《表1 基于图结构的RDF数据划分方法总结》

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《分布式环境下大规模资源描述框架数据划分方法综述》

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多粒度层次划分方法的划分过程简单，无需过多地考虑RDF图复杂的结构特征信息，能够满足一般情况下的数据划分需求。但是，该方法较少考虑顶点和边之间丰富的关系，并不适合处理对数据划分要求较高的SPARQL查询。相对于多粒度层次划分，模板划分方法利用一些RDF图中的资源类型信息进行数据的划分。但是，如何定义合适的模板是一个难点。聚类划分方法相对于前两种方法，划分的粒度更细。在划分时充分地考虑了图的结构特征信息。但是，聚类过程可能需要迭代多次，消耗大量的计算资源。表1为三种基于图结构的RDF数据划分方法的优缺点、难点对比。