{{위키데이터 속성 추적}}
'''트리플스토어'''(triplestore) 또는 '''RDF 스토어'''(RDF store)는 [[시맨틱 쿼리]]를 통해 [[시맨틱 트리플|트리플]]<ref>[http://www.w3.org/2001/sw/Europe/events/20031113-storage/positions/rusher.html TripleStore], Jack Rusher, {{sectionlink|Simple Knowledge Organization System|SWAD-Europe (2002–2004)}}, Workshop on Semantic Web Storage and Retrieval – Position Papers.</ref>의 저장, 검색을 위해 특수 목적을 위해 만들어진 [[데이터베이스]]이다.

마치 [[관계형 데이터베이스]]처럼 트리플스토어에 정보를 저장하고 [[질의어]]를 통해 검색을 수행한다. 관계형 데이터베이스와는 달리 트리플스토어는
트리플의 저장과 검색에 최적화되어 있다. 쿼리뿐 아니라 트리플은 [[자원 기술 프레임워크]](RDF)와 기타 포맷을 사용하여 가져오기/내보내기를 할 수 있는 것이 보통이다.

== 구현 ==
일부 트리플스토어들은 완전히 처음부터 데이터베이스 엔진으로서 개발되고 있는 반면, 그 밖의 트리플스토어들은 기존의 상용 관계형 데이터베이스 엔진(예: SQL 기반)<ref>{{cite patent|US|2003145022|title=Storage and Management of Semi-structured Data}}: use of SQL relational databases as an RDF triple store.</ref>이나 NoSQL [[문서 지향 데이터베이스]] 엔진 위에 개발되고 있다.<ref>{{웹 인용|last=Cagle|first=Kurt|title=Semantics + Search : MarkLogic 7 Gets RDF|url=http://blogs.avalonconsult.com/blog/search/semantics-search-marklogic-7-gets-rdf/|accessdate=7 August 2015|archive-date=2015-08-08|archive-url=https://web.archive.org/web/20150808054320/http://blogs.avalonconsult.com/blog/search/semantics-search-marklogic-7-gets-rdf/}}</ref> [[OLAP]] 데이터베이스의 초기 개발처럼 이 중간적인 접근은 대형의 강력한 데이터베이스 엔진들이 트리플스토어 개발의 초기 단계에서 이루어지는 프로그래밍을 거의 거치지 않도록 설계를 허용하였다. 네이티브 트리플스토어들이 오랜 시간에 걸쳐 성능 상의 이점을 취할 수 있을 가능성이 있는 것으로 보인다. SQL을 통해 트리플스토어를 구현할 때의 어려운 점은 트리플이 저장될 수 있더라도 그래프 기반 RDF 모델의 효율적인 조회 방식을 SQL 쿼리에 구현하는 것(예: [[SPARQL]]로부터의 매핑)은 어렵다.<ref>{{웹 인용 |title=The importance of SPARQL can not be overestimated |url=http://www.semantic-web.at/news/jeen-broekstra-x22-the-importance-of-sparql-can-not-be-overestimated-x22 |last=Broekstra |first=Jeen |date=19 September 2007 |확인날짜=2018-04-17 |archive-date=2014-12-19 |archive-url=https://web.archive.org/web/20141219084958/http://www.semantic-web.at/news/jeen-broekstra-x22-the-importance-of-sparql-can-not-be-overestimated-x22 |url-status= }}</ref>

== 관련 데이터베이스 유형 ==
트리플에 이름을 추가하면 "쿼드 스토어"(quad store) 또는 [[지명 그래프]](named graph)가 된다. [[그래프 데이터베이스]]는 노드, 엣지, 프로퍼티가 있는 그래프 구조를 사용하여 데이터를 표현하고 저장하므로 트리플스토어에 비해 더 일반화된 구조를 지닌다. 그래프 데이터베이스는 인덱스에서 자유로운 인접(adjacency)을 제공할 수 있으며 이는 모든 요소가 인접 요소들에 직접적인 포인터를 포함하고 있으면서 인덱스 검색이 불필요하다는 것을 뜻한다. 그래프를 저장할 수 있는 일반적인 그래프 데이터베이스들은 트리플스토어와 네트워크 데이터베이스 등의 특수한 그래프 데이터베이스와는 구별된다.

== 같이 보기 ==
* [[개체-관계 모델]]
* [[ISO/IEC 19788]]
* [[RDFLib]]
* [[시맨틱 데이터 모델]]
* [[시맨틱 위키]], [[시맨틱 미디어위키]]
* [[SPARQL]] – W3C 사양

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* [http://esw.w3.org/topic/LargeTripleStores A list of large triplestores]
* [http://swat.cse.lehigh.edu/projects/lubm/ Lehigh University Benchmark (LUBM)]
* [https://web.archive.org/web/20110623224454/http://blog.datagraph.org/2010/04/rdf-nosql-diff How RDF Databases Differ from Other NoSQL Solutions]
* [http://www.w3.org/2001/sw/DataAccess/ W3C SPARQL Working Group] was RDF Data Access Working Group
* [http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/ SPARQL Query language]
* [http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-protocol/ SPARQL Protocol]
* [http://www.w3.org/TR/sparql11-update/ SPARQL 1.1 Update] W3C Recommendation 21 March 2013
* Metaweb's [https://web.archive.org/web/20160722220415/http://wiki.freebase.com/wiki/Graphd Graphd] tuple store (owned by Google) used in [[Freebase]] and [[Knowledge Graph]]

{{데이터베이스 모델}}

{{전거 통제}}

[[분류:데이터베이스 유형]]
[[분류:데이터베이스 관리 시스템]]
[[분류:데이터베이스 이론]]
[[분류:메타데이터]]
[[분류:시맨틱 웹]]
[[분류:트리플스토어| ]]