什么是 SPARQL，它如何与知识图谱一起使用？

SPARQL 是一种查询语言，旨在检索和操作以资源描述框架 (RDF) 格式存储的数据，RDF 是知识图谱的标准模型。 RDF 将数据结构化为三元组——主语-谓语-宾语语句（例如，“巴黎—首都—法国”）。 SPARQL 允许开发人员编写遍历这些互连三元组的查询，使其成为使用语义网技术的核心工具。 与为关系数据库量身定制的 SQL 不同，SPARQL 针对基于图的数据进行了优化，从而可以在复杂关系中进行灵活的模式匹配。 查询可以过滤结果、聚合数据，甚至修改图形本身，具体取决于 SPARQL 变体（例如，用于编辑的 SPARQL 1.1 更新）。

为了将 SPARQL 与知识图谱一起使用，开发人员通常与 SPARQL 端点进行交互——这是一种通过 HTTP 接受 SPARQL 查询并以 JSON 或 XML 等格式返回结果的服务。 例如，一个查询可能会询问，“哪些城市位于德国？” 使用诸如 ?city :locatedIn :Germany 之类的模式。 一个基本的 SPARQL 查询包括前缀（用于缩短 URI）、一个 SELECT 子句（用于指定返回的变量）和一个 WHERE 子句（用于定义图形模式）。 这是一个简化的例子

PREFIX ex: <http://example.org/>
SELECT ?city
WHERE {
 ?city ex:locatedIn ex:Germany .
}

此查询搜索通过 ex:locatedIn 谓词连接到 ex:Germany 的所有主题 (?city)。 像 Wikidata 或 DBpedia 这样的知识图谱提供公共 SPARQL 端点，允许开发人员以编程方式探索他们的数据集。

SPARQL 的优势在于它能够通过联合查询集成来自多个来源的数据。 例如，一个查询可以将来自一个知识图谱的人口数据与来自另一个知识图谱的地理坐标相结合。 这在构建推荐系统等场景中特别有用，在这些场景中，必须链接来自不同领域（例如，产品、用户偏好）的数据。 诸如 Apache Jena 或 Virtuoso 之类的工具提供 SPARQL 支持，使开发人员能够为私有知识图谱设置本地端点。 通过利用 SPARQL，团队可以有效地查询互连的数据，而无需将其重组为表格，使其成为语义搜索、分析或动态知识发现等应用程序的理想选择。