构建知识图谱的属性网络主要包括知识抽取、知识表示、知识建模、知识融合、知识推理、知识存储等6部分技术，其中，知识存储包含两种类型，一种是结构化数据存储，另一种是非结构化数据存储，而非结构化数据则包含本体存储等。在本体存储领域，给予数据库的存储是研究最多、应用范围最广的方式，包括基于面向对象数据库、基于Native XML数据库、基于关系数据库和基于NoSQL数据库的存储这四种方式。
随着NoSQL数据库技术研究和应用发展，对RDF数据的存储的研究变得越来越活跃。而本体就是一个完整的RDF数据集合，因此NoSQL数据库技术在本体存储领域的应用不断发展。NoSQL数据库是列存储的数据库，本体按照三元组形式被拆分，以列的形式存储于NoSQL数据库中。基于Hbase以列的形式进行分布式存储方案，将大量的RDF三元组拆分，按照笛卡尔乘积进行表结构的设计，最终存储于Hbase表中，完成存储与查询。通过建立BigTable的存储模型，同样运用笛卡尔乘积方式完成表结构的设计与最终的存储查询实现。采用基于面向文档的NoSQL数据库MongDB的RDF数据存储系统方案来实现RDF数据的存储与查询，并使用适当的索引来提高对数据的查询效率。
与传统数据库相比，NoSQL数据库具有更强的对非结构化数据的存储能力和并行加载大容量数据的能力，有利于大规模本体数据的存储。
参考文献：
1基于知识图谱的国际知识管理研究可视化分析，王旻霞，科技管理研究，2011 年第 20 期。
2基于本体和 NoSQL 的机械产品方案设计的知识表示与存储研究 ，吴鹏 ，刘恒旺 ，丁慧君，情报学报 ，2017年3月 第36卷第3期 。