理解 SPARQL - 书亚博园

作者：Andrew Matthews

简介: 代表 Web 未来的语义 Web 是一个以知识为中心的模型，除了人类可读的文档和 XML 消息格式之外，它还增加了机器可以理解和处理的数据。SPARQL Protocol and RDF Query Language (SPARQL) 对于语义 Web 就像 SQL 对于关系数据库一样重要。它允许应用程序对分布式 RDF 数据库进行复杂的查询，并得到了互相竞争的多种框架的支持。本教程通过一家虚拟公司的团队跟踪和日志系统演示了它的用法。

开始之前

本教程是为那些拥有很少或者没有语义 Web 应用程序开发经验的开发人员编写的。不需要任何编程或者开发工具，但是需要对 Web 基础有所了解。阅读完本教程后将能够使用 Turtle 语言生成 RDF 和 OWL 本体（ontology）。还会学到如何使用 Jena 和 Joseki 支持本体，以及使用 SPARQL 进行查询。

常用缩写词

缩写词	意义
API	应用程序编程接口
DOM	文档对象模型
FTP	文件传输协议
HTTP	超文本传输协议
HTML	超文本标记语言
OWL	Web 本体语言
RDF	资源描述框架
URI	统一资源标识符
URL	统一资源定位符
W3C	万维网联盟
XML	可扩展标记语言

关于本教程

本教程介绍了 SPARQL 以及基础数据格式。还涵盖了 RDF、RDF Schema、OWL 以及 Turtle 知识表示语言。通过这些语言可以建立本体或者域模型。本教程的例子建立了用于日志和预约系统的本体和查询，可以生成带语义标签的类似 twitter 的微型博客。通过查询博客记录可以发现公司中具备您的项目所需技能并且可以组成团队的人员。

本教程的主要内容如下：

介绍语义 Web，包括 RDF、OWL 和 SPARQL
如何使用 Joseki 建立 RDF Triple Store
编写日志系统的 SPARQL 查询

前提条件

要学习本教程，需要下列工具：

Java™ 环境 — Java 运行时环境，用于运行 SPARQL 的服务器 Joseki(fuseki)。
Joseki — 这是 Hewlett-Packard 提供的开放源代码的 SPARQL 服务器。可从 http://www.joseki.org/ 获得。通过该链接找到 SourceForge 下载区。下载最新版本的 Joseki 到机器上并解压到选定的位置。记住解压的位置，需要编写一个简单的批处理文件启动服务器。
Jena — 语义 Web 框架（作为 Joseki 的一部分提供）。
任何文本编辑器。

Hewlett-Packard Labs 的一个团队从 2003 年开始开发 Joseki。它为 Jena 语义 Web 框架提供了 HTTP 支持层，后者也是由 Hewlett-Packard 开发的。这可能是最流行的语义 Web 平台，它的一位开发者也是 SPARQL 标准的编辑，因此基本上和标准同步，有时候也作为新想法的实验台。

语义网

这一节将定义语义 Web，说明 RDF 和 OWL 是什么，它们是如何工作的，以及如何使用它们为语义 Web 应用程序建立域模型。

###SPARQL的历史

SPARQL 建立在多项关键技术的基础之上，就像 HTTP 和 HTML（万维网的基础）依赖于 TCP/IP 这样的更深和更低层系统一样。在介绍 SPARQL 之前首先看看一些重要的标准，它们为什么存在，对于语义 Web 开发人员来说意味着什么。

1997 年，Tim Berners-Lee 指出 HTML 和万维网存在着局限性。其设计的目标不是动态 Web 应用程序，更不用说现在的复杂分布式系统了。HTML 和 HTTP 仅仅是迈向更远大的目标 —— 机器与机器之间的半自动通信 —— 的（重要的）一步，对于我们来说就像只有 FTP 时的 WWW 一样。实现这个目标的基础是 RDF（资源描述框架）。

RDF 可以描述任何事物，包括它自身，因此可以从很小的一层开始逐渐丰富。这种薄层方法用于建立词汇栈。图 1 显示了 W3C 定义的层。目前，RDF 之上的层包括 RDFS 和 OWL（有人认为将来的工作是在 OWL 上进行构建）。RDFS 即 RDF Schema 语言，它为 RDF 添加类和属性。OWL（Web 本体语言）扩展 RDFS，提供了一种更丰富的语言来定义类之间的关系。更丰富的语言允许使用自动化的推理引擎创建更智能的系统。

图1：语义 Web：W3C Web 体系结构的技术组合

语义 Web：W3C Web 体系结构的技术组合

下一节将介绍如何构造 RDF，以及如何使用 RDF 构建世界模型。

###RDF

RDF 曾经被称为 “元描述语言”，但这种有趣的提法不过是说它用于描述事物。它描述事物的方式和人类一样，比如 “乌鸦吃玉米” 或 “Joni 爱 Chachi” 之类的句子。每个句子都有主语（乌鸦，Joni）、谓语（吃，爱）和宾语（玉米，Chachi）。在 RDF 中这种主谓宾结构称为三元组。RDF 使用三元组描述任何事物。

直观地表达这类三元组的一种方式是 RDF 图，它是 RDF 语句的一个集合。图用节点和弧线定义。 RDF 中的节点表示资源，弧线则是谓语 — 即关于主语和宾语节点之间的关系的陈述。RDF 规范的核心就是定义图，其他（如序列化格式等等）都是次要的。主语和宾语成分定义了图中的节点（也称为资源，因为它们是 URI 的目标）。每个谓语定义了三元组引用的两个节点之间的关系。

为了能够从 Web 上的其他位置访问图，需要将 RDF 文件保存到三元组库 — 即存储组成图的三元组的地方。将 RDF 图存储到三元组库并公开到 Web 上之后，其他人就可使用 SPARQL 查询了（如图 2 所示）。

图2：RDF 图的直观表示，包含 Subject 和 Object 之间的一个谓语关系陈述

RDF 图的直观表示，包含 Subject 和 Object 之间的一个谓语关系陈述

RDF 中的每个节点和谓语都用 URI 标识。RDF 也允许不使用 URI 标识的节点，称为空白节点（Blank Node）或空白节点标识符（Blank Node Identifier），作为用于本地引用的临时的、内部可见的标识符。RDF 规范指出，虽然提供了将 RDF 序列化为 XML 的一个标准，但是允许使用任何等价的结构。下面的 RDF XML 描述关于作者的一个三元组（如清单 1 所示）。

