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Jan Philipp Timme 2016-07-29 12:23:44 +02:00
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commit 8dc6225bfa
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Bachelorarbeit.tex
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@ -251,7 +251,7 @@ Weiterhin ist es möglich, beliebig viele verschiedene Ontologien gleichzeitig z
\item RDF-Daten meist verlinkt, SPARQL muss dem folgen können
\end{itemize}
Die Abfrage von RDF-Daten erfolgt über die Sprache SPARQL (\enquote{SPARQL Protocol And RDF Query Language}), welche in diesem Abschnitt erläutert wird. Eine detaillierte Beschreibung von SPARQL ist unter \cite{w3c:sparql} nachzulesen.
Die Abfrage von RDF-Daten erfolgt über die Sprache SPARQL (\enquote{SPARQL Protocol And RDF Query Language}), welche in diesem Abschnitt grob erläutert wird. Eine detaillierte Beschreibung von SPARQL ist unter \cite{w3c:sparql} nachzulesen.
Im Gegensatz zu Abfragesprachen von relationalen Datenbanksystemen wie SQL ist es mit SPARQL möglich, Daten über verschiedene Datenquellen wie Tripel- oder Quadstores hinweg miteinander zu verknüpfen. Auch ist im Gegensatz zu SQL keine spezielle Anpassung der Abfragen an ein Datenbankschema notwendig; lediglich die Art und Weise, wie die angeforderten Daten miteinander in Verbindung stehen, ist für SPARQL-Abfragen wichtig. Im Folgenden zeigt Listing~\ref{lst:sample_sparql_query} eine Abfrage auf den Daten aus Listing~\ref{lst:sample_rdf_data}.
@ -267,7 +267,7 @@ WHERE {
Listing~\ref{lst:sample_sparql_query} zeigt, dass SPARQL in der groben Grundstruktur eine Ähnlichkeit zu SQL aufweist; allerdings sind bedingt durch die Struktur der Daten (Relationen bei SQL gegenüber Tripel und Quadrupel bei SPARQL) große Unterschiede in der Gestaltung der Abfragen --- speziell in der \texttt{WHERE}-Klausel --- zu finden: Hier werden Tripel mit Platzhaltern verwendet, um aus dem vorhandenen Datenbestand die Tripel zu isolieren, die auf das angegebene Muster passen. So wird in diesem Beispiel ein beliebiges Subjekt (gekennzeichnet durch \texttt{?marie}) gesucht, welches gleichzeitig vom Typ Person ist, den Namen \enquote{Marie} trägt und einen bisher unbekannten Bruder (\texttt{?brother}) hat, der einen noch unbekannten Namen (\texttt{?nameOfBrother}) trägt. Für jedes Subjekt, auf welches diese Beschreibung passt, ergibt sich nun ein Ergebnis, welches die in der \texttt{SELECT}-Klausel angegebenen Felder zurückgibt --- in diesem Fall also lediglich ein Ergebnis mit dem Wert \enquote{Max}.
Neben \texttt{SELECT} unterstützt SPARQL auch das Schlüsselwort \texttt{CONSTRUCT}. Dieses ermöglicht die direkte Konstruktion von neuen Tripeln aus dem Ergebnis eines Queries. Listing~\ref{lst:sample_sparql_construct} zeigt die Erzeugung von Tripeln für Geschwister, die auf ihren jeweilige Schwester (\enquote{isSisterOf}) beziehungsweise ihren jeweiligen Bruder (\enquote{isBrotherOf}) zeigen.
Neben \texttt{SELECT} unterstützt SPARQL auch das Schlüsselwort \texttt{CONSTRUCT}. Dieses ermöglicht die direkte Konstruktion von neuen Tripeln aus vorgegebenen Tripeln mit Platzhaltern, welche mit den Ergebnissen der Abfrage gefüllt werden. Listing~\ref{lst:sample_sparql_construct} zeigt die Erzeugung von Tripeln für Geschwister, die auf ihren jeweilige Schwester (\enquote{isSisterOf}) beziehungsweise ihren jeweiligen Bruder (\enquote{isBrotherOf}) zeigen.
\begin{lstlisting}[caption={Konstruktion von Tripeln über das Bruder/Schwester-Verhältnis von Personen},label={lst:sample_sparql_construct}]
CONSTRUCT {
@ -323,7 +323,7 @@ http://myexample.org/cars/event#1468064960110 http://myexample.org/cars#currentS
\section{SPARQL-Erweiterung zur Verarbeitung von RDF-Datenströmen}
Der große Vorteil bei der Ereignisverarbeitung mit SPARQL auf RDF-Daten liegt in der Mächtigkeit dieser Abfragesprache: Innerhalb einer einzigen SPARQL-Abfrage ist es möglich Ereignisse aus verschiedenen Quellen miteinander zu kombinieren, direkt mit Hintergrundwissen zu kombinieren, nach eigenen Kriterien zu filtern, einfache Berechnungen anzustellen und aus dem Ergebnis neue Ereignisse beliebiger Struktur zu erzeugen.
Somit muss der Anwender neben SPARQL keine weitere Programmiersprache lernen oder sich anderweitig mit der Implementierung der Engine auseinandersetzen, sondern kann sich komplett auf die zu analysierenden Ereignisse konzentrieren. Listing~\ref{lst:sample_combine_events_sparql} zeigt einen SPARQL-Query, in dem zwei aufeinanderfolgende Ereignisse mit Angaben zur Momentangeschwindigkeit eines Autos zu einem komplexeren Beschleunigungsereignis kombiniert werden.
Somit muss der Anwender neben SPARQL keine weiteren Sprachen lernen oder sich anderweitig mit der Implementierung der Engine auseinandersetzen, sondern kann sich komplett auf die zu analysierenden Ereignisse konzentrieren. Listing~\ref{lst:sample_combine_events_sparql} zeigt einen SPARQL-Query, in dem zwei aufeinanderfolgende Ereignisse mit Angaben zur Momentangeschwindigkeit eines Autos zu einem komplexeren Beschleunigungsereignis kombiniert werden.
\begin{lstlisting}[caption={Kombination von Ereignissen mit SPARQL},label={lst:sample_combine_events_sparql}]
REGISTER QUERY ConstructAcceleratingCars AS
@ -359,8 +359,7 @@ Im Folgenden stelle ich nun ein paar bekannte Systeme kurz vor.
\section*{Anforderungen an CEP-Engines}
Öhm \dots wie sieht dieser Part eigentlich aus? Habe ich wirklich Anforderungen? Immerhin wird es irgendwo Grenzen geben, was für Anforderungen ich stellen kann.
Ich glaube, ich habe keine richtigen Anforderungen bisher \dots
\todo{Eventuell fliegt der Part raus; Es sind mehr Kriterien/Features als Anforderungen}
Mögliche Kriterien: