README

一个PHP实现的RDF库，实现了https://github.com/sweetrdf/rdfInterface接口。

目标是最简单、最简洁、最清晰的实现。性能并不是最重要的（请参考下面的性能章节）。

它可以作为测试其他库性能的基准，也可以用于测试rdfInterface实现的互操作性（例如，确保它们可以正确处理由其他库创建的rdfInterface\Term对象）。

安装

• 获取Composer
• 运行composer require sweetrdf/simple-rdf
• 运行composer require sweetrdf/quick-rdf-io以安装解析器和序列化器。

自动生成的文档

https://sweetrdf.github.io/simpleRdf/namespaces/simplerdf.html

它很不完整，但总比没有好。
包括RdfInterface文档，它解释了最重要的设计决策。

用法

(您也可以查看通用的rdfInterface 示例)

include 'vendor/autoload.php';

use simpleRdf\DataFactory as DF;

$graph = new simpleRdf\Dataset();
$parser = new quickRdfIo\TriGParser(new simpleRdf\DataFactory());
$stream = fopen('pathToTurtleFile', 'r');
$graph->add($parser->parseStream($stream));
fclose($stream);

// count edges in the graph
echo count($graph);

// go trough all edges in the graph
foreach ($graph as $i) {
  echo "$i\n";
}

// find all graph edges with a given subject
echo $graph->copy(DF::quadTemplate(DF::namedNode('http://mySubject')));

// find all graph edges with a given predicate
echo $graph->copy(DF::quadTemplate(null, DF::namedNode('http://myPredicate')));

// find all graph edges with a given object
echo $graph->copy(DF::quadTemplate(null, null, DF::literal('value', 'en')));

// replace an edge in the graph
$edge = DF::quad(DF::namedNode('http://edgeSubject'), DF::namedNode('http://edgePredicate'), DF::namedNode('http://edgeObject'));
$graph[$edge] = $edge->withObject(DF::namedNode('http://anotherObject'));

// find intersection with other graph
$graph->copy($otherGraph); // immutable
$graph->delete($otherGraph); // in-place

// compute union with other graph
$graph->union($otherGraph); // immutable
$graph->add($otherGraph); // in-place

// compute set difference with other graph
$graph->copyExcept($otherGraph); // immutable
$graph->delete($otherGraph); // in-place

$serializer = new quickRdfIo\TurtleSerializer();
$stream = fopen('pathToOutputTurtleFile', 'w');
$serializer->serializeStream($stream, $graph);
fclose($stream);

性能

simpleRdf\Dataset类不应该用于处理大量的四元组。

添加四元组的计算复杂度为O(N)，其中N是数据集中的四元组数量。这意味着添加n个四元组的计算复杂度为O(n!)（即，随着n的增加，它会迅速失控）。

仅展示一些结果

您应该明白这个意思，对吧？

其他操作的性能也不佳，例如，所有搜索和在位删除的复杂度均为O(N)，而所有返回数据集新副本的方法的复杂度均为O(N) + O(n!)（其中N是数据集中的四元组数量，n是返回数据集中的四元组数量）。

如果您正在寻找一个高性能的实现，请查看quickRdf。