A execução instantânea das regras Datalog é uma das melhores características, assim como as capacidades de raciocínio, que possuem algumas características úteis e únicas. RDfox é muito bom para dados dinâmicos e em trânsito. RDFox tem um raciocínio muito rápido, é muito conveniente escrever scripts para economizar tempo ao trabalhar com RDFox.

- direto para começar a funcionar - o raciocínio semântico baseado em regras é um verdadeiro superpoder em comparação com alguns outros bancos de dados de grafos - várias opções de implantação, incluindo padrão de alta disponibilidade - conector embutido para Apache Solr torna a construção de aplicações de busca altamente viável - ótimo suporte e documentação

Como uma solução em memória, o RDFox pode ingerir dados RDF com velocidade impressionante. Na prática, com um conjunto de dados que ocupava 167GB de RAM, a ingestão levou 18 minutos quando paralelizada. O sistema é direto de configurar. A implementação de regras Datalog no RDFox torna possível responder a consultas "impossíveis". Nossa equipe tinha uma consulta complexa que inicialmente levava 38 minutos para ser executada. Depois que adicionamos regras para simplificar nossos padrões de dados, a avaliação da consulta caiu para 10 milissegundos! Com regras, "visões" semânticas podem ser pré-computadas no lado dos dados. Essa capacidade pode simplificar a criação e composição de interfaces de usuário orientadas a entidades, acelerando o processo de desenvolvimento do front-end. O RDFox fornece conectores para fontes de dados externas, como o Solr, permitindo uma integração poderosa com busca de texto completo. A equipe da Oxford Semantic Technologies é de primeira linha, com fortes credenciais acadêmicas: o RDFox representa o melhor em desenvolvimento de produtos orientado por pesquisa. O produto está em constante melhoria, com aprimoramentos recentes focados em alta disponibilidade e suporte robusto para grafos nomeados. No geral, o suporte técnico do RDFox foi excepcional, e quaisquer problemas foram prontamente resolvidos.