SPARQL——语义网的查询语言

官方文档：SPARQL 1.1 Query Language

0. 前言

SPARQL语言主要是面向RDF/OWL的查询语言。从图论的角度来看，查询的过程可以看做子图匹配。相应的案例采用python实现。在python中，操作本体的库是rdflib，这个库非常好用，rdflib的官方教程也非常容易看懂和上手。

数据的准备就是把Data文件复制到记事本里面，然后将txt文件的后缀名修改成为.ttl或者.rdf就可以了。

1. 开始熟悉SPARQL

1.1 开始最简单的查询——使用SPARQL查询TTL文件

数据准备：

@prefix dc:  .
@prefix owl:  .
@prefix rdf:  .
@prefix rdfs:  .
@prefix xml:  .
@prefix xsd:  .

dc:a  dc:name   "Johnny Lee Outlaw" .
dc:a  dc:mbox    .
dc:b  dc:name   "Peter Goodguy" .
dc:b  dc:mbox    .
dc:c  dc:mbox    .
dc:a  dc:age  "42"^^xsd:integer .
dc:b  dc:age  "25"^^xsd:integer .
dc:c  dc:age  "36"^^xsd:integer .
dc:a  dc:has  "cat"@en .
_:a  dc:name   "Alice" .
_:b  dc:name   "Bob" .

查询代码：

from rdflib import Graph
g = Graph()
g.parse("data 1-1.ttl", format = 'ttl')      
q = '''SELECT ?name {dc:a  dc:name ?name .}'''
rows = g.query(q)

使用rdflib来操作本体并采用SPARQL查询的程序框架如上所示。在这段程序中，我们首先新建了一个图g，然后从数据文件中将本体数据导入这个图中。q是SPARQL查询语句，通过g.query(q)获取查询结果。

SELECT{}是最常用的SPARQL查询语句。?x定义了一个变量，变量可以用?或者$开头，?x和$x指代同一个变量。{}给这个变量限制了一些条件。上面这段查询语句的意思就是查询a的姓名，返回结果就是Johnny Lee Outlaw。SPARQL匹配到的结果又被称为解决方案（Solutions）。

我们可以一次查询多个变量，或者设置多个限制条件——

q = '''SELECT ?name ?mail{
    ?x dc:name ?name .
    ?x dc:mbox ?mail .
    }
    '''
rows = g.query(q)
for row in rows:
    print("%s has mail %s" %row)

查询结果：

Johnny Lee Outlaw has mail mailto:[email protected]
Peter Goodguy has mail mailto:[email protected]

上面这个案例就是同时查找人的名字及其邮箱。需要注意的是，当出现多个限制条件是，除了最后一个限制条件，其余的每个限制条件都要以.结尾。为了避免语法错误，建议每个条件的结尾都加上.。在SPARQL中，可以出现很多个中间变量（如上例中的?x），来帮助完成不同指定变量（?name，?mail）之间的逻辑构建，这些中间变量如果不SELECT出来，是不会出现在查询结果中的。

SPARQL也可以用于空白节点（Blank Node）的查询。

print('-'*15)    
q = '''SELECT ?x ?name{
    ?x dc:name ?name .
    }
    '''
rows = g.query(q)
for row in rows:
    print("%s 's name is %s" %row)

查询结果：

f3e668e8003a54a8eb9636271b8e3046ab2 's name is Bob
f3e668e8003a54a8eb9636271b8e3046ab1 's name is Alice
http://www.semanticweb.org/mayn/ontologies/2020/09/test#a 's name is Johnny Lee Outlaw
http://www.semanticweb.org/mayn/ontologies/2020/09/test#b 's name is Peter Goodguy

对于空白节点，会随机分配地址。

可以看到，

1.2 使用SPARQL查询RDF文件

Data（1-2）:

@prefix dt:    .
@prefix ns:    .
@prefix :      .
@prefix xsd:   .

:x   ns:p     "cat"@en .
:y   ns:p     "42"^^xsd:integer .
:z   ns:p     "abc"^^dt:specialDatatype .
_:a  ns:name   "Alice" .
_:b  ns:name   "Bob" .