清单1：描述作者的三元组的 RDF XML

<?xml version="1.0"?> 
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:mu="http://aabs.purl.org/music#"> 
      <rdf:Description rdf:about="http://aabs.purl.org/music#andrew"> 
            <mu:playsInstrument>
                 <rdf:Description rdf:about="http://aabs.purl.org/music#guitar"/> 
           </mu:playsInstrument> 
      </rdf:Description> 
</rdf:RDF>

它说明的是 “Andrew 弹吉他”，或者更精确地说 “称为 Andrew 的某人弹奏称为吉他的乐器”。必须承认，传递这么少的信息，上述的 XML 太长了。下面是 Turtle 语言的描述，该语言也是由 W3C 掌控的（如清单 2 所示）。

清单 2. 和清单 1 相同的 RDF，使用 Turtle 描述

@prefix : <http://aabs.purl.org/music#> .
:andrew :playsInstrument :guitar .

好多了！这些语句的信噪比高得多，仅此一点就值得使用了。W3C 希望把 Turtle 作为人类可读和可写的 RDF 语言。SPARQL 使用 Turtle，因此后面所有的例子都将使用它。一个三元组的后面用句点（.）作为分隔符，因此空格无关紧要（如图 3 所示）。

图 3. 用一条语句声明‘Andrew’ 和 ‘guitar’ 通过 ‘playsInstrument’ 关系相关联

用一条语句声明‘Andrew’ 和 ‘guitar’ 通过 ‘playsInstrument’ 关系相关联

除了用于在 RDF 文件中嵌入 XML 的 XML Literal 类型外，RDF 没有内置类型。可以使用 XML Schema 定义的以及那些最常用的数据类型。

在 Turtle 中，文字的数据类型添加在数据后面，如清单 3 所示。

清单 3. 在 RDF 中使用 XML Schema 数据类型

@prefix xsdt: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#>.
@prefix mu: <http://aabs.purl.org/music#>.
:andrew :boughtInstrument "1987-06-13T10:30:00"^^xsdt:dateTime .

^^ 将数据类型声明（xsdt:dataType）附加到数据的字符串表示（”1987-06-13T10:30:00” 部分）上面。因此它说明的是 “Andrew bought the guitar on 13th June 1987 at ten thirty”。这一规则的例外是，不需要其类型的相关线索就能够明确解析的类型。因此像 5 这样没有任何说明的数字显然是一个整数。类似的，像 Andrew 这样没有任何说明的字符串也只能是一个字符串。布尔类型和小数类型也适用于这种情况。整数、布尔值和小数可以直接给出数字而不需要引号。语句 :guitar :timesRestrung 500 使用了整数。

字符串可以用引号引起来（按照 Tim Berners-Lee 目前最青睐的语言 Python 的一般规则），比如 :guitar :makersModel “GL350” 或者清单 4。

清单 4. 使用 Python 风格的三元组用引号引起多行

:guitar :makersModel """GL350 some more text on a new line (provided you use triple quotes)""" .

图 4 显示了清单 2、3 和 4 对应的 RDF 图。

图 4. 关于 Andrew 和他的吉他的语句

图 4. 关于 Andrew 和他的吉他的语句

RDF 没有定义标准数据结构。和一般的编程语言一样，语言设计者使用简单的结构进行扩展。RDF 提供了 ‘包’、‘序列’ 和 ‘替换列表’。这些结构通过三元组实现，暂时先不要管。如果想进一步研究，请阅读 RDF Primer（链接见参考资料）。Turtle 为这些数据结构提供了原生的语法支持。列表的声明为：:andrew :child (:emily :thomas)。

它相当于清单 5。

清单 5. 使用列表将一个主语和谓语用于多个宾语

:andrew :child :emily . :andrew :child :thomas .

也可在三元组的主语中使用列表：(:thomas :emily) :parent :andrew .。

要在 RDF 中声明没有 URI 的资源，可以使用空白节点标识符 _ 本地引用的临时名称。清单 6 显示了 JournalEntries 本体的一个例子：

清单 6. 使用谓语-宾语列表描述单个主语的多条语句

    _:JohnConnor a u:User;
      u:domainLogin "someDomain/john.connor";
      u:displayName "John Connor" .

_:JohnConnor 是一个空白节点（用前导下划线表示），可在本地引用。您可能希望通过这种方式编写 RDF，而不使用 “:JohnConnor”（外部可见的），因为域登录和将资源绑定到了 LDAP（轻型目录访问协议），这可能是您的本地资源。两种选择都可以。

另一种空白节点语法使用 “[]” 表示您不愿提供本地名称的资源。仅用于当前的三元组或者谓语-宾语列表（如清单 7 所示）。

清单 7. 使用空白节点语法和谓语-宾语列表建立没有标识符的完整主语

[] a j:JournalEntry;
  j:date "20080205T09:00:00"^^xsdt:dateTime;
  j:user _:JohnConnor;
  j:notes """Today I learnt how to defraud ATM machines and how to field strip a machine gun blindfolded.""";
  j:tag "armaments";
  j:tag "cash".

如果没有名称，或者不希望用毫无意义的标识符污染应用程序名称空间，则可以采用这种形式。毕竟，使用 SPARQL，可以根据相关的数据而不仅仅是 URI 来查询资源。使用空白节点的时候，三元组库将独立地定位空白节点标识符。这种形式适用于一次性的资源，因为在资源定义后面的句点之后就无法直接链接一次性资源了。

从上面两个例子可以看到，可用分号让多个三元组共享一个主语。这称为谓语-宾语列表，经常要用到，因为它允许合并关于同一主语的多个语句。事实上，如果没有谓语-宾语列表这种表示法，上面的空白节点表示法就毫无用处。

###RDFS 和 OWL

RDF 特意设计来支持用更抽象的词汇表进行分层扩展。扩展的第一种方式是使用 RDF Vocabulary Description Language（RDF 词汇表描述语言），通常被称为 RDF Schema 或 RDFS。RDFS 为 RDF 增加了类、属性和继承的特性，几乎是面向对象设计者完备的工具箱。OWL 在 RDFS 的基础上提供了及其丰富的工具箱来描述类的属性和关系。OWL 提供了大量的属性来准确描述两个类之间关系的特点。OWL 的主要动机是为本体的语义打下坚实的基础，使推理引擎能够对数据进行自由演绎。

###RDF 类和属性

RDFS 定义了一个三元组谓语 rdfs:type，声明资源的类型。允许声明类资源继承自其他类。清单 8 是类型声明的一个例子。

清单 8. 使用 rdfs:type 和 rdfs:subClassOf 定义类的层次结构

:HeavenlyBody rdfs:type rdfs:Class.
:Planet, :Asteroid, :Comet, :Meteor
rdfs:subClassOf :HeavenlyBody.

