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Modèle requête pour mode spécial de signification

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Le problème est que le filtre d`âge est appliqué à chaque étape récursive, c.-à-d. la requête cherche des chemins où chaque acteur intermédiaire est plus de 80, mais aucun de ceux co-vedette avec Kevin Bacon (dans notre jeu de données de jouet). Au lieu de cela, nous avons besoin d`une requête qui vérifie la condition uniquement aux nœuds de fin de candidat: pour répondre à cette requête, Stardog le réécrit d`abord à l`aide des informations contenues dans le schéma. Ainsi, la requête d`origine est réécrite en quatre requêtes: la journalisation des requêtes lentes est également disponible. Consultez la section gestion des requêtes en cours d`exécution ci-dessous. transaction. isolation doit être définie sur SERIALIZABLE pour le mode de protection ICV afin de garantir l`intégrité des données WRT les contraintes. Examinons d`autres questions autour du soin quotidien et de l`alimentation des analyses prédictives et des modèles dans Stardog. GraphQL est un langage fortement typé où les champs utilisés dans une requête doivent être conformes aux définitions de type dans un schéma GraphQL. Par défaut, Stardog détend cette restriction et permet l`exécution de requêtes sans schéma explicite.

Toutefois, si vous le souhaitez, un ou plusieurs schémas GraphQL peuvent être ajoutés à la base de données et utilisés pendant l`exécution de la requête. Les avantages de l`utilisation d`un schéma explicite sont les suivants: Si vous souhaitez utiliser le cluster en mode HTTP uniquement, vous pouvez ajouter le mode http aux paramètres backend. La fonction correspond aux expressions intégrées utilisées dans les expressions FILTER, BIND et SELECT, ainsi qu`aux opérateurs d`agrégation dans une requête SPARQL. Exemples: & & and | | et les fonctions définies dans la spécification SPARQL comme sameTerm, Str, et maintenant. Notez qu`il y a beaucoup d`IRIs qui contiennent des ID de film et de personne. Ces IRIS portée sont redondants dans ce jeu de données, mais ils servent un objectif lorsque vous travaillez avec des sources de données dénormalisées, qui est courante dans les bases NoSQL comme MongoDB. Dans ce jeu de données, le nom d`une personne peut apparaître dans un objet acteur ou réalisateur. Le nom est répété pour chaque travail de direction ou d`intérim que la personne a eu. Il n`y a aucune garantie que le nom d`une personne est constant dans tous leurs emplois, soit parce que le champ reflète le nom de la personne a eu au moment du travail, ou à cause d`un problème lors d`une mise à jour qui a conduit à l`incompatibilité. Sans IRIs qui portée une personne à un film spécifique, lorsque vous interrogez le nom de la personne, la réponse correcte est un enregistrement pour chaque paire personne/nom, qui peut être une requête coûteuse.

Voir le billet de blog Mapping données Denormalized pour plus de détails. La condition modifie la clause WHERE de la requête. Lorsque vous spécifiez une condition de colonne, vous devez inclure l`opérateur et l`opérande appropriés. Toutes les conditions SQL standard sont prises en charge. Par exemple: Notez que les requêtes sur un modèle déployé en mode DirectQuery peuvent renvoyer des résultats différents que lorsque le même modèle est déployé en mémoire, car les données sont extraites directement d`un magasin de données relationnelles et les agrégations requises par les formules sont exécutées à l`aide du moteur relationnel pertinent, plutôt que d`utiliser le moteur d`analyse en mémoire xVelocity pour le stockage et le calcul. Par exemple, il existe des différences dans la façon dont certaines banques de données relationnelles gèrent des valeurs numériques, des dates, des NULLS, etc. Le service Stardog écrira les journaux dans le répertoire „logs” dans le répertoire d`installation par exemple, la requête suivante retournera les 3 éléments les plus similaires et leurs scores de confiance, limitant la recherche à 10 clusters.