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Amazon Neptune は、統一された JSON ドキュメント構造を使用して、SPARQL と Gremlin の両方のデータを OpenSearch Service に保存します。OpenSearch の各ドキュメントは 1 つのエンティティに対応し、そのエンティティに関連するすべての情報を格納します。Gremlin の場合、頂点とエッジはエンティティと見なされるため、対応する OpenSearch ドキュメントには頂点、ラベル、およびプロパティに関する情報があります。SPARQL の場合、サブジェクトはエンティティと見なすことができるため、対応する OpenSearch ドキュメントには、1 つのドキュメント内のすべての述語とオブジェクトのペアに関する情報があります。
注記
Neptune から OpenSearch へのレプリケーション実装では、文字列データのみが保存されます。ただし、他のデータ型を保存するように変更することはできます。
統一された JSON ドキュメント構造は次のようになります。
{ "entity_id": "Vertex Id/Edge Id/Subject URI", "entity_type": [List of Labels/rdf:type object value], "document_type": "vertex/edge/rdf-resource" "predicates": { "Property name or predicate URI": [ { "value": "Property Value or Object Value", "graph": "(Only for Sparql) Named Graph Quad is present" "language": "(Only for Sparql) rdf:langString" }, { "value": "Property Value 2/ Object Value 2", } ] } }
-
entity_id– ドキュメントを表すエンティティ固有の ID。SPARQL の場合、これはサブジェクトの URI です。
Gremlin の場合、これは
Vertex_IDまたはEdge_IDです。
entity_type– 頂点またはエッジの 1 つや複数のラベル、またはサブジェクトの 0 個以上のrdf:type述語値を表します。document_type– 現在のドキュメントが頂点、エッジ、RDF リソースを表すかどうかを指定するために使用されます。-
predicates– Gremlin では、頂点またはエッジのプロパティと値が保存されます。SPARQL の場合、述語オブジェクトのペアを保存します。プロパティ名は、OpenSearch では
properties.name.valueの形式になります。クエリを実行するには、その形式で名前を付ける必要があります。 value– Gremlin のプロパティ値、または SPARQL のオブジェクト値。graph– SPARQL の名前付きグラフ。language– SPARQL のrdf:langStringリテラルの言語タグ。
サンプルの SPARQL OpenSearch ドキュメント
[データ]
@prefix dt: <http://example.org/datatype#> . @prefix ex: <http://example.org/> . @prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#> . @prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> . ex:simone rdf:type ex:Person ex:g1 ex:michael rdf:type ex:Person ex:g1 ex:simone ex:likes "spaghetti" ex:g1 ex:simone ex:knows ex:michael ex:g2 # Not stored in ES ex:simone ex:likes "spaghetti" ex:g2 ex:simone ex:status "La vita è un sogno"@it ex:g2 ex:simone ex:age "40"^^xsd:int DG # Not stored in ES ex:simone ex:dummy "testData"^^dt:newDataType DG # Not stored in ES ex:simone ex:hates _:bnode # Not stored in ES _:bnode ex:means "coding" DG # Not stored in ES
ドキュメント
{ "entity_id": "http://example.org/simone", "entity_type": ["http://example.org/Person"], "document_type": "rdf-resource" "predicates": { "http://example.org/likes": [ { "value": "spaghetti", "graph": "http://example.org/g1" }, { "value": "spaghetti", "graph": "http://example.org/g2" } ] "http://example.org/status": [ { "value": "La vita è un sogno", "language": "it" // Only present for rdf:langString } ] } }
{ "entity_id" : "http://example.org/michael", "entity_type" : ["http://example.org/Person"], "document_type": "rdf-resource" }
サンプルの Gremlin OpenSearch ドキュメント
[データ]
# Vertex 1 simone label Person <== Label simone likes "spaghetti" <== Property simone likes "rice" <== Property simone age 40 <== Property # Vertex 2 michael label Person <== Label # Edge 1 simone knows michael <== Edge e1 updated "2019-07-03" <== Edge Property e1 through "company" <== Edge Property e1 since 10 <== Edge Property
ドキュメント
{ "entity_id": "simone", "entity_type": ["Person"], "document_type": "vertex", "predicates": { "likes": [ { "value": "spaghetti" }, { "value": "rice" } ] } }
{ "entity_id" : "michael", "entity_type" : ["Person"], "document_type": "vertex" }
{ "entity_id": "e1", "entity_type": ["knows"], "document_type": "edge" "predicates": { "through": [ { "value": "company" } ] } }
