Ontologijų aprašymai yra dažniausiai naudojami semantiniame žiniatinklyje (Semantic Web/Web 2.0), tačiau pastaruoju metu jie randa vis daugiau ir daugiau pritaikymo kasdienėms informacijos sistemoms. Puikiai suformuota ontologija privalo turėti teisingą sintaksę ir nedviprasmišką mašinai suprantamą interpretaciją, tokiu būdu ji gali aiškiai apibrėžti fundamentalias sąvokas ir ryšius probleminėje srityje. Ontologijos vis plačiau naudojamos įvairiuose taikymuose: verslo procesų ir informacijos integravime, paieškoje ir žvalgyme. Tokie taikymai reikalauja geros greitaveikos, efektyvaus saugojimo ir didelio mąsto ontologinių duomenų manipuliavimo. Kai ontologijomis paremtos sistemos auga tiek akiračiu, tiek apimtimi, specialistų sistemose naudojami samprotavimo varikliai tampa nebetinkami. Tokiomis aplinkybėmis, ontologijų saugojimas reliacinėse duomenų bazėse tampa būtinas semantiniame žiniatinklyje ir įmonėse. Šiame darbe atsakoma į klausimą kokiu būdu OWL ontologijas galima efektyviai transformuoti į reliacinių duomenų bazių schemas. / Ontology descriptions are typically used in Semantic Web/Web2.0, but nowadays they find more and more adaptability in everyday Information Systems. Well-formed ontology must have correct syntax and unambiguous machine-understandable interpretation, so it is capable to clearly defining fundamental concepts and relationships of the problem domain. Ontologies are increasingly used in many applications: business process and information integration, search and navigation. Such applications require scalability and performance, efficient storage and manipulation of large scale ontological data. In such circumstances, storing ontologies in relational databases are becoming the relevant needs for Semantic Web and enterprises. For ontology development, Semantic Web languages are dedicated: Resource Description Framework (RDF) and schema RDFS, and Web Ontology Language (OWL) that consists of three sublanguages – OWL Lite, OWL Description Logic (DL) and OWL Full. When ontology based systems are growing in scope and volume, reasoners of expert systems are becoming unsuitable. In this work an algorithm which fully automatically transforms ontologies, represented in OWL, to RDB schemas is proposed. Some concepts, e.g. ontology classes and properties are mapped to relational tables, relations and attributes, other (constraints) are stored like metadata in special tables. Using both direct mapping and metadata, it is possible to obtain appropriate relational structures and not to lose the... [to full text]