9

私は、データ共有に対する2つの非常に異なるアプローチであるODataとSemantic Web /LinkedDataに頭を悩ませようとしています。2つの良い比較はありますか？

私が理解しているように、ODataは、シンジケーション/ CRUD（AtomPub）、シリアル化形式（XML、JSON）、データモデル、クエリ言語、およびこれらの既存のテクノロジーの使用を管理するいくつかのセマンティクス/規則を組み合わせています。これは主に、あるシステムからのデータを公開して、他のシステムがそれを利用できるようにすることを目的としています。

Linked Dataはデータモデルであり、URIへの厳密な取り組み、（オプション？）シリアル化形式（RDF / XML）ですが、（間違っている場合は訂正してください）トランスポートやCRUDなどについては何も述べていません。さまざまなソースから抽出された多数の小さなデータチャンクを推測できるようにすることを目的としています。（現時点では、私たちにとってそれほど重要なことではありません。少数のソース間で大量のデータを同期し、来歴情報を保持したいと考えています）。

特定のデータ管理プラットフォーム間でデータを共有するためのテクノロジーに興味があり、その一部は直接取り組んでいます。ODataは、開発者に説明するのが非常に簡単なので、より魅力的に見えます。このAPIを実装し、そのAtom標準に従い、このようにデータをシリアル化します。すでに1つのプラットフォームで非常によく似た処理を行っています。つまり、フィルタリングに使用されるURLパラメーターを使用して、AtomフィードでXMLシリアル化されたデータを共有します。

対照的に、RDFでの過去の作業経験は、脆弱で不透明（RDF / XMLの大規模なスラブ）、アクセスできない（SPARQLとSQLを使用）テクノロジーの印象を与えましたが、おそらく、次のようなトリプルストアでの作業の経験を混乱させていますリンクトデータAPIを介して既存のデータベースを公開するだけのイエナ。

範囲、テクノロジー、使いやすさ、将来の可能性などの点で、これら2つのアプローチの相違点と類似点に関する指針、コメントなどは素晴らしいでしょう。

4

3 に答える 3

7

これについて深く議論することは、実際には Stackoverflow の目的ではないと思いますが、違いと重複に関する興味深い議論への指針を示すことだけが目的です。

主な違いの 1 つは、OData には異なるソースからのデータを相互にリンクする手段がないことです。基本的に、あなたはまだサイロに閉じ込められています。

2 つのアプローチの間でデータを変換するためのさまざまな試みをチェックすることも興味深いかもしれません。ao http://answers.semanticweb.com/questions/1298/has-anyone-written-a-mapping-from-odata-to-rdfを参照してください。

于 2012-06-19T22:01:51.767 に答える
4

ODataの方が簡単かもしれませんが、決して良くはありません。SPARQLとRDF（RDF / XMLを忘れて、Turtleをよく見る）は、次のような多くの最先端機能を提供するとともに、ODataのすべてを満たします。

  • フェデレーション拡張
  • リンクトデータ
  • 推論と推論（より勇敢な人のために）

同様に、標準をサポートするソフトウェアは実際には非常に洗練されています。ODataに関心のあるほとんどの人は、一般的にMicrosoftのバックグラウンドを持っているので、dotNetRdfを見てください。

于 2012-06-21T10:50:03.800 に答える
3

比較マトリックスは次のとおりです。

http://uoccou.wordpress.com/2011/02/17/linked-data-odata-gdata-datarss-comparison-matrix/

残念ながら、表の書式設定はひどいものですが、内容は役に立ちます。

于 2012-06-21T23:47:07.920 に答える