graphdb

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根據the GraphDB documentation，可以直接對其底層的RDF4J數據庫進行編程。與我的直覺相反，相同的數據庫文件可以同時由兩個獨立的應用程序訪問。這是否正確處理，包括併發寫入？我相信GraphDB使用較老的Sesame 2.9版本。文件格式是否隨最新的RDF4J 2.1版本更改？或者我需要使用這個較舊的芝麻版本嗎？我假設，如果以上所有內容都是正確的，那麼與HTTP連接相比，

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-Denable調試規則=真不給的統計數字

我給旗-Denable調試規則，該文件說，應該打印的東西到日誌至少每5分鐘，根據http://graphdb.ontotext.com/documentation/standard/rules-optimisations.html 不幸的是，我不知道爲什麼推理需要這麼長時間。幫助？的特定文件是http://purl.obolibrary.org/obo/pr.owl，我使用OWL2-RL優化

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GraphDB：將SnoMed CT導入到GraphDB

我想將SNoMed CT數據載入到GraphDB上。任何人都可以指導將數據導入到GraphDB中嗎？到目前爲止，我已經安裝了GraphDB工作臺。

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neo4j是否適合存儲一般的nosql數據？

我正在研究一個具有複雜用戶管理層和多個用戶組級別，團隊和用戶層的項目。所以我正在考慮使用neo4j。但還有其他類型的數據也需要存儲。我懷疑使用兩個單獨的數據庫進行用戶管理和非用戶數據存儲。對於兩者都使用neo4j本身是一個好主意嗎？我要存儲的非用戶數據是nosql類型數據（主要是json數據）

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GraphDB- Python的SPARQL查詢返回：HTTP狀態（404）

我試圖執行以下SPARQL查詢 select * where { ?s ?p ?o . } limit 100 它運行良好，爲http://localhost:7200/sparql即GraphDB工作臺需要產生的結果。我想使用Python做同樣的查詢，併爲了這個，我產生點擊「獲取URL，以當前查詢」中GraphDB界面下面的查詢網址。 http://localhost:7200

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在graphdb中批量加載的最佳設置

我一直在閱讀文檔，但我無法確定批量加載的一般準則。據我可以看到批量加載數據的最佳方式進graphdb是通過使用LoadRDF tool。然而，適當設置的一般規則並不熟悉我。首先，如果您有一臺帶SSD驅動器的「平均」服務器，哪種解析速度可以接受？ 1.000個報表/秒，10.000個報表/秒，還是更多或更少？還有什麼好設置？例如，你可以設置默認200.000條語句的-Dpool.buffer

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Graphdb的loadrdf工具加載本體和數據速度很慢

我使用GraphDB loadrdf工具加載本體和相當大的數據。我將pool.buffer.size = 800000和jvm -Xmx設置爲24g。我嘗試了並行和串行模式。一旦回購總額報告超過10K，他們都放慢腳步。它最終會減慢到1或2個報表/秒。有誰知道這是否是loadrdf的正常行爲，還是有辦法優化性能？編輯我增加了元組索引內存。請參閱我的回購ttl配置的一部分： owlim:entity

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在Visual Graph中搜索SKOS prefLabel

有沒有辦法通過prefLabel（Visual graph）搜索SKOS概念？另外，在結果中顯示prefLabels？

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如何使用sparql刪除

我擔心這是一個簡單的問題。。。有人能告訴我什麼是sparql刪除所有特定類型的資源？不僅僅是一個單獨的三元組，而是一整套資源。謝謝

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通過sesame/rdf4j無法使用GraphDB sparql端點SPARQLRepository接口

我們使用RDF4J（以前稱爲sesame）框架將sparql查詢運行到遠程GraphDB三重存儲。這可以通過rdf4j HTTPRepository接口成功運行，該接口使用Graphdb服務器的URL和存儲庫標識，但在使用以sparlq端點url作爲參數的rdf4j SPARQLRepository接口時失敗。運行查詢，我們會得到一個異常上查詢驗證「無法獲取服務器協議，在此服務器上沒有這樣的