知识图谱实践篇（三）：D2RQ SPARQL endpoint与两种交互方式

这次我们介绍利用D2RQ开启SPARQL endpoint服务和两种交互方式：在浏览器中进行查询或者编写python脚本进行交互。跳过之前实践篇练习的读者，需要做的准备有：导入数据到Mysql，下载mapping文件（项目地址）。

一、SPARQL endpoint

前一篇介绍SPARQL的文章中提到，SPARQL endpoint是SPARQL协议的一部分，用于处理客户端的请求，可以类比web server提供用户浏览网页的服务。通过endpoint，我们可以把数据发布在网上，供用户查询。

D2RQ，是以虚拟RDF的方式来访问关系数据库中的数据，即我们不需要显式地把数据转为RDF形式。通过默认，或者自己定义的mapping文件，我们可以用查询RDF数据的方式来查询关系数据库中的数据。换个说法，D2RQ把SPARQL查询，按照mapping文件，翻译成SQL语句完成最终的查询，然后把结果返回给用户。下面是D2R Server的架构图：

进入d2rq目录，使用下面的命令启动D2R Server:

d2r-server.bat kg_demo_movie_mapping.ttl

“kg_demo_movie_mapping.ttl”是我们定义的mapping文件。其他参数和配置请参考官方文档。默认端口是2020，在浏览器输入“http://localhost:2020/”，可以看到如下界面：

红色方框1是我们定义的类别，点击某个类别，我们可以看到其对应的所有实例（默认显示50个，可以在mapping文件中修改服务器配置）。选中某个实例，可以看到其包含的所有属性，如下图：

点击红色方框2中的链接，进入endpoint，如下图：

二、浏览器中查询

输入框默认的SPARQL查询是获取所有的RDF三元组，“LIMIT”关键词指定返回结果数量的上限。点击下图红框中的“Go!”，执行查询：

读者可以自行尝试上篇文章中的例子：

“周星驰出演了哪些电影？”

“英雄这部电影有哪些演员参演？”

“巩俐参演的评分大于7的电影有哪些？”

读者也可以通过命令行的方式进行查询，具体方法请参考官方的文档。

三、编写Python脚本进行交互

构建基于知识图谱的应用，我们希望将SPARQL查询集成在代码当中，对其进行包装便于后续开发。这里介绍一个Python第三方库：SPARQLWrapper。如其名，这是一个Python下的包装器，可以让我们十分方便地和endpoint进行交互。下面是通过SPARQLWrapper，向D2RQ endpoint发送查询“巩俐参演的评分大于7的电影有哪些”，得到结果的代码。

from SPARQLWrapper import SPARQLWrapper, JSONsparql = SPARQLWrapper("http://localhost:2020/sparql")
sparql.setQuery("""PREFIX : <http://www.kgdemo.com#>PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>SELECT ?n WHERE {?s rdf:type :Person.?s :personName '巩俐'.?s :hasActedIn ?o.?o :movieTitle ?n.?o :movieRating ?r.FILTER (?r >= 7)}
""")
sparql.setReturnFormat(JSON)
results = sparql.query().convert()for result in results["results"]["bindings"]:print(result["n"]["value"])

运行结果：

2046
Memoirs of a Geisha
荆轲刺秦王
大红灯笼高高挂
霸王别姬
活着
唐伯虎点秋香
秋菊打官司
菊豆
Hong gao liang
画魂
风月
Piao Liang Ma Ma
The Hand

初始化Wrapper需要的参数是endpoint对外提供服务的链接，D2RQ默认的链接是“http://localhost:2020/sparql”。

总结

这篇文章简单地介绍了如何利用D2RQ开启SPARQL endpoint服务和两种进行交互的方式。D2RQ是以虚拟RDF图的方式来访问关系数据库，在访问频率不高，数据变动频繁的场景下，这种方式比较合适。对于访问频率比较高的场景（比如KBQA），将数据转为RDF再提供服务更为合适。接下来的实践篇我们将介绍如何利用Apache Jena，创建基于显式RDF数据的SPARQL endpoint；并展示，在加入推理机后，对数据进行本体推理我们可以得到额外的信息。

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