我正在使用RDF创建材料集合。我遇到了两种处理计量单位的方法：
prop:density prop:hasUnits "kg/m3".
<x:MyBrick> a x:Material;
prop:density "1676".`
<x:MyBrick> a x:Material;
om:hasPhenomenon <x:density_MyBrick>.
<x:density_MyBrick> a om:Density;
om:hasValue <x:1676_kilogramspercubicmetre>.
<x:1676_kilogramspercubicmetre> a om:Measure;
om:hasNumericalValue 1.676E3;
om:hasUnit om:kilogramPerCubicmetre .
我已经审查了using UOM ontologies的不同用例，但主要是将重点放在他们可以做什么上，而不是他们如何做到以及它是否实用。例如，我想如果只想返回指定材料属性的所有值，使用单元本体会使查询变得更加复杂。还有一些本体未涵盖的属性，例如表面粗糙度，还不清楚如何扩展它们。
我更喜欢采用第一种方法。它更加干净，灵活，并为用户提供了其他数据库无法获得的有用信息。我会尝试在应用程序端处理单位转换，因此我的优先任务是以查询友好的方式存储信息。我担心的是，通过采用这种方法，我将进一步限制功能。选择一种方法相对于另一种方法有什么主要的优点和缺点？
问题中提到的问题是RDF社区中的一个已知问题，已经在同行评审的论文中进行了讨论。
关于问题中提到的第二种方法，可能会认为使用中间对象编写完全不自然。但是，考虑到多个方面，可能已经编写了描述事物度量的本体。例如，在某些情况下某个特定时刻发生扩展时，可能需要中介对象来指定这些测量的时间。当然，在某些情况下，不需要这些其他描述。
第一种方法的问题在于，它完全将prop:density限制为一个单位。如果您使用其他单位的密度，则必须执行转换。
我认为在您的上下文中，一个简单的解决方案是引入特定的数据类型。
@prefix x: <http://example.com/data> .
@prefix o: <http://example.com/ontology> .
x:MyBrick a x:Material;
o:density "1676"^^o:kg-m3.
在使用IRI http://example.com/ontology的本体中，您可以很好地描述资源o:kg-m3。例如，您可以说按以下类型键入以千克为单位的密度是一种数据类型：
@prefix o: <http://example.com/ontology> .
@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .
o:kg-m3 a rdfs:Datatype;
rdfs:label "Kilogram per metric cube datatype (kg/)";
rdfs:comment "A datatype to type densities measured in kilogram per meter cube" .
o:kg-l a rdfs:Datatype;
rdfs:label "Kilogram per liter datatype";
rdfs:comment "A datatype to type densities measured in kilogram per liter cube" .
如您在上面看到的，已经定义了另一个数据类型o:kg-l。现在，使用相同的属性，您可以指定以不同单位测量的密度。例如：
@prefix x: <http://example.com/data> .
@prefix o: <http://example.com/ontology> .
x:MyBrick1 a x:Material;
o:density "1676"^^o:kg-m3.
x:MyBrick2 a x:Material;
o:density "200"^^o:kg-l.
x:MyBrick3 a x:Material;
o:density "200a"^^o:kg-m3.
如上所示，已定义x:Material的三个实例及其各自的o:density。查看上面的三元组，您会注意到在最后一个三元组中，o:density的值为200a。您将同意该值不是格式正确的密度值。另外，您可能想知道x：MyBrick1或x：MyBrick2哪个对象具有更高的密度。合格的RDF三重存储区将无法确认最后一个三重存储区的值格式不正确。同样，一致的SPARQL引擎将无法对o:density值执行代数运算。不过，您可以自定义RDF Triplestore或SPARQL引擎的实现来满足这些需求。本文[1]描述了如何实现此目的。