SPARQL: SPARQL Protocol And Query Language

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1 SPARQL: SPARQL Protocol And Query Language Taller de Lenguajes y Tecnologías de la Web Semántica Concepción de Sistemas de Información 2015

2 Contenidos Ideas Básicas 2

3 Contenidos Ideas Básicas 3

4 Qué es SPARQL? SPARQL Protocol And RDF Query Language. Simple Protocol And RDF Query Language ([Della Valle y Ceri, 2011]) Tiene dos partes: Un lenguaje de consulta sobre RDF. Un protocolo que describe cómo hacer las consultas y cómo recuperar los resultados. Hay 2 versiones: 1.0 : Recomendación desde enero : Recomendación desde marzo

5 Triplestore Es una base de datos que utiliza RDF como modelo de datos nativo. Almacena grafos. Su interfase básica es SPARQL (Protocolo y Lenguaje). 5

6 RDF: Definiciones (repaso) Terna RDF Es una terna < S, P, O > en donde: S es una URI o un nodo blanco. P es una URI O es una URI, un nodo blanco o un literal. Grafo RDF Conjunto de ternas Dataset Es un conjunto de grafos en donde hay un grafo por defecto y un conjunto de Named Graphs. 6

7 RDF: Definiciones Named Graph Es un grafo RDF con una URI asociada. Se considera que está formado por QUADS - cuaternas formadas por la URI del grafo y una terna. 7

8 Anatomía de una Consulta Abreviaturas PREFIX rdfs : <http :// /2000/01/ rdf - schema #>... PREFIX dbpedia : <http :// dbpedia. org / resource /> select?s?p?o Resultado from <http :// dbpedia.org > Origen where {?s rdfs : label Raiders of the Lost order by?s limit 100 Modificadores Patrón de Grafo 8

9 La Consulta Abreviaturas Pueden ser namespaces. Pueden ser cualquier dirección que convenga abreviar. Resultados Variables de las que se debe devolver el valor. Deben aparecer en el patrón. Origen Debe ser un Dataset RDF Modificadores Típicos de SQL Limit, Order by, Limit, Group by, etc. 9

10 Graph Patterns 10 SPARQL se basa en pattern matching contra los grafos. Grafo para ejemplos: Los patrones se escriben en Turtle con algunos agregados para construir patrones complejos. BGP: Basic Graph Pattern: La forma más simple de patrones. Describen un grafo, usando URIS, literales o variables en donde corresponda. El patrón más simple que coindice con cualquier terna es?s?p?o.

11 Ejemplos de BGP?s skos:broader dbc:visitor attractions in Milan. Coincide con: dbc:gardens in Milan dbc:churches in Milan dbc:piazzas in Milan dbc:theatres in Milan dbc:palaces in Milan dbc:museums in Milan dbc:parks in Milan 11

12 Ejemplos de BGP?s?p dbc:visitor attractions in Milan. Devuelve todos los anteriores además de cualquier otro que tenga dbc:visitor attractions in Milan como objeto pero sin importar el predicado. Qué devuelve este patrón??s rdf:type skos:concept.?s skos:broader?o. 12

13 Co mo se Computan los BGP?s no stre l. E?p?o l no?p Espan a?p p arte D e p art?p?p or ect dir Hispanoamerica e str.e l. E stre n o?p Argentina e De S. Spielberg f.?p?s 13?p?o 18/12/46 c na

14 Cómo se Computan los BGP Un BGP devuelve un conjunto de soluciones. Cada solución es una función parcial que asocia una variable con un término rdf del grafo en cuestión. Luego se combinan o filtran esas funciones de acuerdo los nombres de las variables y la semántica de los operadores. 14

15 Cómo se Computan los BGP Observar la siguiente consulta: PREFIX skos : <http :// /2004/02/ skos / core \# > PREFIX rdf : <http :// /1999/02/22 - rdf - syntax -ns \# > SELECT?s?o WHERE {? s rdfs : label Visitor attractions in rdf : type skos : Concept.?s skos : broader?o. El BGP es:? s rdfs : label Visitor attractions in rdf : type skos : Concept.?s skos : broader?o. 15

16 Cómo se Computan los BGP El resultado es un conjunto de funciones: µ 1 [?s] = dbc : V isitor attractions in Milan µ 1 [?o] = dbc : Milan µ 2 [?s] = dbc : V isitor attractions in Milan µ 2 [?o] = dbc : V isitor attractions in Lombardy µ 3 [?s] = dbc : V isitor attractions in Milan µ 3 [?o] = dbc : V isitor attractions in Italy by city µ 4 [?s] = dbc : V isitor attractions in Milan µ 4 [?o] = dbc : T ourism in Milan 16

