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奖励部分:我想对数据进行推理,但将推断的数据存储在单独的芝麻存储库中(或者在同一存储库中的另一个上下文/图中)。本质上,我想将数据存储在两个版本中,一个是“常规”rdf,另一个是针对某些查询进行了优化 - 因此需要单独存储它们。我一直在看CustomGraphQueryInferencer ,但还没有弄清楚我是否可以用它来单独存储数据。此外,CustomGraphQueryInferencer似乎大大减慢了加载时间,从而使其非常没有吸引力。任何替代解决方案?
最佳答案
在 17 小时内插入 500k 三元组是 荒唐坏的;这大约是 8 个三元组/秒。据我所知,Sesame 没有批量插入模式,但是您不可能看到加载速度那么慢。
您可能会确保没有启用 autoCommit;这将对每个三元组进行提交,这对于解释为什么您的加载率如此低的原因大有帮助。
关于推理,加载率低的另一个因素是您使用的是执行物化的推理器。也就是说,每次写入数据库时,推断的语句都会(重新)计算并保存回数据库中。此外,您选择使用的推理器基于查询,因此您加载到数据库中会受到查询回答、真理维护和物化的阻碍。
这可能是负载率不佳的很大一部分,尽管如此,它似乎仍然太慢了。但也许结合启用了 autoCommit,这可能会解释它。
您可能可以在加载所有数据后添加推理器,我对特定推理器的工作原理知之甚少,无法知道这是否正确,但从理论上讲,这当然是可能的。 Sesame 邮件列表可能包含有关其工作原理的更多详细信息。
您还可以考虑在查询时而不是加载时执行推理的解决方案;这不会产生昂贵的写入开销,并且还允许您在最适合您的应用程序时使用或不使用推理。这将有效地让您拥有数据的两个“版本”,一个应用了推理,另一个没有,实际上不必有两个版本或实现推理。
关于rdf - 加速 rdf 文件的芝麻加载,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22528957/
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