对于指明数据类型的变量查找

在RDF文件中，我们可以看到有些属性被赋予了数据类型，比如:x ns:p "cat"@en .说明x是词典中的单词"cat"，语言是英文；:y ns:p "42"^^xsd:integer .表明y的某个属性数值是42，类型是整型；:z ns:p "abc"^^dt:specialDatatype .说明z的属性是abc，类型是规定的特殊类型。

对于这种指明了数据的RDF文件，在查询时同样需要指明数据类型：

SELECT ?v WHERE { 
?v ?p "cat"@en . 
}

如果查询语句是SELECT ?v WHERE { ?v ?p "cat" }的话，将无法得到正确的结果。

对于数值型的变量查找

如果是对于数值型的变量查找，可以有两种表述方式：

• SELECT ?v WHERE { ?v ?p "42"^^xsd:integer . }
• SELECT ?v WHERE { ?v ?p 42 . }

总的来说，SPARQL中有以下几种LIiteral描述方式：

类型	描述案例
字符串型	“chat”
词典型（lexical）	'chat'@fr 该例子表明词典的语言是法语
自定义数据类型	"xyz"^^
时间	"abc"^^appNS:appDataType
引号套用——如果字符串中包括双引号，则用三引号描述。	'''The librarian said, "Perhaps you would enjoy 'War and Peace'." '''
整型	1 或者 "1"^^xsd:integer
一位小数	1.3 或者 "1.3"^^xsd:decimal
多位小数	1.300 或者 "1.300"^^xsd:decimal
科学计数法	1.0e6 或者 "1.0e6"^^xsd:double
布尔值（真）	true 或者 "true"^^xsd:boolean
布尔值 （假）	false 或者 "false"^^xsd:boolean

1.3 三元组的构建语法

SPARQL通过构建一系列的三元组来进行匹配。SPARQL中的三元组的基本语法和ttl或者rdf文件中的一致。在构建这些三元组时，SPARQL有一些特殊的语法技巧：

1. 对一个主语（subject）的多条约束
   如果要实现对一个主语的多条约束，可以用分号;隔开。比如下面这两个语句是等价的。

?x  foaf:name  ?name ;
    foaf:mbox  ?mbox .

?x  foaf:name  ?name .
?x  foaf:mbox  ?mbox .

2. 匹配多个宾语（objects）
   如果多个三元组的主语和谓语都是一样的，则可以用逗号,将宾语合并，形成一个三元组。下表中对应的两组三元组是等价的：

三元组1	三元组2
?x foaf:nick “Alice” , “Alice_” .	?x foaf:nick “Alice” . ?x foaf:nick “Alice_” .
?x foaf:name ?name ; foaf:nick “Alice” , “Alice_” .	?x foaf:name ?name . ?x foaf:nick “Alice” . ?x foaf:nick “Alice_” .

3. RDF Collections
   如果要检索RDF Collections三元组，则可以用(element1 element2 ...)的格式。这种格式还可以嵌套使用。官方文档给了2个案例来帮助理解。

4. rdf:type
   在SPARQL中，可以用谓语a来代替谓语rdf:type。比如?x a :Class1 .和?x rdf:type :Class1 .是一个意思。

2. SPARQL的匹配模式

SPARQL是基于图形模式来匹配的，第二章主要介绍以下几种不同的匹配模式。

匹配模式	匹配逻辑	关键字
Basic Graph Patterns	匹配所有满足条件的变量	SELECT
Group Graph Patterns	匹配所有满足WHERE条件及FILTER条件的变量（类似于逻辑语言中的AND）	SELECT WHERE FILTER
Optional Graph patterns	提供可选择的匹配条件，如果满足OPTIONAL条件，则返回OPTIONAL相关的结果；OPTIONAL中的条件不影响其他变量的匹配。	OPTIONAL
Alternative Graph Pattern	匹配UNION条件中的任意一个，即可得到结果，类似于逻辑语言中的OR；如果UNION所有的条件均不满足，则无法匹配。	UNION
Negation	主要是对匹配结果的筛选	FILTER NOT EXISTS / FILTER EXISTS / MINUS
Patterns on Named Graphs	匹配指定命名空间中的三元组	FROM

2.1 Basic Graph Patterns （SELECT）

@prefix dc:  .
@prefix owl:  .
@prefix rdf:  .
@prefix rdfs:  .
@prefix xml:  .
@prefix xsd:  .

dc:a  dc:name   "Johnny Lee Outlaw" .
dc:a  dc:mbox    .
dc:b  dc:name   "Peter Goodguy" .
dc:b  dc:mbox    .
dc:c  dc:mbox    .
dc:a  dc:age  "42"^^xsd:integer .
dc:b  dc:age  "25"^^xsd:integer .
dc:c  dc:age  "36"^^xsd:integer .