17 Usando Literales PREFIX rdfs : <http :// /2000/01/ rdf - schema #> SELECT?s WHERE {?s rdfs : label Milan Cathedral. PREFIX rdfs : <http :// /2000/01/ rdf - schema #> SELECT?s WHERE {?s rdfs : label Milan 17

18 Usando Literales PREFIX dbpprop : <http :// dbpedia. org / property /> SELECT?s WHERE {? s dcterms : subject category : Churches_ in_ Milan.?s dbpprop : yearcompleted 1965 ^^ xsd : integer PREFIX dbpprop : <http :// dbpedia. org / property /> SELECT?s WHERE {? s dcterms : subject category : Churches_ in_ Milan.? s dbpprop : yearcompleted

19 Filtros PREFIX dbpprop : <http :// dbpedia. org / property /> SELECT?s WHERE {? s dcterms : subject category : Churches_ in_ Milan.? s dbpprop : yearcompleted? c. FILTER (?c >1950) El FILTER deja sólo los subgrafos que cumplen con la condición. Hay muchas funciones para utilizar en un FILTER. #OperatorMapping 19

20 Graph Obtener (la URI) la clase de los teatros en milan (en SELECT? general? particular FROM <http :// dbpedia. org / resource / Category : Visitor_attraction WHERE {? general rdf : type skos : Concept.? particular skos : broader? general.? particular rdfs : label Theatres in La consulta falla porque la última terna (rdfs:label), no está en ese grafo, sino en?partircular. 20

21 Graph: Otro Intento SELECT? general? particular FROM <http :// dbpedia. org / resource / Category : Visitor_attractions_in_ WHERE {? general rdf : type skos : Concept.? particular skos : broader? general. GRAPH? particular {? particular rdfs : label " Theatres in Milan Ahora el grafo en el que se busca es el grafo correcto. 21

22 Optional SELECT?s? label? lat? long FROM <http :// dbpedia. org / data / Category : Churches_in_Milan.rdf > WHERE {? s dterms : subject categoryt : Churches_in_Milan.?s rdfs : label? label. FILTER langmatches ( lang (? label ), en ). OPTIONAL {?s geo : lat? lat.?s geo : long? long Si hay ternas que satizfazgan el patrón, entonces devuelve los valores. Si no existen estas ternas, entonces el patrón devuelve verdadero. 22

23 Not Exists Con NOT EXISTS se filtran los subgrafos que no contengan ese patrón. SELECT?s? label FROM <http :// dbpedia. org / resource / Category : Churches_in_Milan > WHERE {? s dcterms : subject category : Churches_in_Milan. Graph?s {?s rdfs : label? label. FILTER NOT EXISTS {?s geo : lat []. 23

24 Minus Con MINUS se restan los conjuntos de soluciones de los patrones. La siguiente consulta debería dar vacío. SELECT?s? label FROM <http :// dbpedia. org / resource / Category : Churches_in_Milan > WHERE {? s dcterms : subject category : Churches_in_Milan. Graph?s { {?s rdfs : label? label. MINUS {?k?z?t. 24

25 Consultas Federadas En la siguiente consulta, uno de los patrones es resuelto directamente por el endpoint de DBPEDIA. SELECT?s?o FROM <http :// dbpedia. org / data / Category : Churches_in_Milan.rdf > WHERE {?s rdfs : label []. SERVICE <http :// dbpedia. org / sparql > {?o dcterms : subject?s. LIMIT 30 25

26 Lectura Recomendada semantic-university/sparql-by-example 26

27 Bibliografía E. D. Valle and S. Ceri, Querying the Semantic Web: SPARQL, in Handbook of Semantic Web Technologies, J. Domingue, D. Fensel, and J. A. Hendler, Eds. Springer Berlin Heidelberg, 2011, pp A. Kiryakov and M. Damova, Storing the Semantic Web: Repositories, in Handbook of Semantic Web Technologies, J. Domingue, D. Fensel, and J. A. Hendler, Eds. Springer Berlin Heidelberg, 2011, pp S. H. Garlik, A. Seaborne, and E. Prud hommeaux, SPARQL 1.1 Query Language, Mar Hitzler, P., Krötzsch, M.,, Rudolph, S. (2009). Foundations of Semantic Web Technologies. Chapman, Hall/CRC. 27