本文探讨了知识图谱数据管理的挑战，对比了RDF三元组库和图数据库的存储方案。RDF三元组库如Virtuoso、Jena和RDF4J适用于中小规模知识图谱，而图数据库如Neo4j和JanusGraph适合大规模数据。面对万亿级三元组，关系数据库如Oracle12c配合扩展组件也能胜任。目前，尚无单一最佳的知识图谱数据库，未来发展方向将是融合与创新。
知识图谱与数据库系统
随着知识图谱规模的日益增长，知识图谱数据管理问题愈加突出。近年来，知识图谱和数据库领域均认识到大规模知识图谱数据管理任务的紧迫性。
由于传统关系数据库无法有效适应知识图谱的图数据模型，知识图谱领域形成了RDF数据的三元组库(Triple Store)，数据库领域开发了管理属性图的图数据库(Graph Database)。
知识图谱的主要数据模型有RDF图(RDFgraph) 和 属性图(Property Graph) 两种;知识图谱查询语言可分为 声明式(Declarative) 和 导航式(Navigational) 两类。
RDF三元组库
主要是由 Semantic Web 领域推动开发的数据库管理系统，其数据模型RDF 图和查询语言SPARQL均遵守W3C 标准。查询语言SPARQL 从语法上借鉴了 SQL语言，属于声明式查询语言。
最新的SPARQL 1.1版本为有效查询RDF三元组集合设计了
- 三元组模式(Triple Pattern)
- 基本图模式(Basic Graph Pattern)
- 属性路径(Property Path)
等多种查询机制。
图数据库
图数据库是数据库领域为更好地存储和
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