拡張性があるため、アプリケーションにセマンティックデータモデルを使用しようとしています。RDFStore（Sesame、Jenaなど）間のパフォーマンス/スケールの比較を、それぞれの長所と短所とともに読んだことがあります。
ただし、セマンティックデータストアと従来のmysqlクエリおよびデータベースのクエリパフォーマンスにどのような影響があるのか疑問に思っています。
RDBMSは、より高速な応答のためにインデックスとクエリプランを最適化しました。セマンティックデータストアを持つものを失っていますか？研究はありますか？
ポインタ/リソースを提供していただけますか？
一般的に、リレーショナルデータベースは、重複するタスクのトリプルストアよりも高速になると思います。しかし、それはまったく驚くべきことではありません。リレーショナルデータベースは、研究開発の面で数十年の長いスタートを切っています。
したがって、リレーショナルモデルとRDFモデルで簡単に表現できるタスクがある場合は、リレーショナルデータベースを使用するとおそらく高速になります。
しかし、それはトリプルストアが高速またはスケーラブルではないということではありません。それは誤りです。これらは、RDFの保存とSPARQLクエリへの回答の要件に合わせて最適化されています。私は学者ではありませんが、これらの分野の研究は過去10年間でかなり増加しているように感じます。
すべてに最適化されたインデックスがあると思います。これらの最適化がどのように機能し、適用されるかは、クエリエンジンごとにアクセスパターンが異なるため、ストアごとに異なる可能性がありますが、かなり最適化されています。リレーショナルストアと同じようにそれらをいじくり回すことはできませんが、私の経験では、それが最善です。データベースベンダーは、ユーザーよりも優れた動作をする方法を知っています。
ほとんどの場合、クエリプランナーまたは少なくとも何らかの形式のクエリ最適化がクエリエンジンに組み込まれています。
最後に、主にトリプルストアへのAPIであるJena＆Sesameよりもはるかに多くのトリプルストアがありますが、特にTDBとSesame Nativeは、自社開発のトリプルストア実装として提供されています。Stardog、OWLIM、Virtuoso、4Store、Mulgara、Parliament、BigDataは、頭に浮かぶ他のいくつかの製品です。
要するに、RDFがアプリケーションに適している場合は、それを使用して、トリプルストアを使用します。リレーショナルモデルの方が理にかなっている場合は、標準のリレーショナルデータベースを使用してください。靴べらを重ねてみると、ひどい時間を過ごすことになります。