本文主要是介绍知识图谱04：知识图谱的存储与检索，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Web本体语言OWL是当前存储本体的主要形式.OWL也适用于知识图谱的存储, 但OWL文档不适用于大数据量的情况, 影响查询、修改和推理速度. 作为知识库的知识图谱, 其基本元素是海量的各种关系联系在一起的实体, 需要创新性的存储方式. 知识图谱可采用关系型数据库或图数据库存储, 也可采用混合的方式存储。
1.关系型数据库
将知识图谱存入关系型数据库, 是一个将知识图谱转换为RDF三元组进行存储的问题, 即, 将知识图谱的关系分解为一个个<Subject, Predicate, Object>的三元组形式, 并映射至关系表, 存储于关系型数据库中.根据映射方法不同, 基于关系型数据库的知识图谱存储可以采用四种方法:
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三元组表
构建一张只有三列的表(Subject,Predicate, Object), 以元组为单位进行存储, 将知识图谱所有的RDF三元组都存放在这个表中. 这一方法简单直观, 有很好的通用性, 且语义表达较为明确. 但在涉及关系的查询过程中可能会面临大量的自连接操作,导致查询性能低下.
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水平存储
将知识图谱中的每个实体表示为数据库表中的一行, 表中的列包括有RDF数据集合中所有的属性. 水平存储的优势在于设计简单, 能够高效查询面向某单个实体的属性值. 而其缺点在于:
①数据稀疏性, 一个实体并不可能在所有的属性上都有属性值, 从而导致表中的大量空值, 增加存储负载也影响查询效率.
②水平存储中表的列数量是固定的, 这样的固定模式使得实体在一个属性上只能存储一个值. 但在实际应用中, 属性往往都会存在多个值而与水平存储的模式不符.
③固定的模式也会令数据的变化带来较大的更新成本. 数据属性的更新可能涉及到整个表结构的变化, 这也使水平存储无法很好应对这类问题.
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属性表
属性表针对水平存储模式中表的数据稀疏
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