知识图谱入门 【五】- 知识存储

知识图谱入门 【一】- 认识图谱技术
知识图谱入门 【二】- 知识表示与知识建模
知识图谱入门 【三】- 知识抽取
知识图谱入门 【四】- 知识挖掘
知识图谱入门 【五】- 知识存储
知识图谱入门 【六】- 知识融合
知识图谱入门 【七】- 知识推理
知识图谱入门 【八】- 语义搜索
知识图谱入门 【九】- 知识问答​​​​​​​

---

图数据库简介

图数据库源起欧拉和图理论(graph theory),也称为面向/基于图的数据库，对应的英文是Graph Database。图数据库的基本含义是以“图”这种数据结构存储和查询数据。它的数据模型主要是以节点和关系(边)来体现，也可以处理键值对。它的优点是快速解决复杂的关系问题。

Apache Jena

Jena 是一个免费开源的支持构建语义网络和数据连接应用的Java框架。下图为Jena的框架：

其中，最底层的是数据库，包含SQL数据库和原生数据库，其中SDB用来导入SQL数据库， TDB导入RDF三元组。数据库之上的是内建的和外联的推理接口。在往上的就是SPARQL查询接口了。通过直接使用SPARQL语言或通过REfO等模块转换成SPARQL语言进行查询。

在上方我们看到有一个Fuseki模块，它相当于一个服务器端，我们的操作就是在它提供的端口上进行的。

数据的导入

数据导入分为两种方式，第一种是通过Fuseki的手动导入，第二种是通过TDB进行导入,对应的命令如下:

/jena-fuseki/tdbloader --loc=/jena-fuseki/data filename

数据导入后就可以启动Fuseki了，对应的命令如下:

/jena-fuseki/fuseki-server --loc=/jena-fuseki/data --update /music

查询

查询也有两种方式，第一种就是简单直接的通过Fuseki界面查询，另一种就是使用endpoint接口查询。

Endpoint接口查询

endpoint的SPARQL 查询网址为: http://localhost:3030/music/query;
更新网址为：http://localhost:3030/music/update .

查询举例:

• 首先是最简单的单个语句查询,意在查询某一歌手所唱的所有歌曲：

SELECT DISTINCT ?trackID
WHERE {
    ?trackID track_artist artistID

}

可以看出查询语句整体和SQL很像的，下面多举几个例子。

• 查询某一位歌手所有歌曲的歌曲名:

SELECT ?name
WHERE {
    ?trackID track_artist artistID .
    ?trackID track_name ?name

}

• 使用CONCAT关键字进行连接，它的效果是在查询结果前增加一列叫专辑信息，它的结果以专辑名+ : + 查询结果组成：

SELECT ?歌曲id ?专辑id (CONCAT("专辑
                                   名",":",?专辑名) AS ?专辑信息)
WHERE {
    ?歌曲id track_name track_name .
    ?歌曲id track_album ?专辑id .
    ?专辑id album_name ?专辑名

}"))

• 其余还有LIMIT 关键字限制查询结果的条数

SELECT ?trackID
WHERE {
    ?albumID
    album_name album_name .
    ?trackID
    track_album ?albumID

}
LIMIT 2

• 使用COUNT进行计数；

SELECT (COUNT(?trackID) AS ?num)
WHERE {
    ?albumID album_name album_name .
    ?trackID track_album ?albumID

}

• 使用DISTINCT去重；

SELECT DISTINCT ?tag_name
WHERE {
    ?trackID track_artist artistID .
    ?trackID track_tag ?tag_name

}

• ORDER BY排序；

SELECT DISTINCT ?tag_name
WHERE {
    ?trackID track_artist artistID .
    ?trackID track_tag ?tag_name

}
ORDER BY DESC(?tag_name)

• UNION进行联合查询

SELECT (COUNT(?trackID ) AS ?num)
WHERE {
    {
        ?trackID track_tag tag_name .

    }
    UNION
    {
        ?trackID track_tag tag_name2 .
    }
}

• 使用FILTER对结果进行过滤

SELECT (count(?trackID ) as ?num)
WHERE {
    ?trackID track_tag ?trag_name
    FILTER (?tag_name = tag_name1 ||
           ?tag_name = tag_name2)

}

• ASK来询问是否存在,回答结果只有True或False

ASK
{
    ?trackID track_name ?track_name .
    FILTER regex(?track_name,‖xx‖)

}

更新举例:

在更新时要更换端口地址为: http://localhost:3030/music/update

• 使用INSERT DATA操作，对数据的属性和事例进行添加

INSERT DATA
{
    artistID artist_name artist_name .
}

• 使用WHERE定位，DELETE删除事例

DELETE
{
    artistID artist_name ?x .
}
WHERE
{
    artistID artist_name ?x .
}

对于更多的SPARQL用法请参见官方文档

通过SPARQLWrapper 包查询和更新:

首先通过pip安装SPARQLWrapper，而后就可以通过下图所示的方式进行查询了。具体的查询语句与端口的一样，此处不再赘述。

图数据库介绍

图数据库很多，其中开源的如RDF4j、gStore等。商业数据库如Virtuoso、AllegroGraph、Stardog等。原生图数据库如Neo4j、OrientDB、Titan等，涉及内容较广，我也是刚刚入门，不足以从大体上介绍，因此只对我打算用的几个图数据库进行简单介绍，其余的可以自己查阅文档了解。

图数据库的分类与发展如下图所示：

开源图数据库

RDF4j

它是处理RDF数据的Java框架，使用简单可用的API来实现RDF存储。支持SPARQL 查询和两种RDF存储机制，支持所有主流的RDF格式。

gStore

gStore从图数据库角度存储和检索RDF知识图谱数据， gStore支持W3C定义的SPARQL 1.1标准,包括含有Union,OPTIONAL,FILTER和聚集函数的查询;gStore支持有效的增删改操作。 gStore单机可以支持1Billion(十亿)三元组规模的RDF知识图谱的数据管理任务。

商业图数据库介绍

Virtuoso

智能数据， 可视化与整合。可扩展和高性能数据管理，支持Web扩展和安全

Allgrograph

AllegroGraph是一个现代的高性能的，支持永久存储的图数据库。它基于Restful接入支持多语言编程。具有强大的加载速度、查询速度和高性能。

原生图数据库

Neo4j

Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。内置Cypher 查询语言。

Neo4j具有以下特性：

• 图数据库 + Lucene索引
• 支持图属性
• 支持ACID
• 高可用性
• 支持320亿的结点,320亿的关系结点,640亿的属性

Neo4j的优点为：

• 高连通数据
• 推荐
• 路径查找
• A*算法
• 数据优先

---

来自：知识图谱入门 (五) - Pelhans 的博客

http://pelhans.com/2018/04/20/xiaoxiangkg-note5/