在MarkLogic 8中删除/更新BiTemporal三元组
通过在MarkLogic8中引入新的BiTemporal功能,您可以跟踪两个时间轴的变化:有效时间和系统时间.三元组也支持这些功能.所以你可以沿着这两个轴回到过去,并可能看到变化.但是,由于三元组存储在文档中,而双时态元数据存储在文档级别而不是三级,因此您无法删除或更新特定的三元组.此外,您不能将新的SPARQL Update功能与时间三元组一起使用.这是一个例子:
在第1天,我们添加以下三元组,我们假设它们总是正确的: <temporalTriples> <systemStart /> <systemEnd /> <validStart>2001-01-01T00:00:00Z</validStart> <validEnd>2999-01-01T00:00:00Z</validEnd> <sem:triples> <sem:triple> <sem:subject>Denver</sem:subject> <sem:predicate>state</sem:predicate> <sem:object>CO</sem:object> </sem:triple> <sem:triple> <sem:subject>San Francisco</sem:subject> <sem:predicate>state</sem:predicate> <sem:object>CA</sem:object> </sem:triple> </sem:triples> </temporalTriples> 在第2天,我们认为Luna居住在丹佛,我们增加了以下三倍: <temporalTriples> <systemStart /> <systemEnd /> <validStart>{current-dateTime()}</validStart> <validEnd>2999-01-01T00:00:00Z</validEnd> <sem:triples xmlns:sem="http://marklogic.com/semantics"> <sem:triple> <sem:subject>Luna</sem:subject> <sem:predicate>city</sem:predicate> <sem:object>Denver</sem:object> </sem:triple> </sem:triples> </temporalTriples> 现在在第3天,我们想要将Luna市改为旧金山,所以我们别无选择,只能添加另一个三元组: <temporalTriples> <systemStart /> <systemEnd /> <validStart>{current-dateTime()}</validStart> <validEnd>2999-01-01T00:00:00Z</validEnd> <sem:triples xmlns:sem="http://marklogic.com/semantics"> <sem:triple> <sem:subject>Luna</sem:subject> <sem:predicate>city</sem:predicate> <sem:object>San Francisco</sem:object> </sem:triple> </sem:triples> </temporalTriples> 如果没有三重更新/删除的概念,有几个问题会导致MarkLogic无法正确回答某些问题: >如果您要求所有有效三元组(沿有效时间轴),您将获得所有三元组,包括< Luna> <城市> <丹佛取代. 以下是一个示例查询,它提供了所有有效的三元组: sem:sparql('SELECT * WHERE { ?s ?p ?o . }',(),sem:store( (),cts:and-query(( cts:period-range-query( "valid","ALN_CONTAINS",cts:period( xs:dateTime("2998-12-31T23:59:59Z") ) ),cts:collection-query("temporalCollection"),cts:collection-query("temp/triples.xml") )) ) ) 基于这些,您无法正确回答以下问题: >如果您要求Luna居住的有效城市和州,您将获得丹佛和旧金山及其州. 以下是主要问题的摘要: >在数据库中添加新的三元组:ML8双时态功能完美支持它.您可以及时返回并查看添加前的DB. 是否有任何解决方法可以删除/更新时间三元组,以便我们可以回答示例问题? 解决方法
我认为依靠系统轴而不是有效轴是有意义的.不同之处在于系统轴有助于识别数据何时进入系统以及何时到期(例如,删除的时间等效物).有效轴告诉我们数据的语义有效性.它告诉它何时变得相关,何时失去/失去相关性.接下来,系统轴由MarkLogic管理,因此它确保时间版本没有重叠的结束时间,我认为这是导致上述示例中的主要问题.
我不确定所描述的案例是否真的需要BI-temporal. MarkLogic 9提供了使用单时间的选项,例如仅使用系统轴.这样可以使维护变得更加容易,因为您可以省略有效的轴属性,并且更加可靠,因为您只需要关注(临时)插入时的系统启动时间.之前的版本将自动过期,因为MarkLogic将相应地更新先前版本的系统结束时间. 我也认为如果你按照主题iri对你的三元组进行分组是最简单的,并且每个主题创建一个文档iri,暂时管理.如果更新特定主题的三元组,则可以执行临时节点更新以进行适当的三重更改.如果你然后首先为住在丹佛的Luna插入一个三元组,然后(暂时)更新Luna三重文档以说Luna生活在SF中,旧版本在最新版本的系统开始时间之前获得新的系统结束时间. 然后,您可以运行受限于cts的SPARQL查询:collection-query(‘latest’)仅获取最新的时间三元组,cts:lsqt-query(..)从LSQT之前的特定时间获取三元组,或者使用系统开始和结束时间属性的日期范围查询. HTH! (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |