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

Amazon Neptune utiliza una estructura de documento JSON unificada para almacenar datos de SPARQL y Gremlin en OpenSearch Service. Cada documento de OpenSearch corresponde a una entidad y almacena toda la información relevante de esa entidad. En Gremlin, los vértices y los bordes se consideran entidades, por lo que los documentos correspondientes de OpenSearch tienen información sobre vértices, etiquetas y propiedades. En SPARQL, los sujetos pueden considerarse entidades, por lo que los documentos correspondientes de OpenSearch tienen información sobre todos los pares de predicado-objeto que hay en un documento.

**nota**  
La implementación de la replicación de Neptune a OpenSearch solo almacena datos de cadena. Sin embargo, puede modificarla para almacenar otros tipos de datos.

La estructura de documento JSON unificada tiene el siguiente aspecto.

```
{
  "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`: identificador único de la entidad que representa el documento.
  + Para SPARQL, se trata del URI de asunto.
  + Para Gremlin, es el `Vertex_ID` o `Edge_ID`.
+ `entity_type`: representa una o más etiquetas de un vértice o un borde, o cero o más valores de predicado `rdf:type` para un sujeto.
+ `document_type`: se utiliza para especificar si el documento actual representa un vértice, un borde o un recurso RDF.
+ `predicates`: en el caso de Gremlin, almacena las propiedades y los valores de un vértice o un borde. Para SPARQL, almacena pares de predicado-objeto.

  El nombre de la propiedad tiene el formato `properties.name.value` de OpenSearch. Para consultarlo, debe nombrarlo de esa forma.
+ `value `: un valor de propiedad para Gremlin o un valor de objeto para SPARQL.
+ `graph`: un gráfico con nombre para SPARQL.
+ `language`: una etiqueta de idioma para un literal `rdf:langString` en SPARQL.

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

**Datos de**

```
@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"
}
```

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

**Datos de**

```
# 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"
      }
    ]
  }
}
```