Avaliações e Detalhes do Produto de RDFox

A execução instantânea das regras Datalog é uma das melhores características, assim como as capacidades de raciocínio, que possuem algumas características úteis e únicas. RDfox é muito bom para dados dinâmicos e em trânsito. RDFox tem um raciocínio muito rápido, é muito conveniente escrever scripts para economizar tempo ao trabalhar com RDFox. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A documentação é bastante técnica e poderia incluir mais exemplos e fornecer mais informações sobre alguns recursos do RDFox. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como uma solução em memória, o RDFox pode ingerir dados RDF com velocidade impressionante. Na prática, com um conjunto de dados que ocupava 167GB de RAM, a ingestão levou 18 minutos quando paralelizada. O sistema é direto de configurar.

A implementação de regras Datalog no RDFox torna possível responder a consultas "impossíveis". Nossa equipe tinha uma consulta complexa que inicialmente levava 38 minutos para ser executada. Depois que adicionamos regras para simplificar nossos padrões de dados, a avaliação da consulta caiu para 10 milissegundos!

Com regras, "visões" semânticas podem ser pré-computadas no lado dos dados. Essa capacidade pode simplificar a criação e composição de interfaces de usuário orientadas a entidades, acelerando o processo de desenvolvimento do front-end.

O RDFox fornece conectores para fontes de dados externas, como o Solr, permitindo uma integração poderosa com busca de texto completo.

A equipe da Oxford Semantic Technologies é de primeira linha, com fortes credenciais acadêmicas: o RDFox representa o melhor em desenvolvimento de produtos orientado por pesquisa. O produto está em constante melhoria, com aprimoramentos recentes focados em alta disponibilidade e suporte robusto para grafos nomeados. No geral, o suporte técnico do RDFox foi excepcional, e quaisquer problemas foram prontamente resolvidos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A documentação do RDFox é bastante completa, mas poderia se beneficiar, em alguns pontos, de exemplos adicionais de uso concreto (como os comandos reais necessários no shell do RDFox).

O suporte para serializações RDF adicionais, como JSON-LD, seria interessante. O suporte para consultas federadas SPARQL 1.1 com a palavra-chave SERVICE também seria útil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

- direto para começar a funcionar

- o raciocínio semântico baseado em regras é um verdadeiro superpoder em comparação com alguns outros bancos de dados de grafos

- várias opções de implantação, incluindo padrão de alta disponibilidade

- conector embutido para Apache Solr torna a construção de aplicações de busca altamente viável

- ótimo suporte e documentação Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não é realmente um problema com o RDFox, mas SPARQL e TTL podem demorar um pouco para entender quando você está começando. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Tem uma barreira de entrada baixa e a curva de aprendizado é razoável. Ótimo suporte da equipe RDFox! Eles nos ajudaram muito a integrá-lo com a arquitetura atual e a continuar dando manutenção à medida que novas versões eram lançadas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O projeto enfrentou alguns problemas de concorrência, mas, no geral, o desempenho é bom. Em um momento do projeto, paramos de atualizar a versão do banco de dados, e é por isso que não me sinto capaz de revisar a versão mais recente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

* Low barrier to entry; graph visualizations; easy data upload; in-memory persistence.

* Responsive support team

* Enterprise features: HA, transactions

* Performance Análise coletada por e hospedada no G2.com.

No dislikes. In fact, I found a minor bug during our evaluation, and the engineering team had a fix the next day. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Desempenho! Testei o RDFox com o LUBM Benchmark e os tempos registrados para carregar e consultar dados foram bastante impressionantes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não encontrei nenhuma desvantagem do ponto de vista de desempenho. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Configuração fácil com imagens Docker na Nuvem, mas também a implementação em uma máquina local é muito simples.

A Oxford Semantic oferece excelentes sessões de introdução pessoal para te atualizar e começar a usar o banco de dados.

A implementação de Datalog é benéfica para superar as limitações do OWL (dados ausentes, verificação de restrições). Depois de se acostumar, as regras de data log são bastante simples de aplicar. Além disso, se alguém ficar preso, o suporte da Oxford Semantics é muito responsivo (geralmente dentro de um dia útil). A ajuda fornecida vai além do suporte técnico da ferramenta, pois também oferece sugestões sobre como resolver problemas específicos com seus conjuntos de regras ou estrutura de ontologia.

Pelo que posso dizer, o raciocínio (processamento de novos conjuntos de regras) é rápido. O raciocínio incremental (se novos dados forem adicionados) também é um ótimo recurso se você lida com conjuntos de dados massivos sendo atualizados regularmente.

Não menos importante: a Oxford Semantics tem uma equipe amigável que torna a interação divertida. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A documentação poderia ser um pouco melhor. No entanto, também foi possível obter esclarecimentos rapidamente com o Suporte. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Estou realmente trabalhando em um projeto de pesquisa na área médica (CDSS) em parceria com a indústria. O RDFox foi escolhido e eu o uso o tempo todo. Estou sempre impressionado com seu poder e velocidade de execução. Por exemplo, um tempo de solicitação de vários minutos com outros motores SPARQL é frequentemente resolvido em menos de um segundo com o RDFox! Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Talvez mais funcionalidade no site da web do console, mas a equipe do RDFox é muito reativa, e cada novo lançamento traz muitas melhorias. O console web, na versão 5.2, agora se torna muito bonito com destaque de sintaxe SPARQL e conclusão de sintaxe. E também uma ferramenta web fantástica para criar dinamicamente gráficos com base nos triplos de uma consulta. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É muito simples e intuitivo de usar; é ótimo para iniciantes como eu e me permitiu aprender muito rapidamente. Também acelerou muito a funcionalidade em nosso produto, o que é ainda mais desejável para a Legislate! Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nada que eu possa pensar, eu realmente gosto de usar o RDFox. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

RDFox é um banco de dados gráfico semântico "enxuto e eficiente", a Oxford Semantic Technologies entende claramente quais são as prioridades principais para quem deseja implantar um banco de dados em produção: ele precisa ser rápido, confiável e previsível. Muitos de seus concorrentes se concentram em adicionar mais e mais recursos (muitas vezes proprietários), esquecendo-se (um pouco) dessas três prioridades principais.

RDFox tem um design radicalmente diferente de outros bancos de dados gráficos semânticos no sentido de que é um banco de dados "na memória" (com suporte total a transações ACID), o que significa que é extremamente rápido (muitas consultas LUBM são mais de 1000 vezes mais rápidas do que o concorrente mais próximo), mas também significa que realmente precisa de muita memória para grandes conjuntos de dados.

Felizmente, se você estivesse construindo um Enterprise Knowledge Graph (EKG) de acordo com os 10 princípios do EKGF, não precisaria ter todos os seus conjuntos de dados em apenas uma instância de banco de dados e poderia escalar horizontalmente livremente. RDFox permitiria que você suportasse casos de uso em tempo real, como cálculo de risco pré-negociação ou outros casos de uso avançados usando muitos conjuntos de dados complexos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sem suporte para clustering ainda. Acredito que essa funcionalidade estará disponível em breve. Análise coletada por e hospedada no G2.com.