gStore圖數(shù)據(jù)庫引擎

gStore是一個面向RDF知識圖譜的圖數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（通常稱為Triple Store）。

知識圖譜數(shù)據(jù)管理的一個核心問題是如何有效地存儲RDF數(shù)據(jù)集和快速回答SPARQL查詢。總的來說，有兩套完全不同的思路。其一是可以利用已有的成熟的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（例如關系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)）來存儲知識圖譜數(shù)據(jù)，將面向RDF知識圖譜的SPARQL查詢轉(zhuǎn)換為面向此類成熟數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的查詢，例如面向關系數(shù)據(jù)庫的SQL查詢，利用已有的關系數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品或者相關技術來回答查詢。這里面最核心的研究問題是如何構建關系表來存儲RDF知識圖譜數(shù)據(jù)，并且使得轉(zhuǎn)換的SQL查詢語句查詢性能更高；其二是直接開發(fā)面向RDF知識圖譜數(shù)據(jù)的Native的知識圖譜數(shù)據(jù)存儲和查詢系統(tǒng)（Native RDF圖數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)），考慮到RDF知識圖譜管理的特性，從數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的底層進行優(yōu)化。

不同于傳統(tǒng)基于關系數(shù)據(jù)庫的知識圖譜數(shù)據(jù)管理方法，gStore原生基于圖數(shù)據(jù)模型(Native Graph Model)，維持了原始RDF知識圖譜的圖結構；其數(shù)據(jù)模型是有標簽、有向的多邊圖，每個頂點對應著一個主體或客體。gStore系統(tǒng)將RDF和SPARQL分別表示成圖的形式，利用子圖匹配的方法來回答SPARQL查詢，并且利用基于圖結構的索引(VS-tree)來加速查詢的性能。?例如在RDF中，主體和客體可以分別表示成RDF圖中的節(jié)點，一條稱述（即RDF三元組）可以表示成一條邊，其中謂詞是邊的標簽。SPARQL語句同樣可以表示成一個查詢圖。?

RDF圖和SPARQL查詢圖

gStore圖數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢：

1. 擁有自主研發(fā)的核心圖數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)技術;
2. 對RDF知識圖譜數(shù)據(jù)文件原生支持；
3. 引擎對于圖查詢/分析的原生支持；
4. 支持描述性(而非過程化)查詢語言；
5. 性能：秒級多跳查詢；
6. 支持跨復雜數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析。

性能測試

國家權威的第三方軟件測評機構對gStore性能進行了對比測試，測試結果表明在國際通用的圖數(shù)據(jù)評測數(shù)據(jù)集上，與Neo4j,Virtuoso,Jena,JanusGraph等4種目前市場上主流圖數(shù)據(jù)庫進行了對比測試，測試結果表明gStore的數(shù)據(jù)查詢性能具有明顯優(yōu)勢。

中國軟件測評中心對分布式gStore存儲容量和gStore的查詢性能進行了嚴格測試，驗證了分布式gStore支持百億規(guī)模三元組數(shù)據(jù)，且平均查詢響應時間僅為1.797秒。

gStore 擁有以下特性：

1. gStore從圖數(shù)據(jù)庫角度存儲和檢索RDF知識圖譜數(shù)據(jù)；
2. gStore支持W3C定義的SPARQL 1.1標準，包括含有Union，OPTIONAL，F(xiàn)ILTER和聚集函數(shù)的查詢；gStore支持有效的增刪改操作；
3. gStore單機可以支持1Billion（十億）三元組規(guī)模的RDF知識圖譜的數(shù)據(jù)管理任務；

關于gStore的核心學術思路，請參考gStore所發(fā)表的論文。

gStore 應用案例

1. 金融知識圖譜項目——多層股權查詢示例

2. 政府大數(shù)據(jù)——親屬關系檢索（用于民政和司法）

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3.?智能問答機器人

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4.?智慧醫(yī)療——基于醫(yī)療知識圖譜的問答

gStore可下載資源

1. gStore(單機版）：http://www.gstore-pku.com/pcsite/download-1.html
2. gStore Workbench：http://www.gstore-pku.com/pcsite/download-2.html
3. gStore云端：http://cloud.gstore.cn/