| SPARQL | |
| Última versión | 1.1 |
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| Extensión de archivo | rq |
SPARQL (pronunciado sparkle ) es un lenguaje y protocolo de consulta que le permite buscar, agregar, modificar o eliminar datos RDF disponibles en Internet . Su nombre es un acrónimo recursivo que significa S PARQL P ROTOCOLO un nd R DF Q uery L anguage .
SPARQL fue considerado ya en 2007 como una de las tecnologías clave de la Web Semántica por Tim Berners-Lee, el inventor de la Web Semántica, quien explica "Intentar utilizar la Web Semántica sin SPARQL equivale a explotar una base de datos relacional sin SQL ". .
Hoy en día, la Web of Data (o Linked Open Data ) está formada por cientos de servicios SPARQL que hacen que cada vez más datos estén disponibles a través de Internet, como lo está haciendo el proyecto Wikidata . La ambición del W3C es ofrecer interoperabilidad no solo a nivel de servicio, como con los servicios web , sino también a nivel de datos.
Este estándar fue creado por el DAWG (RDF Data Access Working Group ) del W3C ( World Wide Web Consortium ). Las implementaciones de SPARQL dentro de las tiendas triples se están multiplicando. El primer borrador se publicó el12 de octubre de 2004 y el 15 de enero de 2008, la versión 1.0 se ha convertido en una recomendación oficial del W3C.
SPARUL , o SPARQL / Update, es una adición posterior al lenguaje de búsqueda SPARQL, también conocido como SPARQL / Update 1.0 dejulio 2008 para poder registrar datos en este idioma.
La versión SPARQL 1.1 se propuso en 2009 y luego se recomendó oficialmente para reemplazar la versión 1.0 en 2013. Integra todas las características anteriores y ofrece otras nuevas como la posibilidad de construir consultas federadas para poder consultar simultáneamente varios servicios SPARQL a través del protocolo que contiene la especificación SPARQL.
Los datos afectan a todas las áreas de actividad.
A continuación se muestran algunos ejemplos relacionados con el uso de SPARQL para datos gubernamentales, culturales, científicos, ambientales, económicos y de infraestructura.
Los Estados difunden datos cuya estructura es muy costosa para ellos; por eso organizan concursos para hacerlo por ellos. Sin embargo, solo un puñado de empresas o asociaciones puede responder a estos concursos, excluyendo a la mayoría de los ciudadanos, que no tienen los medios para trabajar de forma voluntaria para proporcionar datos que les conciernen.
La extensión Mediawiki LinkedWiki ilustra la capacidad de fabricar cualquier renderizado a partir de los datos disponibles a través de SPARQL, como los datos del proyecto Data.gov en los Estados Unidos .
ex. : ¿ Dónde ocurrieron los terremotos de los últimos 7 días en el planeta?
Aquí hay otro ejemplo para encontrar en un mapa las escuelas más cercanas a su casa con datos de Data.gov.uk (versión británica de Data.gov) que ofrece con precisión todos los datos relacionados con las escuelas de su territorio.
Los principales medios de comunicación, los museos y otros centros culturales no siempre pueden gestionar por sí mismos las necesidades creadas por los nuevos medios. Ya no pueden desarrollar ellos mismos todos los servicios que deberían ofrecer para satisfacer a sus clientes y usuarios. Algunos han encontrado interés en SPARQL, como la BBC , que cambia regularmente sus datos a tiendas triples , algunas de las cuales son públicas.
ex. : ver la lista de episodios de la serie Doctor Who de la BBC .
Asimismo, France Télévisions podría hacer accesibles todos sus datos para dar a los espectadores la posibilidad de crear nuevos servicios culturales.
Por ejemplo, durante un programa sobre obras de arte en un canal de France Télévisions, podría sincronizar el programa con una aplicación en su tablet PC con datos de la Biblioteca Nacional de Francia ( BnF ), con las pinturas del Louvre y el Quai Branly. museo . DBpedia , un proyecto exploratorio que utiliza Wikipedia, ya ha comenzado a cargar datos desde Wikipedia. Desafortunadamente, los datos de DBpedia no están sincronizados con las contribuciones de Wikipedia y los contribuyentes no pueden intervenir dinámicamente en la estructuración de los datos puestos en línea.
ex. : ¿Cuáles son las pinturas del museo disponibles en Wikipedia (a través de DBpedia)?