图 5 定义了一个小型的类层次结构。

图 5. 清单 8 创建的类的层次结构（使用 UML 表示图）

图 5. 清单 8 创建的类的层次结构（使用 UML 表示图）

定义类的实例和类声明非常相似。RDFS 通过 rdfs:subClassOf 谓语表明主语是一个类而不是实例（如清单 9 所示），从而区分类声明三元组和成员。

清单 9. 使用 rdfs:type 定义类实例

:Mercury, :Venus, :Earth, :Mars rdfs:type :Planet.
:Ceres, :Vesta rdfs:type :Asteroid
# ...

Turtle 为类型声明提供了方便的简写形式（如清单 10 所示）。

清单 10. 使用 a 作为 rdfs:type 的简写形式 :GasGiant rdfs:subClassOf :Planet. :Jupiter, :Saturn, :Uranus, :Neptune a :GasGiant.

a 仅仅是 rdfs:type 的简写形式，没有其他意义。

RDFS 也提供类的属性。清单 11 说明了属性的声明方法。

清单 11. 为类 :HeavenlyBody 定义属性

:massKg
  rdfs:domain :HeavenlyBody;
  rdfs:range xsdt:double .

这里声明的属性 :massKg 从 :HeavenlyBody 映射到一个双精度数。换句话说，它表明所有的天体都能有质量。前面的实例声明可以改写为清单 12。

清单 12. 在实例中使用属性

:Earth a :Planet;
  :massKg "5.9742e24"^^xsdt:double.

RDFS 提供的设施和 OWL 相比非常少。OWL 提供了大量的方法来描述两个类之间的微妙关系。现在没有足够的时间来讨论，仅通过例子了解一下 OWL（如清单 13 所示）。

清单 13. 使用 OWL 更详细地描述属性

:hasUsedSkill a owl:ObjectProperty;
  rdfs:domain :User;
  rdfs:range :Skill;
  owl:equivalentProperty :hasSkill;
  owl:inverseProperty :hasBeenUsedBy .

它说明了属性 :hasUsedSkill 和 :User、:Skill 这两类对象有关。它和 :hasSkill 属性相同（表示同一件事）。此外，还断言如果一项技巧被某人 :hasBeenUsedBy，就意味着此人 :hasSkill 和 :hasUsedSkill。换句话说，OWL 允许告诉推理引擎在本体中定义的各种属性之间隐含的等价意义。OWL 非常丰富，不过现在使用 RDFS 就行了，因为本教程没有涉及推理引擎的使用。

还有一个主题本文不打算讨论，即由来已久的关于面向对象和数据建模哪种方法更好的争论。目前来看显然面向对象将统治应用程序开发世界，因此能否方便地建立本体和对象域之间的映射至关重要。LinqToRdf 之类的系统表明建立这样的映射是可能的，面临的真正问题是纳入 OWL 本体的信息太多了。这是祸中得福。

理论讲得够多了。对于 SPARQL 来说，您现在对 RDF 的了解已经够了。上面的简要介绍没有涉及 RDF 之上的层次，也没有讨论已经得到广泛应用的那些本体论，如 FOAF、SIOC 以及 Dublin Core。也没有深入探讨激动人心的推理引擎、规则标记语言或者公式，这些技术都拥有强大的功能，前途无量。也许会在其他教程中分别讨论。现在看看更加实际的问题。需要建立三元组库和 SPARQL 端点。之后就可以开发本体了。

###用 OWL 定义本体

本教程开发了一个简单的程序，可以定义日志项说明您做了什么。然后开发 SPARQL 查询提出各种问题，看看这家虚构的公司中有谁做了什么。

前面曾经提到这些日志条目是一个类似 twitter 的微型博客。需要知道，本教程中所有这些例子都是为了引出后面的解释。日志系统需要 UI 来显示记录的内容。这里不再介绍，因为大多数开发人员都对这方面非常熟悉，而且 developerWorks 很多教程都有详细的介绍（链接参见参考资料）。

本体定义后面将创建的数据的格式。这个本体论定义了带属性的类。微型博客上的记录将采用符合该本体格式的 Turtle 片段来编写。一旦数据存储到三元组库中，就可以使用 SPARQL 查询。SPARQL 查询返回的结果采用 XML 格式，封装了和查询匹配的变量。很容易提取 XML 信息并显示在 Web 上。

首先定义日志的本体（如清单 14 所示）。实际上非常简单 — 只有两个类。这定义分别称为 JournalEntry 和 User 的两个类。每个User 可以定义任意数量的日志项，每个日志项可以包含日期、对用户的引用和一组标签。

清单 14. 小而完整的日志系统本体

@prefix log: <http://www.w3.org/2000/10/swap/log#> . 
@prefix string: <http://www.w3.org/2000/10/swap/string#>. 
@prefix os: <http://www.w3.org/2000/10/swap/os#>. 
@prefix owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#> . 
@prefix j: <Journal.n3#>. 
@prefix : <#>. 

#JournalEntry class
:JournalEntry a owl:Class . 
:date
  rdfs:domain :JournalEntry;
  rdfs:range xsdt:datetime;
  owl:cardinality 1. 
:user
  rdfs:domain :JournalEntry;
  rdfs:range :User;
  owl:cardinality 1. 
:notes
  rdfs:domain :JournalEntry;
  rdfs:range xsdt:string;
  owl:cardinality 1. 
:tag
  rdfs:domain :JournalEntry;
  rdfs:range xsdt:string .
 
#User class
:User a owl:class . 
:domainLogin
  rdfs:domain :User;
  rdfs:range :xsdt:string;
  owl:cardinality 1. 
:displayName
  rdfs:domain :User;
  rdfs:range xsdt:string;
  owl:maxCardinality 1 .

