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Bien qu'il soit en train de devenir important, le concept des triples existe depuis 1998, grâce au World Wide Web Consortium (W3C) et Sir Tim Berners-Lee, si vous êtes expérimenté avec LinkedIn ou Facebook, vous êtes probablement familier avec le terme graphe social , sous le capot de ces approches est un concept simple: chaque > fait (ou plus correctement, assertion ) est décrit comme un triplet de sujet, prédicat et objet:
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sujet est ce que vous décrivez: il possède un identifiant unique appelé IRI, un type qui peut être un objet physique (comme une personne) ou un concept (comme une réunion). Un
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prédicat est la propriété ou la relation appartenant au sujet.Il s'agit d'un IRI unique utilisé pour tous les sujets ayant cette propriété Un objet
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est la valeur intrinsèque de une propriété (telle que integer ou Boolean, t ext) ou un autre sujet IRI pour la cible d'une relation.
Par conséquent, Adam aime le fromage est un triple. Vous pouvez modéliser ces données de manière plus descriptive, comme indiqué ici:
AdamFowler est une personne AdamFowler aime Cheese Cheese is_a Foodstuff
Plus précisément, cette triple information est transmise avec des informations IRI complètes dans un format tel que Turtle, comme ceci:
L'exemple complet Turtle montre un ensemble de modèles dans un seul domaine d'information pour les URI de types RDF,
personnes , relations et denrées alimentaires . Un seul domaine d'information est appelé ontologie . Les ontologies multiples peuvent coexister dans le même triple magasin. Il est même possible que le même sujet ait plusieurs IRI, avec un triple
sameAs affirmant que les deux sujets sont équivalents. Vous pouvez rapidement construire cette structure de données simple en un réseau de faits, appelé
graphe orienté en informatique. Vous pourriez être un ami de Jon Williams ou marié à Wendy Fowler. Wendy Fowler peut avoir ou non une relation avec avec Jon Williams. Ces graphiques orientés peuvent contenir des réseaux de relations complexes ou changeants, ou des triplets. Le fait de pouvoir les stocker et les interroger efficacement, soit seul, soit dans le cadre d'une application de structure multi-données plus grande, est très utile pour résoudre des problèmes particuliers de stockage et d'analyse de données.
La figure montre un exemple de réseau complexe de faits interdépendants.
Pensez aux magasins de graphes comme un sous-ensemble de magasins triples qui sont optimisés pour les requêtes de relations, plutôt que seulement les assertions individuelles, ou les faits eux-mêmes.
Le calcul graphique est complexe et spécialisé et peut ne pas être requis dans toutes les situations où des triples de stockage sont requis.
Si vous avez besoin de stocker des faits, de modifier dynamiquement des relations ou des informations de provenance, pensez à un magasin triple. Si vous avez besoin de connaître les statistiques sur le graphique (comme le nombre de degrés de séparation entre deux sujets ou le nombre de connexions sociales de troisième niveau d'une personne), vous devriez envisager un magasin de graphes.