比如，我们要获取本体中的所有三元组，可以使用下面这条查询语句：

SELECT *  {?s ?p ?o .}

关于SELECT WHERE{}的案例在第一章中已经有很多，在此不做赘述。

2.2 Group Graph Patterns （SELECT WHERE FILTER）

Group Graph Patterns在Basic Graph Patterns的基础上增加了对结果的过滤条件。比如，我们想要知道本体中年龄大于30的人，可以用下面这条查询语句，过滤条件用FILTER ()来实现：

SELECT ?x WHERE{
	?x dc:age ?age .
	FILTER (?age >30)
}

匹配结果：

http://www.semanticweb.org/mayn/ontologies/2020/09/test#c
http://www.semanticweb.org/mayn/ontologies/2020/09/test#a

如果要过滤包含字符串的结果，则用FILTER regex (element1, element2)来实现：

SELECT ?x WHERE{
	?x dc:name ?name .
	FILTER regex(?name, "Lee")
}

匹配结果：

http://www.semanticweb.org/mayn/ontologies/2020/09/test#a

2.3 Optional Graph patterns （OPTIONAL）

Optional matching provides this facility: if the optional part does not match, it creates no bindings but does not eliminate the solution.

OPTIONAL用于指定可选的匹配条件。比如下面这组匹配模式，?x dc:mbox ?mail .是必须满足的条件，?x dc:name ?name .是选择满足的条件。运行下面的匹配模式，可以得到三个结果。而如果不添加OPTIONAL条件，则只能得到两个结果。

SELECT ?x ?name ?mail WHERE{
	?x dc:mbox ?mail .
	OPTIONAL{?x dc:name ?name .}
}

匹配结果：

http://www.semanticweb.org/mayn/ontologies/2020/09/test#b Peter Goodguy mailto:[email protected]
http://www.semanticweb.org/mayn/ontologies/2020/09/test#a Johnny Lee Outlaw mailto:[email protected]
http://www.semanticweb.org/mayn/ontologies/2020/09/test#c None mailto:[email protected]

SELECT ?x ?name ?mail WHERE{
	?x dc:mbox ?mail .
	?x dc:name ?name .
}

匹配结果：

http://www.semanticweb.org/mayn/ontologies/2020/09/test#b Peter Goodguy mailto:[email protected]
http://www.semanticweb.org/mayn/ontologies/2020/09/test#a Johnny Lee Outlaw mailto:[email protected]

同时，也可以在OPTIONAL条件中添加限制条件：

SELECT ?x ?name ?age WHERE{
	?x dc:name ?name .
	OPTIONAL{
        	?x dc:age ?age .
        	FILTER(?age > 30)
        	}
}

匹配结果：

http://www.semanticweb.org/mayn/ontologies/2020/09/test#a Johnny Lee Outlaw 42
http://www.semanticweb.org/mayn/ontologies/2020/09/test#b Peter Goodguy None

当然，可以有多个OPTIONAL条件：

SELECT ?x ?name ?mail ?age WHERE{
	?x dc:mbox ?mail .
	OPTIONAL{?x dc:name ?name .}
	OPTIONAL{?x dc:age ?age .}
}

匹配结果：

http://www.semanticweb.org/mayn/ontologies/2020/09/test#a Johnny Lee Outlaw mailto:[email protected] 42
http://www.semanticweb.org/mayn/ontologies/2020/09/test#b Peter Goodguy mailto:[email protected] 25
http://www.semanticweb.org/mayn/ontologies/2020/09/test#c None mailto:[email protected] 36

需要注意的是，OPTIONAL是left-associative的。我的理解就是它只限制它对的前一个三元组所匹配得到的结果，并不是对整个查询模式的匹配。

2.4 Alternative Graph Pattern （UNION）

Alternative Graph Pattern通过UNION来实现。

数据准备：

@prefix dc10:   .
@prefix dc11:   .

_:a  dc10:title     "SPARQL Query Language Tutorial" .
_:a  dc10:creator   "Alice" .

_:b  dc11:title     "SPARQL Protocol Tutorial" .
_:b  dc11:creator   "Bob" .

_:c  dc10:title     "SPARQL" .
_:c  dc11:title     "SPARQL (updated)" .

