拡張性があるため、アプリケーション用のセマンティックデータモデルを使用しようとしています。RDFStore/Query Performance
しかし、私はセマンティックデータストアと従来のmysqlクエリとデータベースのクエリパフォーマンスにどのような影響があるのだろうかと思っていますが、私はパフォーマンス/スケールの比較をセサミ、ジェナなどでお読みになりました。
RDBMSは、より高速な応答のために最適化されたインデックスとクエリプランを備えています。私たちはセマンティックデータストアを失っていますか？研究はありますか？
ポインタ/リソースを教えてください。
一般的に、リレーショナルデータベースは、重複するタスクに対して、トリプルストアよりも高速になると思います。しかし、これはまったく驚くべきことではないが、リレーショナルデータベースは研究開発の面で数十年前から始まっている。
したがって、リレーショナル・モデルとRDFモデルで簡単に表現できるタスクがあれば、おそらくリレーショナル・データベースを使用する方が高速になるでしょう。
しかし、これは、トリプルストアが高速でもスケーラブルでもないというわけではありません。それは誤りです。 RDFの格納とSPARQLクエリへの応答の要件に合わせて最適化されています。私は学業者ではないが、これらの分野の研究が過去10年間でかなり増加したように感じる。
私はすべての最適化インデックスを持っていると言えば、これらの最適化の仕組みと適用方法は、クエリパターンごとにアクセスパターンが異なるためストアとは異なるでしょうが、かなり最適化されています。リレーショナル・ストアと同じ方法でそれらを実際に扱うことはできませんが、私の経験では、それはベストです。データベースベンダーは、ユーザーよりもどのように行動するべきかを認識しています。
ほとんどの場合、クエリプランナまたはクエリエンジンに組み込まれているクエリ最適化があります。
最後に、彼らは彼らの家に成長し、トリプルストアの実装として、特にTDB &セサミネイティブを提供ものの、主に、トリプルストアにのAPIあるイエナ&ゴマよりも有意に多くのトリプル店が、あります。 Stardog、OWLIM、Virtuoso、4Store、Mulgara、Parliament、BigDataなどがあります。
RDFがアプリケーションに適している場合は、それを使用し、トリプルストアを使用してください。リレーショナル・モデルが理にかなっている場合は、標準のリレーショナル・データベースを使用してください。あなたがしようとすると、別の上にshoehorn、あなたは悪い時を過すつもりです。