下面在 JournalEntries.n3 文件中定义几个 JournalEntry 元素。首先应该定义一个 :User 实例（如清单 15 所示）。

清单 15. 描述作者的本体条目

_:AndrewMatthews a :User;
:domainLogin "someDomain/andrew.matthews";
:displayName "Andrew Matthews" .

可以看到这个条目符合 Journal.n3 中的定义。有了用户条目之后就可以定义日志条目了（如清单 16 所示）。

清单 16. 使用本体创建匿名日志条目

[] a :JournalEntry; 
:date "20080204"^^xsdt:datetime; 
:user _:AndrewMatthews; 
:notes """Today I wrote some more content for the great new SPARQL tutorial that I've been preparing. I used some N3 to do it in, and I defined a simple ontology for defining journal entries. This is an example of one of those entries!"""; 
:tag "N3"; 
:tag "RDF"; 
:tag "OWL"; 
:tag "tutorial". 

[] a :JournalEntry; 
:date "20080205"^^xsdt:datetime; 
:user _:AndrewMatthews; 
:notes """Today, I wrote some more content for the tutorial I wrote a section that describes how you set up Joseki.""" 
:tag "N3"; 
:tag "Java"; 
:tag "Joseki"; 
:tag "configuration"; 
:tag "Jena".

这一次没有给出条目的名称，而仅仅定义了一个符合 :JournalEntry 类定义的匿名实例。教程的源代码文件中包含更多这样的条目，从而查询起来更有趣。

源代码中包含支持本体定义的其他日志条目以及需要的有关文件。

从本教程的开始部分下载该 zip 文件
将 .bat 文件复制到 Joseki 目录
将配置文件复制到 Joseki 目录覆盖原来的配置文件 Joseki.ttl。
将 RunJoseki.bat 文件中的路径改为 Joseki 下载后的目录。
要启动三元组库和 SPARQL 服务器，只需双击 RunJoseki.bat 批处理文件即可。

显示的控制台屏幕最初应该类似于清单 17。

清单 17. Joseki 启动时生成的典型的清单

Starting Joseki 
19:17 INFO Configuration :: 
==== Configuration ==== 
19:17 INFO Configuration :: Loading : <joseki-config.ttl> 
19:18 INFO ServiceInitSimple :: Init: Example initializer 
19:18 INFO Configuration :: 
==== Datasets ==== 
19:18 INFO Configuration :: New dataset: JournalDataset 
19:18 INFO Configuration :: Default graph : Journal.n3 
19:18 INFO Configuration :: 
==== Services ==== 
19:18 INFO Configuration :: Service reference: "sparql" 
19:18 INFO Configuration :: Class name: org.joseki.processors.SPARQL 
19:18 INFO SPARQL :: SPARQL processor 
19:18 INFO SPARQL :: Locking policy: none 
19:18 INFO SPARQL :: Dataset description: true // Web loading: true 
19:18 INFO Configuration :: Dataset: JournalDataset 
19:18 INFO Configuration :: 
==== Bind services to the server ==== 
19:18 INFO Configuration :: Service: <sparql> 
19:18 INFO Configuration :: 
==== Initialize datasets ==== 
19:19 INFO Configuration :: 
==== End Configuration ==== 
19:19 INFO Dispatcher :: Loaded data source configuration: joseki-config.ttl 
19:19 INFO log :: Logging to org.slf4j.impl.Log4jLoggerAdapter@29d65b via org.mortbay.log.Slf4jLog 
19:19 INFO log :: jetty-6.1.4 
19:19 INFO log :: NO JSP Support for /, did not find org.apache.jasper.servlet.JspServlet 
19:19 INFO log :: Started SocketConnector@0.0.0.0:2020

现在可以进行 SPARQL 查询了。Joseki 自带的 Web 服务器提供了 SPARQL 查询表单。表单的位置是 http://localhost:2020/sparql.html。运行 Joseki 之后单击该链接即可打开 SPARQL 查询表单（如图 6 所示）。

图 6. 在 Joseki 上尝试查询的 SPARQLer 网页

在 Joseki 上尝试查询的 SPARQLer 网页

Joseki 是接收和响应 SPARQL 查询的 HTTP 端点。它以 Jena Semantic Web 框架为基础，后者提供了三元组库功能。Joseki 还提供了简单的 Java servlet 引擎作为 Web 端点。并利用它呈现 Web 查询表单，允许手动执行查询。真正的产品中不会使用该查询表单。将会使用 SPARQL API（Jena 框架就提供了这样的 API）通过编程来表示查询。实际上没有 Web 也能使用 SPARQL 。如果有本地三元组库，可直接使用 SPARQL 对其进行访问。SPARQL 协议定义了在 Web 上如何通信。

###SPARQL 实践

我们讨论了 RDF、OWL、Turtle 以及下载安装 Joseki SPARQL 服务器的过程。现在看看如何使用 SPARQL。我们将使用 SPARQLer 查询页生成和测试查询。查询开发中最好使用 Firefox，因为在 SPARQLer 查询和结果页面之间来回切换的时候它能够保留查询。从现在开始，开发的查询都和我们的示例应用程序有关。我们将创建查询从示例日志中提取数据片段。

SPARQL 允许从 RDF 数据库（或者三元组库）中查询三元组。表面上看和从关系数据库中提取数据的结构化查询语言（SQL）非常类似。对于那些熟悉数据库的人来说这种相似性没有多少帮助，因为三元组库和关系数据库是完全不同的东西。关系数据库以表为基础，数据都存储在固定的表中，通过外键定义表行之间的关系。三元组库只存储三元组，描述事物的时候可以使用任意数量的三元组。使用关系数据库会受到数据库布局的限制。

RDF 没有外键和主键。它使用的是 URI，万维网的标准引用格式。通过 URI，一个三元组库可以直接链接到任何三元组库的其他任何数据。这就是 Web 分布式的强大所在。

由于三元组库是一个庞大无序的三元组集合，SPARQL 查询通过定义匹配三元组的模板（称为 Graph Pattern）来完成。RDF 和图一节曾经提到，三元组库中的三元组构成了描述一组资源的图。使用 SPARQL 提取三元组库数据需要定义和图中语句相匹配的模式。这将会是类似这样的问题：找出那些描述了 “plays guitar” 的语句的所有主语。清单 18 展示了一个对利用清单 1 音乐本体定义的数据进行的查询。