查询代码：

SELECT ?title WHERE  {
	 { ?book dc10:title  ?title } UNION { ?book dc11:title  ?title } 
}

匹配结果：

SPARQL Query Language Tutorial
SPARQL
SPARQL Protocol Tutorial
SPARQL (updated)

可以使用多个UNION来联合不同的条件：

SELECT ?x ?y ?z WHERE{ 
	{ ?book dc10:title ?x } UNION { ?book dc11:title  ?y } UNION {?book dc10:creator ?z}
}

匹配结果：

SPARQL Query Language Tutorial None None
SPARQL None None
None SPARQL Protocol Tutorial None
None SPARQL (updated) None
None None Alice

SELECT ?title ?author WHERE  {
	{ ?book dc10:title ?title .  ?book dc10:creator ?author }
	UNION
	{ ?book dc11:title ?title .  ?book dc11:creator ?author }
}

匹配结果：

SPARQL Query Language Tutorial Alice
SPARQL Protocol Tutorial Bob

2.5 Negation （FILTER NOT EXISTS/ FILTER EXISTS/ MINUS）

Negation主要是对匹配结果的筛选。首先。FILTER NOT EXISTS筛选出不符合相关条件的变量。比如下面这组模式，匹配的是有邮箱但是没有名字的变量，匹配结果是http://www.semanticweb.org/mayn/ontologies/2020/09/test#c。在实际的应用中，FILTER NOT EXISTS在本体或者知识图谱的查漏这方面有比较大的发挥空间。

SELECT ?x WHERE{
	?x dc:mbox ?mail .
	FILTER NOT EXISTS {?x dc:name ?name .}
}

匹配结果：

http://www.semanticweb.org/mayn/ontologies/2020/09/test#c

我们也可以通过FILTER EXISTS来找到那些既有邮箱，又有姓名的人。

SELECT ?x WHERE{
	?x dc:mbox ?mail .
	FILTER EXISTS {?x dc:name ?name .}
}

匹配结果：

http://www.semanticweb.org/mayn/ontologies/2020/09/test#a
http://www.semanticweb.org/mayn/ontologies/2020/09/test#b

使用FILTER实际上是对整个匹配模型进行了筛选。SPARQL同样提供了left-associative的关键字——MINUS。

SELECT ?x WHERE{
	?x dc:mbox ?mail .
	MINUS {?x dc:name "Johnny Lee Outlaw" .}
}

匹配结果：

http://www.semanticweb.org/mayn/ontologies/2020/09/test#c
http://www.semanticweb.org/mayn/ontologies/2020/09/test#b

FILTER和MINUS是两种不同的删减思路，他们主要的区别在官网中有比较清晰的描述。主要从以下三个方面来理解：

• Sharing of variables

数据：

匹配模式	匹配结果

对于FILTER NOT EXISTS来说，虽然其条件中的变量?x ?y ?z和外层的?s ?p ?o不一样，但是他们的匹配模式是相同的，所以筛选出不符合{?x ?y ?z}的结果，返回没有匹配。而MINUS条件中的变量名和外层的条件中没有匹配，所以删减的是变量名为{?x ?y ?z}的模式，结果就是啥都没有删减。

用一句话来概括就是，MINUS内外参数共享，而FILTER NOT EXISTS内外参数不共享。如果能理解这个，后面两个就能很好地理解了。

• Fixed pattern

匹配模式	匹配结果

• Inner FILTERs

数据：

匹配模式	匹配结果

3. SPARQL中的属性路径（Property Path）

属性路径提供了更加灵活的匹配模式。属性路径（Property Path）是图中两个节点之间的关系集合。SPARQL中关于属性路径的语法如下表所示，其中iri表示前缀（命名空间的全称或者缩写），elt表示路径元素。计算优先级从高到低，1表示最高；同一级的运算按照从左至右进行。

Property Path 类型	语法格式	匹配逻辑	计算优先级
PredicatePath	iri	An IRI. A path of length one.	1
NegatedPropertySet	!iri或者!(iri1| ...|irin)	路径中不包含相关的匹配。需要注意的是，!iri和!(iri)并不等价。	2
NegatedPropertySet	!^iri或者!(^iri1| ...|^irin)	反向路径中不包含相关的匹配。!^iri和!(^iri)并不等价。	2
NegatedPropertySet	!(iri1| ...|irij|^irij+1| ...|^irin)	前面两种否定形式的结合。	2
组合路径 Groups	(elt)	路径组合	3
ZeroOrMorePath	elt*	匹配0个以上路径元素elt	4
OneOrMorePath	elt+	匹配1个以上路径元素elt	4
ZeroOrOnePath	elt?	匹配0个或1个路径元素elt	4
InversePath	^elt	表示路径的反方向	5
SequencePath	elt1 / elt2	匹配路径序列（elt1 → elt2）	6
AlternativePath	elt1 | elt2	匹配路径中的任意一个（elt1 or elt2）	7

4. Assignment：给匹配变量重新赋值（BIND / VALUES）

数据准备：

@prefix dc:    .
@prefix :      .
@prefix ns:    .

