Йена: Как вывести данные / проблемы с производительностью

Question

Я хотел бы использовать возможности вывода Jena, но у меня возникают некоторые проблемы с производительностью, когда я использую InfModel.

Вот упрощенный обзор моей онтологии:

Свойства:

hasX            (Ranges(intersection): X, inverse properties: isXOf)
|-- hasSpecialX (Ranges(intersection): X, inverse properties: isSpecialXOf)

isXOf           (Domains(intersection): X, inverse properties: hasX)
|--isSpecialXOf (Domains(intersection): X, inverse properties: hasSpecialX)

Кроме того, есть класс "Объект":

Object hasSpecialX some X

Явно хранятся следующие данные:

SomeObject a Object 
SomeX a X
SomeObject hasSpecialX SomeX  

Используя следующий запрос, я бы хотел определить, к какому классу относится экземпляр. Согласно сделанным предположениям, должен быть возвращен только SomeObject.

SELECT ?x WHERE { ?x :hasX :SomeX . } 

Тем не менее, запрос против ds.getDefaultModel() не работает, потому что данные не хранятся явно. Когда я использую infModel с другой стороны, запрос никогда не заканчивается. Самое большее, я ждал 25 минут, прежде чем прерывать. (Тройной магазин имеет размер около 180 МБ)

Это мой код:

OntModel ont = ModelFactory.createOntologyModel(OntModelSpec.OWL_MEM_MICRO_RULE_INF, null); 
ont.read("file:..." , "RDF/XML"); 

Reasoner reasoner = ReasonerRegistry.getOWLMicroReasoner(); 
reasoner = reasoner.bindSchema(ont); 

Dataset dataset = TDBFactory.createDataset(...); 
Model model = dataset.getDefaultModel(); 

InfModel infModel = ModelFactory.createInfModel(reasoner, model);

QueryExecution qe = null;
ResultSet rs;

try {
    String qry = "SELECT ?x WHERE { ?x :hasX :SomeX . }"; 
    qe = QueryExecutionFactory.create(qry, infModel); 
    rs = qe.execSelect(); 

    while(rs.hasNext()) {
        QuerySolution sol = rs.nextSolution(); 
        System.out.println(sol.get("x"));
    }
} finally {
    qe.close();
    infModel.close();
    model.close(); 
    dataset.close();
}

Что-то не так с приведенным выше кодом, или что еще может быть причиной того, что он не работает?

Кроме того, я хотел бы знать, смогу ли я повысить производительность, если я сделаю "Экспортировать выведенные аксиомы как онтологию" (как предоставлено Protege)?

РЕДАКТИРОВАТЬ: Тем временем я пытался использовать Pellet, но все же я не могу получить предполагаемую модель, как я описал в моем другом вопросе: OutOfMemoryError с использованием Pellet в качестве Reasoner. Так что еще я могу сделать?

Answer 1

Что касается производительности, лучше сделать вывод перед подтверждением данных, а не делать SPARQL с отключенным механизмом вывода Jena. Вы уже используете TDB, который является подходящим компонентом Jena для больших наборов данных.

Если при непосредственном использовании выведенных данных вы не получите ожидаемую производительность, я рекомендую перейти в более масштабируемый тройной магазин ( 4store или Virtuoso).