Язык запросов SPARQL (назначение, синтаксис, практические примеры использова-ния).

Широкое развитие стандартов и поддержка концепции Linked Data крупными ИТ компаниями определяет тенденции развития будущего WWW как глобальной базы данных, в которой можно через специализированные поисковые интерфейсы получать доступ к структурированным представлениям данных, документов, распределенных по Web, для решения задач поиска и подобных. В настоящее время, на смену существующей парадигме построения RDBMS, использующей реляционную модель представления данных и методы работы с ними, приходят системы, построенные по другому принципу. В их основе лежит применение семантических технологий, таких как использование онтологической модели представления знаний, методов логического вывода на них, методов получения выборок, соответствующих клиентским запросам. Это направление хорошо финансируется, результатом чего явилась разработка множества систем управления базами знаний, реализующих подходы SW (RDF- хранилищ). В рамках Linked Data информация описывается в терминах языка RDF (англ. Resource Description Framework), а именно, в виде триплетов, троек вида «субъект-предикат-объект» или квадов (quad) - поименованных графов вида «граф-субъект-предикат-объект».

---

Дипломная работа по банкротству на заказ позволит вам не тратить свое время. Доверьте написание дипломной работы профессионалам.

---

. Далее, если это не будет приводить к противоречию, будем использовать понятие «триплет» как для понятия «триплет», так и для понятия «квад». Модель данных RDF предполагает распределенное хранение объектов и их схем, при их наличии, на различных web-серверах с интегрированным или внешним специализированным хранилищем триплетов (Triplestore). Для доступа к хранилищам триплетов используется протокол и язык запросов SPARQL (англ. SPARQL Protocol and RDF Query Language), который является в некотором смысле аналогом языка SQL, применяемого для обработки данных реляционных баз. Использование подобных языков запросов подразумевает наличие специализированных знаний для эффективного их применения, что не способствует ни популяризации языка SPARQL, как средства извлечения данных, ни увеличению распространенности хранилищ триплетов.

1. В настоящий момент RDBMS характеризуются большей скоростью обработки и компактностью хранения полезной информации. Онтологические же системы предоставляют более гибкий механизм описания модели хранимых знаний, её последующего расширения, хранение знаний в неявном виде и т.д. (распределенные хранилища). Использование в современных высокоэффективных производственных системах предъявляет к базам знаний жесткие требования по скорости и эффективности работы. 2. По сравнению с другими языками SPARQL обладает следующими преимуществами: ? используется для представления запросов к разнообразным источникам данных независимо от того, хранятся эти данные непосредственно в RDF или представляются в виде RDF с помощью промежуточного программного обеспечения; ? поддерживает тестирование расширенного значения и ограничение запросов с помощью исходного RDF-графа; ? обладает возможностями формирования запросов к обязательным и необязательным графовым шаблонам вместе с их конъюнкциями и дизъюнкциями; ? результаты запросов могут быть представлены в виде результирующих наборов или RDF-графов; ? большая часть запросов включает набор шаблонов триплетов, который называется основным графовым шаблоном. Шаблоны триплетов подобны RDF-триплетам, за исключением того, что каждый субъект, предикат и объект может быть переменной. Основной графовый шаблон соответствует подграфу RDF-данных, когда RDF- термины этого подграфа могут быть заменены переменными, а результат является RDF-графом, эквивалентным подграфу. 3. Результаты выполнения тестирования выполнения запросов показали, что если при обработке запросов пользователя задействовано 4 индекса (без необходимости специфицировать граф, к которому производится запрос), каждый триплет представляется 39 байтами. При этом (при учете еще и полнотекстового индекса по всем литералам) файл базы знаний на миллиард (111S M) триплетов занимает, примерно, 120 Гб на жестком диске. Для комфортной работы сервера при одновременной обработке 500М триплетов рекомендуется около 16 Гб ОЗУ. В случае если триплеты короткие и повторяющиеся (как в данных тестового набора LUBM), 16 Гб может быть достаточно для обработки одного миллиарда триплетов. Все также зависит от сложности SPARQL запроса. Запросы, использующие аналитику, последовательности соединений, агрегации по всему набору увеличивают потребность в оперативной памяти.

1. Когаловский М.Р. Энциклопедия технологий баз данных. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 798 с. 2. Прудовский Б.Д., Применение ПЭВМ в отрасли: учебно-методический комплекс/ Б.Д.Прудовский, Л.В. Одинцова, В.И. Костенко.- СПб: Изд-во СЗТУ, 2010 3. Информационные технологии управления: учеб. пособие для вузов/под ред. Г.А. Титоренко. – 2-е изд., доц. – М.: ЮНИТИ, 2005. 4. Радченко И. А. Введение в концепцию связанных открытых данных (Linked Open Data). Цикл вебинаров Linked Open Data @ AIMS 14 февраля 2013 г. - URL: http://www.slideshare.net/iradche/ linked-open-data-16524818 5. Berners-Lee T. Design Issues: Linked Data. Online at. - URL:www.w3.org/DesignIssues/ LinkedData.html. 6. SPARQL Query Language for RDF. E. Prud'hommeaux, A. Seaborne (eds.), W3C Recommendation. – W3C, 2008. – URL: http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/ (дата обращения: 05.01.2015). 7. Large Triple Stores [Электронный ресурс] / W3C WIKI. - Электрон. текстовые данные. - Режим доступа: www / URL: http://www.w3.org/wiki/LargeTripleStores 8. BSBM V3 Results (February 2011) / Prof.'s Dr. Christian Bizer Home page, Institut fьr Wirtschaftsinformatik [Электронный ресурс]. - Электрон. текстовые данные. - Режим доступа: http://www4.wiwiss.fu-berlin.de/bizer/BerlinSPARQLBenchmark/results/V6/index.html. 9. Virtuoso 6 FAQ / официальный сайт компании Openlink Software [Электронный ресурс]. - Электрон. текстовые данные. - Режим доступа: http://virtuoso.openlinksw.com/dataspace/dav/wiki/Main/ VOSVirtuoso6FAQ.