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# Modelo de dados do Neptune para dados do OpenSearch
<a name="full-text-search-model"></a>

O Amazon Neptune usa uma estrutura de documento unificada em JSON para armazenar dados do SPARQL e do Gremlin no OpenSearch Service. Cada documento no OpenSearch corresponde a uma entidade e armazena todas as informações relevantes para essa entidade. Para o Gremlin, os vértices e as bordas são considerados entidades, portanto, os documentos correspondentes do OpenSearch têm informações sobre vértices, rótulos e propriedades. Para o SPARQL, os assuntos podem ser considerados entidades, portanto, os documentos do OpenSearch correspondentes têm informações sobre todos os pares de objeto-predicado em um documento.

**nota**  
A implementação da replicação do Neptune para o OpenSearch armazena somente dados de string. No entanto, você pode modificá-la para armazenar outros tipos de dados.

A estrutura de documento unificada em JSON se parece com o que segue.

```
{
  "entity_id": "{{Vertex Id/Edge Id/Subject URI}}",
  "entity_type": [{{List of Labels/rdf:type object value}}],
  "document_type": "{{vertex/edge/rdf-resource}}"
  "predicates": {
    "{{Property name or predicate URI}}": [
      {
        "value": "{{Property Value or Object Value}}",
        "graph": "{{(Only for Sparql) Named Graph Quad is present}}"
        "language": "{{(Only for Sparql) rdf:langString}}"
      },
      {
        "value": "{{Property Value 2/ Object Value 2}}",
      }
    ]
  }
}
```

****
+ `entity_id`: ID de entidade exclusivo que representa o documento.
  + Para o SPARQL, este é o URI do sujeito.
  + Para o Gremlin, este é o `Vertex_ID` ou `Edge_ID`.
+ `entity_type`: representa um ou mais rótulos para um vértice ou uma borda, ou zero ou mais valores de predicado `rdf:type` para um assunto.
+ `document_type`: usado para especificar se o documento atual representa um vértice, uma borda ou um recurso RDF.
+ `predicates`: para o Gremlin, armazena propriedades e valores para um vértice ou uma borda. Para o SPARQL, ele armazena pares de predicado-objeto.

  O nome da propriedade assume o formato `properties.name.value` no OpenSearch. Para consultá-lo, é necessário nomeá-lo dessa forma.
+ `value `: um valor de propriedade para o Gremlin ou um valor de objeto para o SPARQL.
+ `graph`: um grafo nomeado para o SPARQL.
+ `language`: uma tag de linguagem para um literal `rdf:langString` no SPARQL.

## Exemplo de documento OpenSearch em SPARQL
<a name="full-text-search-model-sparql-example"></a>

**Dados do**

```
@prefix dt:   <http://example.org/datatype#> .
@prefix ex:   <http://example.org/> .
@prefix xsd:  <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#> .
@prefix rdf:  <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .

ex:simone   rdf:type     ex:Person                    ex:g1
ex:michael  rdf:type     ex:Person                    ex:g1
ex:simone   ex:likes     "spaghetti"                  ex:g1

ex:simone   ex:knows     ex:michael                   ex:g2   # Not stored in ES
ex:simone   ex:likes     "spaghetti"                  ex:g2
ex:simone   ex:status    "La vita è un sogno"@it      ex:g2

ex:simone   ex:age       "40"^^xsd:int                DG      # Not stored in ES
ex:simone   ex:dummy     "testData"^^dt:newDataType   DG      # Not stored in ES
ex:simone   ex:hates     _:bnode                              # Not stored in ES
_:bnode     ex:means     "coding"                     DG      # Not stored in ES
```

**Documentos**

```
{
  "entity_id": "http://example.org/simone",
  "entity_type": ["http://example.org/Person"],
  "document_type": "rdf-resource"
  "predicates": {
    "http://example.org/likes": [
      {
        "value": "spaghetti",
        "graph": "http://example.org/g1"
      },
      {
        "value": "spaghetti",
        "graph": "http://example.org/g2"
      }
    ]
    "http://example.org/status": [
      {
        "value": "La vita è un sogno",
        "language": "it"       // Only present for rdf:langString
      }
    ]
  }
}
```

```
{
  "entity_id" : "http://example.org/michael",
  "entity_type" : ["http://example.org/Person"],
  "document_type": "rdf-resource"
}
```

## Exemplo de documento do OpenSearch em Gremlin
<a name="full-text-search-model-gremlin-example"></a>

**Dados do**

```
# Vertex 1
simone   label    Person       <== Label
simone   likes    "spaghetti"  <== Property
simone   likes    "rice"       <== Property
simone   age      40           <== Property

# Vertex 2
michael  label    Person       <== Label

# Edge 1
simone  knows     michael      <== Edge
e1      updated  "2019-07-03"  <== Edge Property
e1      through  "company"     <== Edge Property
e1      since     10           <== Edge Property
```

**Documentos**

```
{
  "entity_id": "simone",
  "entity_type": ["Person"],
  "document_type": "vertex",
  "predicates": {
    "likes": [
      {
        "value": "spaghetti"
      },
      {
        "value": "rice"
      }
    ]
  }
}
```

```
{
  "entity_id" : "michael",
  "entity_type" : ["Person"],
  "document_type": "vertex"
}
```

```
{
  "entity_id": "e1",
  "entity_type": ["knows"],
  "document_type": "edge"
  "predicates": {
    "through": [
      {
        "value": "company"
      }
    ]
  }
}
```