清单 18. 确定 Andrew 所奏乐器的 SPARQL 查询。适用于清单 1 中定义的图

PREFIX : <http://aabs.purl.org/music#>
SELECT ?instrument
WHERE {
  :andrew :playsInstrument ?instrument .
}

本教程中也使用 Turtle，因为 SPARQL 使用 Turtle 形式表示查询图模式。该查询说 “找到主语为 :andrew，谓语为 :playsInstrument的所有三元组，获取并返回匹配三元组中的宾语”。当然，SPARQL 不仅能做这些，不过三元组库建立并运行之后马上就可以实现该功能。您也许希望尽快获得效率，而不需要太多理论，但是没有本体就没有三元组库，没有三元组库就无法测试查询。因此首先要定义本体，运行它并进行查询。现在我们定义了本体和有关的实例数据，可以用这些数据配置 Joseki 了。

###为日志数据集配置 Joseki

本教程采用 Joseki SPARQL 服务器，因为它是免费和开源的，而且是一个非常流行的平台。也可选择其他三元组库和 SPARQL 端点来存放本体和执行查询。

Joseki 和 Jena 都是用 Java 语言编写的，不过在本教程中不需要编写 Java 代码。只需要正确配置服务器，让它指向您的文件，并告诉构造什么样的图即可。Joseki 配置文件是定义资源的 Turtle 文件，这些资源描述提供的图。描述数据文件，还可以定义推理引擎来处理 RDF 中定义的规则。真正的应用程序中不会使用 SPARQLer 查询页面，而使用 API 通过编程方式向 Joseki 发出查询，并对结果进行解码，以在程序中使用（如图 7 所示）。

图 7. 典型的语义 Web 应用程序体系结构

图 7. 典型的语义 Web 应用程序体系结构

首先定义存放服务数据的服务。称为 “JournalService”。清单 19 显示了服务配置的内容。

清单 19. 服务配置

[] rdf:type joseki:Service;
  rdfs:label "SPARQL on the Professional Journal model";
  joseki:serviceRef "journal";
  joseki:dataset _:JournalDataset;
  joseki:processor joseki:ProcessorSPARQL_FixedDS .

Jena 和 Joseki（本教程中使用的工具）的配置设置都使用 Turtle。总而言之，上述片段定义了类型为 joseki:Service 的一个实体，标签为 “SPARQL on the Professional Journal model”。配置文件中的其他实体通过 joseki:serviceRef “journal” 间接引用它。它存放后面将定义的数据集 _:JournalDataset。

现在必须定义前面所提到的 _:JournalDataset 数据集。为此，定义一个 ja:RDFDataset 类型的实体，如清单 20 所示。

清单 20. 数据集配置

_:JournalDataset rdf:type ja:RDFDataset;
  ja:defaultGraph _:JournalGraph;
  rdfs:label "JournalDataset";
  ja:namedGraph [
    ja:graphName <http://aabs.purl.org/ontologies/2007/11/journal>;
    ja:graph _:JournalGraph
 ]; .

这段 RDF 定义了由 _:JournalDataset 标识的 RDFDataset，其默认图定义为 _:JournalGraph。它定义了可以访问图中数据的 URI，并提供了数据集内容的默认访问方式。最后还需要定义本体及其数据的图。前面用 _:JournalGraph 指代这个图。清单 21 显示了图的定义。

清单 21. 图的定义

_:JournalGraph rdf:type ja:MemoryModel;
  rdfs:label "JournalGraph";
  ja:content [ja:externalContent <file:C:/dev/sparqlTutorial/Joseki/Journal.n3>];
  ja:content [ja:externalContent <file:C:/dev/sparqlTutorial/Joseki/JournalEntries.n3>].

最后一个元素定义了一个图 — Giant Global Graph 或 GGG 的一小部分，Tim Burners-Lee 最近尝试用它标记语义 Web。要记住，所有的 RDF 定义的都是图。因此毫不奇怪，三元组库的配置就是发现数据和将其放入图中，或者指定公开这些图的方式。要记住，下载的 zip 文件解压到哪里，ja:content URI 就应该指向哪里。我们将定义一个内存模型对象 JournalGraph，链接到两个外部磁盘文件 Journal.n3 和 JournalEntries.n3。这就是下面要关注的焦点 — 它们就是定义本体的地方（这是语义 Web 的说法，程序员更愿意称之为对象或者域模型）。

用 SPARQL 编写查询

上述步骤都是漫长的预备阶段，目标就是为了编写一个查询。我们讨论了很多基础知识，包括 RDF、RDFS、OWL 以及 Turtle，如果手工编写 RDF 的话 Turtle 可能是最好的办法。还介绍了如何结合并保存本体，配置在 Web 上进行发布的 SPARQL 端点。最后，可以编写团队日志和跟踪系统了。这些查询是为了增强团队沟通，帮助资源管理者在向客户提供建议之前确定合适的人员。需要开发的查询如下。这些查询按照从易到难的顺序排列，逐渐增加 SPARQL 查询的复杂程度。

按照日期顺序取得所有预约的列表
通过关键字筛选所有日志条目的注释
获取给定用户登记的全部技能/技术列表
获得具备所需特定技能的所有用户的列表
获得指定日期范围内记录日志的用户列表
回答关于团队和客户当前状态的问题

SPARQL 提供了四种不同形式的查询：SELECT、ASK、DESCRIBE 和 CONSTRUCT。我将通过几个查询来说明每种查询类型的不同形式、各种语法技巧、变化形式和查询的用途。这些查询有很多共性。在大多数情况下，我都使用 SELECT 形式来介绍，因为这可能是最常用的查询类型。

SELECT 查询形式用于标准查询。以标准 SPARQL XML 结果格式返回查询结果。本节中多数查询都要用到 SELECT 查询。ASK 的结果是 yes/no，没有具体内容，后面的清单 33 将会展示。DESCRIBE 用于提取本体和实例数据的一部分。CONSTRUCT 根据查询图的结果生成 RDF，在下载部分的代码中可以找到一些例子。