:book1  dc:title     "SPARQL Tutorial" .
:book1  ns:price     42 .
:book1  ns:discount  0.2 .

:book2  dc:title     "The Semantic Web" .
:book2  ns:price     23 .
:book2  ns:discount  0.25 .

BIND——给变量赋值

SELECT  ?title ?price{  
	?x ns:price ?p .
	?x ns:discount ?discount
	BIND (?p*(1-?discount) AS ?price)
	?x dc:title ?title . 
}

匹配结果：

The Semantic Web, 17.25
SPARQL Tutorial, 33.6

我们可以看到，利用关键字BIND可以将运算结果重新赋予变量?price。

VALUES——限制变量的取值范围

SELECT ?book ?title ?price{
	VALUES ?book { :book1 :book3 }
	?book dc:title ?title ;
     	  ns:price ?price .
}

匹配结果：

http://example.org/book/book1, SPARQL Tutorial 42

这组匹配模式的意思是匹配变量?book，该变量的取值范围是{ :book1 :book3 }，并输出其书名和价格。因为数据里面没有:book3，所以返回的结果只匹配了:book1。

下面是另一个例子。

SELECT ?book ?title ?price
{
   ?book dc:title ?title ;
         ns:price ?price .
   VALUES (?book ?title)
   { (UNDEF "SPARQL Tutorial")
     (:book2 UNDEF)
   }
}

匹配结果：

http://example.org/book/book1, SPARQL Tutorial 42
http://example.org/book/book2, The Semantic Web 23

这里，关键字UNDEF表示对变量没有限制条件。这组匹配模式匹配的是书名为"SPARQL Tutorial"和书:book2的书名和价格。

5. Aggregates：整合匹配结果（GROUP BY / HAVING）

Aggregates用于对匹配结果的整合。一般来说，匹配结果默认会放在一起。如果我们希望能够得到分组结果，可以使用分组关键字GROUP BY和HAVING。同时，可以使用COUNT, SUM, MIN, MAX, AVG, GROUP_CONCAT 和SAMPLE等关键字对结果进行整合。、

数据准备：

@prefix :  .

:org1 :affiliates :auth1, :auth2 .
:auth1 :writesBook :book1, :book2 .
:book1 :price 9 .
:book2 :price 5 .
:auth2 :writesBook :book3 .
:book3 :price 7 .
:org2 :affiliates :auth3 .
:auth3 :writesBook :book4 .
:book4 :price 7 .

查询代码：

SELECT ?org (SUM(?lprice) AS ?totalPrice)
    WHERE{
            ?org :affiliates ?auth .
            ?auth :writesBook ?book .
            ?book :price ?lprice .
        }
    GROUP BY ?org

匹配结果：

http://books.example/org1 21
http://books.example/org2 7

可以看到，这组匹配模式匹配的是书的价格总和，并且按照机构?org来分组。在SELECT条件中，虽然出现了?lprice变量，但是通过(SUM(?lprice) AS ?totalPrice)将?lprice变量的结果整合到了?totalPrice中，所以匹配结果中只有?org和?totalPrice两个变量。

关键字HAVING相当于对组合结果的过滤（FILTER）。

SELECT ?org (SUM(?lprice) AS ?totalPrice)
    WHERE{
            ?org :affiliates ?auth .
            ?auth :writesBook ?book .
            ?book :price ?lprice .
        }
    GROUP BY ?org
    HAVING (SUM(?lprice) > 10)

匹配结果：

http://books.example/org1 21

6. SPARQL查询语句的嵌套

SPARQL查询语句SELECT是可以嵌套使用的。

数据准备：

@prefix :  .

:alice :name "Alice", "Alice Foo", "A. Foo" .
:alice :knows :bob, :carol .
:bob :name "Bob", "Bob Bar", "B. Bar" .
:carol :name "Carol", "Carol Baz", "C. Baz" .

