SPARQL-Grundlagen und praktisches Abfragen Schulung

Einführung in RDF und SPARQL

• RDF-Grundlagen: Tripel, IRIs, Literale und Blank Nodes
• Namespaces und die Verwendung von QNames in Abfragen
• Überblick über SPARQL-Abfrageformen und Anwendungsfälle

Erste Schritte mit der SPARQL-Umgebung

• Installieren und Ausführen von Apache Jena Fuseki oder RDF4J Server
• Laden von Beispiel-RDF-Datensätzen in einen Triple Store
• Verwenden eines SPARQL-Clients oder -Workbenches, um Abfragen auszuführen

Grundlegende SPARQL SELECT-Abfragen

• Schreiben von Tripelmustern und Abrufen von Bindungen
• Verwenden von DISTINCT, LIMIT und OFFSET
• Sortieren und Projizieren von Ergebnissen mit ORDER BY

Filtern und Lösungsmodifikatoren

• Anwenden von FILTER-Ausdrücken und eingebauten Funktionen
• Verwenden von OPTIONAL für teilweise Übereinstimmungen
• Kombinieren von Mustern mit UNION und MINUS

Fortgeschrittene Abfragen: Aggregation und Unterabfragen

• Verwenden von GROUP BY, COUNT, SUM, MIN, MAX und HAVING
• Verschachtelte Abfragen und Subselect-Muster
• Arbeiten mit Ausdrücken und bind(), um Werte zu berechnen

Erstellen und Transformieren von RDF

• CONSTRUCT-Abfragen zum Erstellen neuer RDF-Graphen
• DESCRIBE- und ASK-Abfrageformen und deren Anwendungsfälle
• Verwenden von SPARQL UPDATE zur Datenmodifikation (INSERT/DELETE)

Arbeiten mit Graphen und benannten Graphen

• Quads und das GRAPH-Schlüsselwort
• Verwalten und Abfragen von benannten Graphen
• Best Practices für die Organisation von Datensatz-Graphen

Verbundene Abfragen und Remote-Endpunkte

• Verwenden von SERVICE zur Abfrage von Remote-SPARQL-Endpunkten
• Leistungsaspekte und Timeouts
• Strategien für die Kombination lokaler und entfernter Daten

Praktisches Labor: Realwelt-SPARQL-Aufgaben

• Abfragen von DBpedia und anderen öffentlichen Datensätzen für Erkenntnisse
• Erstellen wiederverwendbarer Abfragetemplates und -sichten
• Debuggen von häufigen Abfragefehlern und Optimieren der Leistung

Zusammenfassung und nächste Schritte