下面的图片呈现关于Jans和他的宠物的一些信息,像其他网上的数据一样,,这有一个明确
清晰的关系比如:Robbie is petOf Jans(Robbie 是Jans的一个宠物),暗示或者常识性的关系
例如:petOf 对hasPet 来说是一个相反的关系和 狗是哺乳动物的子类。
尽管有许多方式去存储这些信息W3C已经标准化了资源描述框架,RDF把知识分解成确定的主谓宾关系(就像上面的三个句子一样)。
很显然,这些认定被叫做triples(三元组)。如果我们能从不同的环境中得到许多三元组,我们可以给每一个认定附加另外的扩充槽;我们可以给他取名为graph(图标曲线)尽管这些认定现在还是quads(准确性研究),我们将会一直叫他们三元组。这是一些上面写到的浅色字的认定,转化为的三元组框架。
• RDF: http://www.w3.org/TR/rdf-primer/,
• RDFS: http://www.w3.org/TR/rdf-schema/, and
• OWL: http://www.w3.org/TR/owl-guide/.
值得注意的一点是AllegroGraph不限制、约束这些三元组的内容为纯粹的RDF。事实上,我们可以把节点看作主语和宾语,边作为谓语,和为每一个边创建一个三元组,呈现图标曲线图的结构化数据。命名的曲线位置可以用来存储额外的、指定应用的信息。用这种方式AllegroGraph成为了功能强大的图形化数据库。
一个成批的图形化AllegroGraph数据库
现在,我们来看看,AllegroGraph可以管理哪种数据。它是怎么记录那些细节数据的。
AllegroGraph储存的三元组的容量是由许多认定的三元组关系组成。尽管称作三元组有它的历史原因,但是每一个认定关系都有下面五个部分。
1、主语(s)
2、谓语(p)
3、宾语(o)
4、曲线图(g)
5、三元组id(i)
所有的主语谓语宾语 和曲线图是任意大小的字符串,直接存储复制的字符串是的。