Webの全てをデータベースにするLinked Open Data（LOD）とクエリ言語SPARQLの基礎：データ資源活用の基礎（3）（3/3 ページ）

» 2014年08月12日 16時14分公開

LODデータの実際の検索例を見てみよう

　現在、さまざまな組織や団体が、保持しているRDFデータを検索するためのSPARQLエンドポイントを公開しています。Datahub（注4）には、2014年6月時点で500件近いSPARQLエンドポイントが登録されています。またSPARQL Endpoints Status（注5）では、エンドポイントの稼働状況を確認することができます。日本でも、DBpedia Japanese（注2）や国立国会図書館（注6）などがSPARQLエンドポイントを公開しています。本稿では、DBpeida Japaneseに対する検索例を紹介します。

　例えば、「東京都の隣接都道府県を求める」といった検索は次のようなSPARQLクエリにより行います。

1: SELECT DISTINCT ?rinsetsu_label 
2: WHERE { 
3:     ?tokyo_uri prop-ja:隣接都道府県 ?rinsetsu_uri . 
4:     ?tokyo_uri rdfs:label ?tokyo_label. 
5:     FILTER regex(?toukyo_label, "東京都") 
6:     ?rinsetsu_uri rdfs:label ?rinsetsu_label. 
7: }

東京都の隣接都道府県を求めるSPARQLクエリの例

注4　the Datahub（英語）（http://datahub.io/dataset?q=&res_format=api%2Fsparql）
注5　SPARQL Endpoints Status（英語）（http://sparqles.okfn.org/availability）。
注6　Web NDL Authorities（http://iss.ndl.go.jp/ndla/sparql/）

　3行目は、隣接都道府県の関係にあるURIのグラフパターンを表しています。4～5行目では、隣接都道府県の主語のURIに付与されているラベルに「東京都」という文字列が含まれているグラフパターンを表しています。6行目では、隣接都道府県の目的語のURIに付与されているラベルを抽出するグラフパターンを表しています。下の画面は、実際のエンドポイントに上記のクエリを入力したものです。

DBPedia JapaneseのSPARQLエンドポイントの画面（http://ja.dbpedia.org/sparql）

　上の画面にて、「Run Query」ボタンを押し、実行することで、下図の検索結果が得られます。結果の値が「"山梨県"@ja」のようになっているのは、「山梨県」のデータ型が日本語であることを表しているためです。

（DBPedia JapaneseのSPARQLエンドポイントの検索結果より）

　下記は、「都道府県とその隣接都道府県数」を検索するためのクエリです。6行目で都道府県名（?todoufuken_label）でグルーピングを行い、2行目で隣接都道府県（?rinsetsu_uri）の数を変数「name_rinsetsu」で参照しています。

1: SELECT DISTINCT ?todoufuken_label 
2:                     count(?rinsetsu_uri) As ?num_rinsetsu
3: WHERE {
4:    ?todoufuken_uri prop-ja:隣接都道府県 ?rinsetsu_uri.
5:    ?todoufuken_uri rdfs:label ?todoufuken_label. 
6: } GROUP BY (?todoufuken_label)

都道府県とその隣接都道府県数を検索するSPARQLクエリの例

　上記のクエリを使用することで、下記の結果が得られます。下記は全都道府県のうちの一部分です。