RDF（资源描述框架）和属性图是两种建模图数据的方法，每种方法都有独特的结构和用例。RDF 是 W3C 标准，旨在利用三元组（主语-谓语-宾语）表示网络上的互连数据，例如 <http://example.org/Alice> <http://example.org/knows> <http://example.org/Bob>。这些三元组使用 URI 来实现全球唯一性，从而实现跨源数据集成。属性图在 Neo4j 等数据库中使用，将数据建模为节点和关系，两者都可以拥有键值属性。例如，标记为 Person 的节点可能具有 {name: "Alice", age: 30}，通过 KNOWS 关系连接，该关系具有 {since: 2020} 属性。这种灵活性使得属性图对许多应用程序开发人员而言更为直观。
这两种数据模型差异显著。RDF 侧重于开放世界语义，其中缺失信息并不意味着虚假（例如，如果没有数据表明 Alice 的年龄，则视为未知）。属性图通常采用封闭世界模型，其中只有存储的数据被认为是真实的。RDF 依赖于 SPARQL 等标准化查询语言和本体（例如，RDFS、OWL）进行推理，而属性图使用针对遍历优化的查询语言，如 Cypher 或 Gremlin。例如，SPARQL 可以推断出 ex:Student 是 ex:Person 的子类，而属性图需要显式建模此类层次结构。此外，RDF 边缘（谓语）是全局且可重用的，而属性图关系通常特定于节点对。
用例和工具也各不相同。RDF 在需要互操作性、链接数据或语义推理的场景中表现出色，例如使用共享词汇表集成生物医学数据集。Apache Jena 或 Stardog 等工具可处理 RDF 存储和推理。属性图更适用于需要高性能遍历的应用程序，例如推荐引擎或欺诈检测，在这些场景中可以高效地查询关系和属性。Neo4j 或 Amazon Neptune 等数据库针对这些工作负载进行了优化。虽然 RDF 的标准化方法适用于语义网，但属性图优先考虑开发者友好、特定于应用程序的建模。在两者之间进行选择取决于全局数据集成或本地化、高性能查询哪个更重要。