为了节约空间，本教程中的例子将只保留前两个结果，除非必须看到全部内容。多数查询返回的结果都多于两个。如果您痛恨那些罗罗嗦嗦的手册和书籍，我和您一样。本教程会尽量避免这种情况。本教程中重复的一个地方是查询的前缀。查询应该能够立即使用，因此它们必须是自成体系的。您可以直接将其拖到查询表单中执行。

分解查询

清单 22 中的查询获取所有的注释并按照时间先后返回。这一节我们看看典型的 SPARQL 查询语法。下一节将讨论三元组库用于查找和查询匹配的三元组的算法。

清单 22. 按日期顺序返回注释的查询

PREFIX : <http://aabs.purl.org/ont/journal#>
SELECT ?notes
WHERE {
  ?e a :JournalEntry .
  ?e :notes ?notes .
  ?e :date ?date .
}
ORDER BY ?date

每个 SPARQL SELECT 查询都包括一组按顺序排列的部分。第一部分是序言，包括可选的 BASE 定义和一些前缀定义。其后的 SELECT 部分以 SELECT 开始，描述搜索哪个图的可选的数据集部分，后面用 WHERE 子句表达描述目标结果的图模式。WHERE 子句之后是一些结果修饰符：Order 子句、Limit 子句或者 Offset 子句。这些修饰符将在后面介绍。

结果如清单 23 所示。

清单 23. 清单 22 的查询结果

notes "Today I wrote some more content for the great new SPARQL tutorial ... "Today I learnt about insane asylums" ...

要使返回结果按倒序排列，可通过选择顺序修饰符 ASC()、DESC() 实现。下面的命令可以使结果按相反的顺序出现：ORDER BY DESC(?date)。如果还想在日期排序中根据其他变量排序，可以在 ORDER BY 子句中添加其他变量：ORDER BY DESC(?date) ASC(?notes)。如果需要把结果限制到前 5 个，可使用 LIMIT 运算符（如清单 24 所示）。

清单 24. 限制返回的结果数量

SELECT ?notes
WHERE {
  ?e a :JournalEntry .
  ?e :notes ?notes .
  ?e :date ?date .
}
ORDER BY ?date
LIMIT 5

如果准备跳过某些结果，可使用 OFFSET 修饰符（如清单 25 所示）。

清单 25. 跳过部分结果

SELECT ?notes
WHERE {
  ?e a :JournalEntry .
  ?e :notes ?notes .
  ?e :date ?date .
}
ORDER BY ?date
LIMIT 5
OFFSET 150

如果进行过 SQL 开发，应该很熟悉这些修饰符。

搜索三元组库

使用图模式获取结果的过程非常简单。多数三元组库都在内存或者数据库中保存三元组，可按照主语、谓语和宾语查询。SPARQL 在查询图模式中用一组三元组表示。首先假设图模式中只有一个三元组。查询可能提供具体的主语 URI。这样的话，三元组库可以忽略没有该主语的所有三元组。然后再筛选掉与图模式提供的谓语不匹配的所有三元组。最后，如果 SPARQL 提供了具体的宾语，还可进一步排除不匹配的三元组。

如果查询的主语、谓语或宾语中使用了变量，则不排除那些不匹配的三元组，三元组库将其全部保留，因为可能和变量匹配。上例中第一个三元组是 ?e a :JournalEntry .。a 是 rdfs:type 的简写，因此三元组库可以忽略所有谓语不是 rdfs:type 的三元组。然后再筛选掉宾语不是 :JournalEntry 的三元组。余下的就是可以作为 ?e 结果的三元组。

上述查询的图模式包含多个三元组，因此三元组库在完成之前还需要对其他三元组做同样的处理。如果一个变量出现在多个位置，则可以使用所有那些值相同的三元组的交集。上例中所有匹配的三元组必须有一个匹配的主语。如果不符合，则丢弃，结果中只保留剩下的三元组。变量匹配可能有多种方式，所以会有多个结果。三元组库的最后一步是根据结果集需要的变量创建结果集。

在搜索的最后，三元组库将得到包含 ?e、?notes、?date 的结果集，这些都是查询中定义的变量。如果 SELECT 查询的形式为 “SELECT ?date ?notes”，则不返回 ?e，虽然在查询中很重要。

上述过程是实际过程的简化形式。有多种方法可以加快这个过程（比如一次进行多项匹配）。完成的任务将是一样的。

按照日期顺序取得所有预约列表

清单 22 中的查询可以创建一个简单的微型博客，按照日期顺序显示注释。和 twitter 差不多。这个查询采用相同的形式，按照日期顺序返回所有的预订列表。如果准备组织新的项目团队，这样的查询是必需的，以便筛掉已经预定的雇员。

在清单 26 中，必须连接多个类的数据：EmployeeBooking、Customer 和 User。SQL 表示连接表的语法非常笨拙。所幸的是 SPARQL 不会这样。它根本就是为这类查询而设计的，因此非常简单。您需要定义一个图匹配模式，定义需要返回的每个类的属性。在三元组世界中，连接的结果是另一个三元组。清单 26 展示了这个查询。

清单 26. 按日期返回所有的预约信息

PREFIX u: <http://aabs.purl.org/ont/users#>
PREFIX j: <http://aabs.purl.org/ont/journal#>
PREFIX b: <http://aabs.purl.org/ont/avail#>
SELECT ?dn ?custName ?startDate ?endDate
WHERE {
  ?booking a b:EmployeeBooking ;
    b:startDate ?startDate ;
    b:endDate ?endDate ;
    b:employee ?dl ;
    b:with ?cust .
  ?cust a b:Customer ;
    b:name ?custName .
  ?emp a u:User ;
    u:domainLogin ?dl ;
    u:displayName ?dn .
}
ORDER BY ?startDate

首先定义了三个名称空间前缀：u、j 和 b，分别用于用户、日志和预约。然后告诉 Joseki 您需要和变量 ?dn、?custName、?startDate 以及 ?endDate 的匹配。?dn 仅仅是 “display name” 的简写形式，也是查询运行后包含的内容。

在基本的图模式中定义了预约（称为 ?booking）及其起始和结束日期（?startDate 和 ?endDate）。意思是说在 b:EmployeeBooking类型的图中定义了一些实例。只要发现 b:Employeebooking 类型的匹配，就一定有 b:startDate 和 b:endDate 类型的属性。与这些属性匹配的内容可以放在变量 ?startDate 和 ?endDate 中。

