Discussion :

[snake264]

Notre équipe a pu remarqué que l'une des questions qui revient le plus fréquemment est "quel triple store utilisez-vous ?". Et pour cause : ils sont nombreux, chacun ayant ses spécificités. C'est la raison de ce sondage : exprimez-y votre opinion. Quel triple store utilisez-vous ? Pour quelles raisons ? Avez-vous tenté d'autres outils avant de poser ce choix ? Qu'est-ce qui l'a motivé ?

Pour ceux d'entre vous qui ne sauraient pas ce qu'est un triple store, voici une petite définition. Un triple store est un gestionnaire de triplets RDF, une plate-forme servant à stocker vos données RDF. Vous pouvez interroger cette plate-forme par l'intermédiaire du langage SPARQL afin de récupérer les données que vous souhaitez et qui sont contenues dans votre triple store.

Pour plus d'information sur les standard et outils du Web sémantique, je vous renvoie à la FAQ

[Metafire18]

J'ai voté "Autre" personnellement.

La majorité de l'équipe dans laquelle je travaille utilise Sesame pour profiter des bonnes performances de ce dernier (ce n'est pas le meilleur du marché cela dit). Pour ma part, je suis plutôt amené à utiliser Jena TDB car les projets qui m'ont été confiés nécessitent l'utilisation de l'API Jena (l'association entre Jena et certains magasins de triplets paraît être un peu complexe).

Au passage, je note qu'on emploie en général les termes "Triple store" ou "Magasins de triplets". "Triplet store" est un mélange de français et d'anglais

[pseudo8821]

Moi j'ai voté Sesame, j'ai fait une petite comparaison des tripLeStore disponibles et Sesame parait raisonnablement bon ...
on peut soit opté pour un natif ou un in-memory.

[Metafire18]

Moi j'ai voté Sesame, j'ai fait une petite comparaison des tripLeStore disponibles et Sesame parait raisonnablement bon ...

C'est certain même si il reste en dessous de "triple store" comme Virtuoso selon la majorité des benchmarks.

on peut soit opté pour un natif ou un in-memory.

Ou un non-natif...

[Tommy31]

Dans le cadre d'un projet européen, nous avons choisi Fuseki, avec le backend SDB (donc base de données relationnelles derrière). Moyennement performmant, mais politiquement acceptable par nos DBAs.

[megaloplex]

Bonjour
j'utilise jena TDB aprés avoir utiliser et atteint les limites de jena SDB (aprés 2.000.000 de n-uplet dans la base). j'ai pas testé sesame, car j'avais déja implémenté tous le systeme avec jena, les performances avec TDB sont plutôt bonnes et puis voici un benchmark qui permet de faire la comparaison avec d'autres triple store.
les temps de réponses :

• Avec des recherches pleins texte "filter regex" s’exécutent au alentour de 78Ms et au alentour de 5sec quand le résultat est stocké dans une liste .

• Afin de récupérer la liste de toutes les données sans l'affichage s’exécute en 55Ms

sachant que j'ai stocké dans ma base tous les abstract (version longue) qu'offre DBpedia, et aussi les personne célèbres.

[Tommy31]

Avec des recherches pleins texte "filter regex" s’exécutent au alentour de 78Ms et au alentour de 5sec quand le résultat est stocké dans une liste .

Tu veux dire 78 ms

Je suis encore dans le configuration Fuseki/SDB, avec une nombre de triplets détenus d'environ 153000, ce qui est très modeste. Sous ce contexte, les performances sont correctes, en tout cas pour l'usage que l'on en fait.

Mais la vie du système n'en est qu'à ces débuts et il va être amené à grandir très vite. Il est possible que l'on envisage alors de passer par un mécanisme de stockage natif, type TDB.

[megaloplex]

oui 75 millisecondes, J'ai laissé tombé SDB car c'est devenu impossible d'interrogé la base, et meme aprés création d'index et de clé primaire (qui n'est pas fait automatiquement) été devenu un calvaire, concernant TDB, je trouve qu'il reste du chemin a faire, surtout concernant l'optimisation de l'espace a loué.

[Sapience]

Pour moi c'est Sesame, non pas tant pour ses performances que pour :

• la propreté de son API
• le serveur que l'on peut déployer facilement
• son intégration maven (relativement) facile.
• et surtout ses possibilités d'intégration avec beaucoup de backends existants, ce qui en fait l'équivalent de JDBC pour le SPARQL.

[sosita87]

Bonjour,
De ma part j'ai utilisé virtuoso avec dbpedia benchmark,il est performant et il dispose de la rapidité d'exécution des requetes,mais le problème c'est qu'il ne satisfait pas touts les spécifications de sparql 1.1 notamment les property path qui sont importants pour les expressions régulières.

[CiciAmel]

Moi je prépare un mémoire dans le domaine du web sémantique et je voudrais utiliser enfin il m'ai plus ou moins imposé d'utiliser le triple store Fuseki et j'avoue que même moi il plait bcp pour ces performances mais le pblm je n'arrive pas à l'installer si qlq peut m'y aider par exemple toi Tommy31 vue que tu la déjà installer et utiliser
Merci d'avance.