查询代码：

SELECT ?y ?minName
WHERE{
	:alice :knows ?y .
	{
		SELECT ?y (MIN(?name) AS ?minName)
		WHERE{
			?y :name ?name .
			} 
		GROUP BY ?y
		}
	}

匹配结果：

http://people.example/bob B. Bar
http://people.example/carol C. Baz

在上面这个匹配模式中，首先先执行内层的匹配模式SELECT ?y (MIN(?name) AS ?minName) WHERE{ ?y :name ?name . } GROUP BY ?y，得到以下三个结果（?y和?minName）：

http://people.example/bob B. Bar
http://people.example/carol C. Baz
http://people.example/alice A. Foo

然后在这个结果的基础上，执行外层的匹配模式SELECT ?y ?minName WHERE {:alice :knows ?y . }。

7. 匹配Named Graph （FROM）

The default graph is defined as the union of all named graphs.
参考资料：SPARQL datasets and named graphs
参考资料：13 RDF Dataset

前面我们使用的SPARQL语句都是针对Default Graph的，如果我们要针对某一命名空间中的三元组（Named Graph）进行匹配，SPARQL查询可以通过使用FROM子句和FROM NAMED子句来指定用于匹配的数据集。

8. 对匹配结果进行修改和排序

匹配模式	关键字	匹配逻辑
Order	ORDER BY	对匹配结果进行排序
Projection		选择特定的变量，即得到结果的子集。如果是SELECT *，那么返回的结果中会包含所有限制条件中出现的变量；如果是SELECT ?x，那么即使限制条件中出现了?y、?z，最后的结果只会返回变量?x的匹配结果。这个过程就叫做Projection。
Duplicate Solutions	DISTINCT / REDUCED	确保返回的结果中没有重复的选项
Offset	OFFSET	返回从关键字OFFSET后指定的数字开始的匹配结果
Limit	LIMIT	限制返回的匹配结果的数量。如果把匹配结果看成是一个list，那么OFFSET num_1 LIMIT num_2相当于list[num1: num1 + num2]。

8.1 对匹配结果进行排序（ORDER BY）

数据准备：

@prefix dc:  .
@prefix owl:  .
@prefix rdf:  .
@prefix rdfs:  .
@prefix xml:  .
@prefix xsd:  .

dc:a  dc:name   "Johnny Lee Outlaw" .
dc:a  dc:mbox    .
dc:b  dc:name   "Peter Goodguy" .
dc:b  dc:mbox    .
dc:c  dc:mbox    .
dc:a  dc:age  "25"^^xsd:integer .
dc:b  dc:age  "25"^^xsd:integer .
dc:c  dc:age  "36"^^xsd:integer .
dc:c  dc:name   "Carol" .

ORDER BY后面的语句是排序的依据。

例子	排序逻辑	匹配结果
SELECT ?name WHERE{ ?x dc:name ?name . } ORDER BY ?name	对匹配结果根据人名来排序。	Carol Johnny Lee Outlaw Peter Goodguy
SELECT ?name WHERE{ ?x dc:name ?name . ?x dc:age ?age . } ORDER BY ASC(?age)	关键字DESC表示降序，ASC表示升序。这组匹配模式的匹配结果将根据年龄从低到高输出人名。	Peter Goodguy Johnny Lee Outlaw Carol
SELECT ?name WHERE{ ?x dc:name ?name . ?x dc:age ?age . } ORDER BY ?age DESC(?name)	这里有两个限制条件，首先，先按照年龄排序，对于相同年龄的人，按照姓名进行逆序排列。	Peter Goodguy Johnny Lee Outlaw Carol

对于不同的数据类型，SPARQL也规定了比较方法：numerics（数值型

8.2 确保匹配结果不重复——DISTINCT / REDUCED

数据

@prefix  foaf:  <http://xmlns.com/foaf/0.1/> .

_:x    foaf:name   "Alice" .
_:x    foaf:mbox   <mailto:alice@example.com> .

_:y    foaf:name   "Alice" .
_:y    foaf:mbox   <mailto:asmith@example.com> .

_:z    foaf:name   "Alice" .
_:z    foaf:mbox   <mailto:alice.smith@example.com> .

匹配模式	匹配结果

9. SPARQL的查询形式（Query Forms）

Query Forms	应用场景
SELECT	Returns all, or a subset of, the variables bound in a query pattern match.
CONSTRUCT	Returns an RDF graph constructed by substituting variables in a set of triple templates. 类似于SWRL中的（?x p1 ?y）→ (?x p2 ?y)
ASK	Returns a boolean indicating whether a query pattern matches or not. 可用于判断某个/类三元组是否存在，对于知识图谱的查漏比较有用。
DESCRIBE	Returns an RDF graph that describes the resources found.