查询结果定义规定必须取得雇员的 u:displayName 和与其联系的客户的 b:name。查询必须定义谁以及这些属性是什么，以便获得正确的匹配。因此定义 ?emp 和 ?cust 实例及其属性。查询只需要将其链接起来，以引入将预约、用户和客户类的实例链接到一起的三元组。EmployeeBooking 的对象属性 b:employee 链接一个特定的用户实例。它的 b:with 属性则链接到 Customer 类。添加 ‘b:with ?cust’ 三元组（主语仍然是 ?booking），这可以告诉 SPARQL 只需要返回和 ?booking 返回结果匹配的 ?cust（如表 1 所示）。这就是 SPARQL 中的连接。:User 类也是如此。

表 1. 与 ?booking 匹配的 ?cust 的连接结果

dn	custName	startDate	endDate
“Andrew Matthews”	“IBM”	“2008-03-01T09:00:00” ^^xsdt:dateTime	“2008-03-08T09:00:00” ^^xsdt:dateTime
“John Connor”	“IBM”	“2008-03-01T09:00:00” ^^xsdt:dateTime	“2008-03-08T09:00:00” ^^xsdt:dateTime

连接很简单吧？只需要声明两个类的实例之间存在关系，SPARQL 只返回存在这种关系的匹配。

获取所有用户（雇员）

这个查询和前面的查询非常相似。清单 27 中的查询使用了默认前缀，因为它只处理一个本体中的 URI。因为可以假定该类和对象属性的 URI，因此可以使用分号（:）作为前缀。

清单 27. 使用默认前缀的查询

PREFIX : <http://aabs.purl.org/ont/users#>
SELECT DISTINCT ?dl ?dn
WHERE {
  ?u a :User ;
    :domainLogin ?dl ;
    :displayName ?dn .
}
ORDER BY ?dn

表 2 显示了清单 27 中查询的结果。

表 2. 默认前缀查询的结果

dl	dn
“someDomain/andrew.matthews”	“Andrew Matthews”
“someDomain/john.connor”	“John Connor”
“someDomain/john.doe”	“John Doe”
“someDomain/sarah.connor”	“Sarah Connor”

获取通过关键字筛选的所有日志条目的注释

作为对公司内其他雇员的一项服务，可以按照作者附加到日志条目上的标签进行聚合。从而为 RDF 或者 Java 开发提供专门的流。希望了解和 RDF 有关的工作的用户可以订阅这样的流，从而得到量身定做的提要。

这个查询很有意思，因为它引入了 FILTER 关键字。允许用表达式来定义匹配变量的属性。该查询假设您只对那些包含关键字 SPARQL 的注释感兴趣。

清单 28 中的查询仅仅取得所有日志条目的注释部分 — 不想看到大量的文本。这是使用 FILTER 关键字的第一个查询。筛选提供了一种非图形化的方法来定义匹配结果特性。下面的例子使用正则表达式匹配包含单词 SPARQL 的条目。

清单 28. 检索注释中包含单词 “today” 的所有日志条目

PREFIX : <http://aabs.purl.org/ont/journal#>
SELECT ?notes
WHERE {
  ?e a :JournalEntry .
  ?e :notes ?notes .
  FILTER regex(?notes, "today")
}
ORDER BY ?date

该查询使用了默认名称空间前缀分号（:）。该查询仅指一个本体中定义的实体，因此谓语和类型没有歧义。FILTER 表达式使用正则表达式说明需要包含单词 SPARQL 的日志条目。结果有两个，如清单 29 所示。

清单 29. 结果

notes
"Went to work on the SPARQL tutorial today. I seem to have a terminator fixation."
"Today I wrote some more content for the great new SPARQL tutorial that I've been preparing. I used some Turtle, and I defined a simple ontology for defining journal entries. This is an example of one of those entries!"

正则表达式是可用的函数和运算符之一。它来自 XPath 和 XQuery 系统。FILTER 表达式支持中缀和前缀运算符以及括号的一般语法，因此清单 30 也是有效的。

清单 30. 使用 FILTER 限制图匹配的更多例子

FILTER (?t = "RDF" || ?t = "OWL" || ?t = "cash")
FILTER ( (?start > "2008-03-05T09:00:00"^^xsdt:dateTime && ?start < "2008-03-07T09:00:00"^^xsdt:dateTime)|| (?start < "2008-03-05T09:00:00"^^xsdt:dateTime && ?end > "2008-03-05T09:00:00"^^xsdt:dateTime) )

运算符、函数的完整列表以及类型匹配请参阅 SPARQL 文档。

获取具备所需技能的所有用户

如果需要组建一个团队（这也是本教程中的例子），需要一份具备将要使用的技术知识的人员清单。要找到这些人，需要提供要寻找的所有技能或技术，看看谁和这些技能匹配。这个查询的意义在于它使用了 UNION 运算符。UNION 可以合并单独查询的结果。可以用它将每种技术的查询结果合并起来。

这个例子获取编写的日志条目中标记有 RDF、OWL 或 SPARQL 的所有用户的显示名称。UNION 运算符允许合并可替换的图模式的结果。一般来说，返回结果前必须匹配所有的图模式。但是 UNION 只需要满足任何一个子图模式即可。在清单 31 所示查询中，任何能够匹配 {?e j:tag “RDF”.}、{?e j:tag “OWL”.} 或 {?e j:tag “SPARQL”.} 的结果都是可接受的。它相当于 OR 运算符，后面将看到 || 运算符也能实现同样的效果。

清单 31. 获取具备匹配技能的用户

PREFIX u: <http://aabs.purl.org/ont/users#>
PREFIX j: <http://aabs.purl.org/ont/journal#>
SELECT DISTINCT ?dn
WHERE {
  ?u a u:User; u:displayName ?dn .
  ?e a j:JournalEntry; j:user ?u .
  { {?e j:tag "RDF".} UNION {?e j:tag "OWL".} UNION {?e j:tag "SPARQL".} }
}

通常，定义所处理的本体的名称空间以及感兴趣的变量。然后定义希望用户匹配的属性。这里定义了希望连接的两个实例（?u 表示用户，?e 表示日志条目）。为了建立连接，在日志条目中描述 j:user 属性。实例及其之间的关系被定义之后，另一个图模式根据附加到日志条目的标记将匹配项合并到一起（如表 3 所示）。

