SPARQL (prononcé sparkle, en anglais : « étincelle ») est un langage de requête et un protocole qui permet de rechercher, d'ajouter, de modifier ou de supprimer des données RDF disponibles à travers Internet. Son nom est un acronyme récursif qui signifie SPARQL Protocol and RDF Query Language.
SPARQL est considéré dès 2007 comme l'une des technologies clés du Web sémantique par Tim Berners-Lee l'inventeur du Web sémantique qui explique que .
Aujourd'hui, le Web des données (ou Linked Open Data) est constitué de centaines de services SPARQL qui mettent à disposition de plus en plus de données au travers d'Internet comme le fait le projet Wikidata. L'ambition du W3C est d'offrir une interopérabilité non seulement au niveau des services, comme avec les services Web, mais également au niveau des données.
Ce standard a été créé par le groupe de travail DAWG (RDF Data Access Working Group) du W3C (Consortium World Wide Web). Les implémentations de SPARQL au sein de triplestores se multiplient. Le premier brouillon a été publié le et le , la version 1.0 est devenue une recommandation officielle du W3C.
SPARUL, ou SPARQL / Update, est un ajout ultérieur au langage de recherche SPARQL, également appelé SPARQL / Update 1.0 à partir de afin de pouvoir enregistrer des données via ce langage.
La version SPARQL 1.1 a été proposée en 2009 puis recommandée officiellement pour remplacer la version 1.0 en 2013. Elle intègre toutes les fonctionnalités précédentes et en propose de nouvelles comme la possibilité de construire des requêtes fédérées afin de pouvoir interroger simultanément plusieurs services SPARQL au travers du protocole que la spécification SPARQL contient.
Les données touchent tous les domaines d’activité.
Voici des exemples relatifs à l'utilisation de SPARQL pour des données gouvernementales, culturelles, scientifiques, environnementales, économiques et d’infrastructure.
Les États diffusent des données qui leur sont très coûteuses de structurer par eux-mêmes ; ils organisent donc des concours pour le faire à leur place.
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This course introduces the foundations of information retrieval, data mining and knowledge bases, which constitute the foundations of today's Web-based distributed information systems.
This hands-on course teaches the tools & methods used by data scientists, from researching solutions to scaling up
prototypes to Spark clusters. It exposes the students to the entire data science pipe
Un triplestore est une base de données spécialement conçue pour le stockage et la récupération de données RDF (Resource Description Framework). Tout comme une base de données relationnelle, un triplestore stocke des données et il les récupère via un langage de requête. Mais contrairement à une base de données relationnelle, un triplestore ne stocke qu'un seul type de données : le triplet. Elle n'a donc pas besoin de phase d'initialisation pour enregistrer de nouvelles données.
Une base de données orientée documents est une base de données destinée aux applications qui gèrent des documents. Egalement nommée "magasin de documents", c'est un programme informatique et un système de stockage de données conçu pour stocker, récupérer et gérer des informations orientées documents, également appelées données semi-structurées. Ce type de bases de données peut être une sur-couche d'une base de données relationnelle ou non. C'est également l'une des principales catégories de bases de données NoSQL.
En informatique et en bases de données, NoSQL désigne une famille de systèmes de gestion de base de données (SGBD) qui s'écarte du paradigme classique des bases relationnelles. L'explicitation la plus populaire de l'acronyme est Not only SQL (« pas seulement SQL » en anglais) même si cette interprétation peut être discutée. La définition exacte de la famille des SGBD NoSQL reste sujette à débat. Le terme se rattache autant à des caractéristiques techniques qu'à une génération historique de SGBD qui a émergé autour des années 2010.
As the data volume grows, reducing the query execution times remains an elusive goal. While approximate query processing (AQP) techniques present a principled method to trade off accuracy for faster queries in analytics, the sample creation is often consid ...
Releasing the Martial Arts MAsters Knowledge Graph (MA2KG) dataset, including the core ontologies and RDF dataset, accompanied with scripts for developing the Martial Art MAsters Knowledge Graph (MA2KG). ...
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Cloud function (CF) services, such as AWS Lambda, have been applied as the new computing infrastructure in implementing analytical query engines. For bursty and sparse workloads, CF-based query engine is more elastic than the traditional query engines runn ...