません。実際、PostgresはJSONをある程度ネイティブにサポートしているので、おそらくすぐに動作します。

これらのオプションのいずれかを使用すると、「規模で」クエリを取得できます。いくつかのシステムは、規模の定義やシステムに投げ込もうとしている作業負荷の種類によって、他のシステムより優れている場合があります。また、データをどのようにクエリするかには、SPARQLまたはSQLの設計選択肢があります。私はSQL上のSPARQLの個人的なファンですが、私は幾分偏った意見を持っています。

imo JSON-LD、または単にJSONは、バックエンドシステムとJSONがすべてのJavascript環境で簡単に解析され使用されるフロントエンドとの間の良い交換構文です。 JSON/JSON-LDはかなり人間が読めるので、単なる人間のためのプレゼンテーション構文でもあります。しかし、システム間の交換のために、データのバイナリシリアル化がはるかに理にかなっています。