表 3. 连接日志实例和用户类的实例

dn
“Andrew Matthews”
“John Doe”

表示该查询的另一种方法是使用 FILTER。

清单 31 中的简单查询将日志实例和用户类实例连接起来。该查询（清单 32）引入了一个字符串文字作为三元组模式 <?e j:tag “RDF”> 的宾语。它的意思很清楚，但是如果没有读过本教程开始部分关于 RDF 和 RDF 的介绍，现在最好读一读。

清单 32. 该查询使用 FILTER 实现和清单 31 中的 UNION 同样的结果

PREFIX u: <http://aabs.purl.org/ont/users#>
PREFIX j: <http://aabs.purl.org/ont/journal#>
SELECT DISTINCT ?dn WHERE {
  ?u a u:User; u:displayName ?dn .
  ?e a j:JournalEntry; j:user ?u ; j:tag ?t .
  FILTER (?t = "RDF" || ?t = "OWL" || ?t = "SPARQL")
}

筛选器的逻辑意义和前面的基于 UNION 的查询一样，但如果不熟悉多图模式的话可能更容易理解。

给定日期哪位雇员开始为客户服务

很多查询可能需要对数据进行概括，或者得到许多问题（比如 “Do we have someone working at X this week?”）的是或者否的简要答案。SPARQL 可使用 ASK 查询类型解决这类问题。

清单 33 中的查询是否有人在 3月 18 日开始在 IBM 工作。不需要关心是谁，只想知道有没有。

清单 33. 询问是否有人在 3 月 18 日开始在 IBM 工作

PREFIX b: <http://aabs.purl.org/ont/avail#>
PREFIX u: <http://aabs.purl.org/ont/users#>
PREFIX xsdt: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#>

ASK
{
  ?x a u:User;
    u:displayName ?dn;
    u:domainLogin ?dl.
  ?c a b:Customer;
    b:name "IBM".
  ?b a b:EmployeeBooking;
    b:with ?c;
    b:employee ?dl;
    b:startDate "2008-03-18T09:00:00"^^xsdt:dateTime.
}

ASK 查询只需要返回是否找到了结果，返回结果基本上不需要占用带宽。该查询的格式类似于 SELECT。但是没有定义返回变量，因为不需要返回变量。相反，它返回 true 或者 false 表示查询（如果使用 SELECT）有没有返回数据（如清单 34 所示）。

清单 34. ASK 查询返回 true

ASK => true

通过上面这些查询示例，您应该对 SPARQL 有一定的了解了。本文未进行详细讨论，可以通过下载部分的示例代码了解从这个日志示例导出数据的各种方法。

结束语

我们学习了语义 Web 如何使用 RDF、OWL 和 Turtle 工作。您了解了使用 Turtle 手工编写 RDF 的最简方式，以及 SPARQL 如何使用 Turtle。现在您已经具备足够的知识，可以阅读 W3C 和其他团体发布的各种语义 Web 标准。您可以编写自己的本体，对它们进行托管，以及使用 SPARQL 对它们进行查询。语义 Web 的底层技术非常复杂，这里没有全部介绍。但是您现在具备了足够的知识，可以充满自信地去探索了。

本教程中的查询涉及到了 SPARQL 的很多功能（但不是全部）。它们允许您轻松地连接类，使用复杂的表达式语言筛选结果。动态构造 RDF 以最大化存储数据的价值和互操作性。您编写了不占用带宽的查询，其他查询则提供了可在您的三元组库中定义信息的元数据。也希望您对 SPARQL 强大功能有所了解。

下载

描述	名字	大小	下载方法
示例源代码	x-sparql.zip	12KB	HTTP

原文链接已经失效了，可以下载本文图7 gif文件解压即可得到代码

参考资料

学习

The RDF Primer from W3C：这是一个关于使用 RDF 表示知识的重要指南。
W3C SPARQL 规范：阅读 SPARQL 查询语言规范。
W3C Turtle 规范：关于 Turtle 语法和功能的详细说明。
W3C 语义 Web 门户网站：了解 W3C 开发的各种与语义 Web 有关的技术。
W3C Web 体系结构文档：有关 URI 使用的最佳实践来源。
302 Semantic Web Videos（James Simmons，2008 年 2 月）：数百小时的视频资料，涉及到语义 Web 的最新进展、研究方向和评论。非常值得一看。
Weaving the Web（Tim Berners-Lee，Texere Publishing，2001 年 6 月）：这部引人入胜的著作讨论了 Web 的过去、现在和未来。
PlanetRDF ：聚合了和语义 Web 有关的博客文章。
The Wandering Glitch：阅读本文作者 Andrew Matthews 的语义 Web 博客文章。
Introduction to Jena（Philip McCarthy，developerWorks，2004 年 6 月）：Jena 使用指南。
Search RDF data with SPARQL（Philip McCarthy，developerWorks，2005 年 5 月）：SPARQL 中级指南。
An introduction to RDF（Uche Ogbuji，developerWorks，2000 年 12 月）：介绍 RDF 基础知识的另一篇文章。
W3C 的 OWL 概述：了解 OWL 用途的最佳地方。
FOAF-Project：了解这种描述人及相互关系的标准 RDF 本体论。
IBM XML 认证：了解如何才能成为一名 IBM 认证的 XML 及相关技术的开发人员。
XML 技术库：developerWorks XML 专区提供了大量技术文章和技巧、教程、标准以及 IBM 红皮书。
developerWorks 技术活动和网络广播：随时关注技术的最新进展。
developerWorks XML 专区：了解 XML。
developerWorks podcasts：聆听软件开发人员之间有趣的访谈和讨论。

获得产品和技术

Joseki Web 站点：请访问 Joseki 服务器的主站点。
IBM 试用软件：使用试用软件开发您的下一个项目，可直接从 developerWorks 下载。

讨论

参与论坛讨论。
XML 讨论论坛：参与任何关于 XML 的讨论。
developerWorks XML 专区：分享您的想法：阅读本文后请把您的建议和想法发表到这个论坛上。XML 专区编辑负责该论坛，欢迎您的参加。

developerWorks 博客：请访问这些博客并加入 developerWorks 社区。