2.Model：

   
Model使用的是InfModel（Model的子接口）进行推理，而不是OntModel（InfModel的子接口），不使用OntModel的原因是因为其把整个数据集都加载入内存，资源占用厉害，这个我咨询过jena开发组。这次项目的owl文件粗略估计约1G以上，大概1000万Triples，索引一下也得3--4G，所以一开始就没有使用这个接口。不过OntModel是专为OWL设计的，可以支持很多内置的原语，也十分的方便，适用于小的数据集。InfModel使用的是RDFS++帮助推理，支持一部分推理语法，不过已经够用了。

3.problem：

     
如果本体库进行了索引，使用Model进行不带推理的检索，效率很高。5万Triples检索只需0.2秒。使用InfModel进行带推理的检索（我使用的是默认的hybrid
engine，包括了向前和向后chaining
engine），效率严重依赖于规则库的大小以及本体库内部类属结构，主要原因是InfModel在进行基于规则的推理之前（自动调用prepare()）会逐条匹配规则前提，推理出的结论会加入数据集，下次匹配会在新的数据集中重新匹配，由于数据量大，规则多，逐条匹配效率很低，也会产生很多中间结果，内存吃紧。我现在就是这样的问题。经过测试5万Triples调用prepare()需要耗费2分钟，这让用户情何以堪！

4.solution：

     
开始想的是把本体库持久化在Mysql里面，当然是包含推理结果的Model啦，之后再索引，使用Model检索。估计俺没有找到法门，Mysql序列化时老报错，google的结果也不能解决我的问题，哥是相当郁闷！索性不搞了，仔细研究下，发现就算持久化了，也没有建立索引啊，检索效率同样低。

     
所以就有了现在的方法：使用InfModel的getDeductionsModel()方法，先获得推理结果Model并写出，当然会很耗时,之后再将写出的deductions
Model索引到原来的本体库，检索时使用Model代替InfModel。这样就能得到很好的效果。

原文：http://qing.sina.com.cn/1380391505/52471a51330000h2.html