SPARQL查询实例(二)

本文详细介绍了SPARQL查询中的GROUP BY和HAVING的配合使用,以及如何通过子查询进行复杂的数据操作。通过示例展示了FROM和FROM NAMED子句在指定数据集上的应用,以及GRAPH关键字在图模型匹配中的作用。同时,还探讨了CONSTRUCT、ASK和DESCRIBE等关键字的功能和用法。

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GROUP BY 与HAVING的用法。

GROUP BY可以通过根据一个或多个表达式对查询的解决方案进行分组;

HAVING必须要配套GOURP BY来使用(在与GROUP BY中类似FILETER的作用)进行过滤。

下面一个例子将展示有若干本书,每本书都有作者,链接域名,和每本书的价格。我们通过GROUP BY以域名的方式进行分组,并计算每组下面的总价格



再举一个例子如果想对数据集中( {?x→2, ?y→3}, {?x→2, ?y→5}, {?x→6, ?y→7} )我们对x相同值得进行分组,并求出每组得y的平均值,我们可以采用以下方式:


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                                                                SPARQL中嵌套的子查询 

子查询是在其他查询中内嵌SPARQL查询的一种方式,通常用于实现无法实现的结果,例如在限制的查询结果中查询出某些子图的信息。

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先看例子:


结果:


-----------------------------直接看结果不太明显。我们先看其中子查询语句的查询结果:-------------------------



通过子查询结果和最终查询结果可以看出,我们先通过子查询语句找到每个主语的最后的宾语。在输入每个主语对应的minNAME后,我们在子查询结果上,找到alice所认识的人名,当然输出的人名是我们子查询结果中minNAME的值

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 SPARQL查询可以通过使用FROM子句和FROM NAMED子句来描述RDF数据集来指定要用于匹配的数据集。如果查询语句中提供了这样的数据集描述,那么如果查询没有提供数据集描述的情况下,它将用于

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