Finalmente, aquí hay un ejemplo para demostrar la combinación infinita con obras culturales. ex. : durante un documental de Steven Spielberg , ofrecer a los espectadores la lista de VOD de este director.
En el futuro, incluso podremos mostrar la descripción de cada pez durante la repetición de los documentales del comandante Cousteau . Los espectadores podrán asociar los peces en un documental con archivos que encuentren en las bases de datos del Museo Nacional de Historia Natural y Wikipedia.
Uno de los primeros artículos de Tim Berners-Lee Sobre el tema anuncia que el objetivo final de la Web Semántica es proporcionar la capacidad a los agentes (programas informáticos independientes) para encontrar inconsistencias en una nueva teoría. Un científico ganará así en el futuro un tiempo infinito para proponer numerosas hipótesis que serán probadas por máquinas pasando por todo el conocimiento disponible. Esto será esencial, porque es humanamente imposible leer todos los documentos en un campo científico.
Por tanto, en el futuro será fundamental almacenar y compartir todos los datos científicos. Algunas estructuras están comenzando a hacer esto, como los bancos de descripción del genoma o Eurostat , la oficina de estadística de la Unión Europea.
Por ejemplo, ya podemos crear una aplicación móvil para hacer referencia a códigos de barras de productos en una wiki en la Web para indicar los ingredientes de cada producto.
Gracias a la flexibilidad de una wiki, los contribuyentes pueden crear ellos mismos propiedades como el origen de un producto, el cálculo de la huella de carbono, la cantidad de embalaje, etc. En definitiva, los consumidores se convertirán en actores de su consumo.
¡Imagínese que todos los consumidores pudieran escanear un producto antes de comprarlo para ver si cumple con los criterios ecológicos indicados por ellos mismos!
SPARQL se adapta a la estructura específica de los gráficos RDF y se basa en los triples que los constituyen. En esto, se diferencia del clásico SQL ( lenguaje de consulta que se adapta a bases de datos de tipo relacional ), pero su sintaxis y sus funcionalidades parecen estar fuertemente inspiradas en él. Algunas características se pueden comparar con Prolog .
SPARQL le permite expresar consultas interrogativas o constructivas:
Por ejemplo, en un gráfico RDF que contiene información genealógica , podemos mediante una consulta SELECTencontrar a los padres o abuelos de una persona determinada, y mediante consultas CONSTRUCTagregar relaciones hermano-hermana, primo-primo, tío-sobrino, que no se declararían explícitamente. en el gráfico inicial.
Ejemplo de una consulta SPARQL que devuelve una lista de fotos con el nombre de la persona a la que representan y una descripción, de una base de datos tipo RDF utilizando la ontología FOAF (vocabulario) (una de las más conocidas y utilizadas para describir a las personas y los vínculos entre ellas). ellos).
Tenga en cuenta la declaración de espacios de nombres al principio, seguida de la consulta en sí. El nombre de las variables está precedido por un signo de interrogación ? .
La línea se SELECTutiliza para seleccionar el conjunto de tuplas o líneas de variables ( nombre , imagen , descripción ) correspondientes a las restricciones de la cláusula WHERE.
La primera línea de la cláusula WHEREdice: la variable person es de tipo Person en el sentido de la ontología FoaF . La segunda línea le permite definir la variable de nombre como la propiedad de nombre de la variable de persona .
Hay tres recomendaciones (SPARQL 1.0) del W3C con una nota, así como diez documentos al final del desarrollo relacionados con la siguiente versión (SPARQL 1.1):
Y la nota del W3C:
SPARQL es una de las capas para la implementación de la Web Semántica .
El término " nodo SPARQL " se refiere a un proveedor de contenido integrado en la arquitectura de Data Web . Un ejemplo de nodo SPARQL es DBpedia .
