前言
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毫不奇怪,他们用来解释事物的科学是占卜,这门科学揭示了词语与事物、专有名词之间的联系,以及从中可以得出的推论......
为什么要学习 SPARQL?
越来越多的人开始使用查询语言 SPARQL(读作 "sparkle"),从不断增加的公共和私人数据中提取数据。无论这些数据是语义网项目的一部分,还是同一防火墙下不同平台上两个库存数据库的整合,SPARQL 都能让访问这些数据变得更加容易。用万维网联盟(W3C)主任、网络发明者蒂姆-伯纳斯-李(Tim Berners-Lee )的话来说,"试图使用语义网而不使用SPARQL,就像试图使用关系数据库而不使用SQL一样"。
SPARQL并不是为查询关系数据而设计的,而是为查询符合RDF数据模型的数据而设计的。基于 RDF 的数据格式还没有取得像 XML 和关系数据库 那样的主流地位,但越来越多的 IT 专业人员发现,使用这种数据模型的工具可以用一个通用的标准化接口来公开不同的数据集(包括我们将要看到的关系数据库)。访问这些数据不需要学习新的 API,因为开源软件和商业软件(包括 Oracle 11g 和 IBM 的 DB2)都支持 SPARQL,可以让你利用这些数据源。 由于这些数据和工具的可用性,SPARQL 让人们可以访问各种各样的公共数据,并为许多企业内部的数据孤岛整合提供了便利。
虽然本书的目录、词汇表和索引让它可以在你需要查找常见 SPARQL 任务的语法时充当参考指南,但它并不是一本完整的参考指南--如果它涵盖了你使用不同关键字的奇怪组合时可能发生的每一种情况,那么这本书的篇幅会更长。相反,本书的主要目标是让你快速适应使用 SPARQL 来检索和更新数据,并充分利用检索到的数据。一旦你能够做到这一点,你就可以利用大量可供选择的工具和应用库,使用 SPARQL 来检索、更新和混合匹配大量可访问的 RDF 数据。
本书的组织结构
你不必从头到尾阅读本书。读完第 1 章后,您可以随意跳读,不过如果您至少从第 5 章开始读起,可能会更容易理解后面的章节。
- 第 1 章,直接进入:一些数据和一些查询
在详细介绍 SPARQL 的背景和使用之前,编写并运行几个简单的查询
- 第2章,语义网、RDF和关联数据(以及SPARQL
大局观:语义网、相关规范,以及 SPARQL 对它们的贡献和收获
- 第3章,SPARQL查询:深入探讨
在第 1 章的基础上,更广泛地介绍查询语言
- 第4章:复制、创建和转换数据(以及查找不良数据
使用 SPARQL 从数据集中复制数据、创建新数据和查找不良数据
- 第5章数据类型和函数
数据类型元数据、标准化函数和扩展函数如何有助于你的查询
- 第6章:使用SPARQL更新数据
使用 SPARQL 的更新工具添加和更改数据集中的数据,而不仅仅是检索数据 ...
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