Seminar eccenca Corporate Memory – SPARQL und Query-Modul

SPARQL ist die zentrale Abfragesprache für RDF-Graphen. Produktive Abfragen benötigen neben korrekter Syntax ein Verständnis für Graphmuster, optionale Daten, Aggregation, Ergebnisformen, Parametrisierung und Laufzeitverhalten.

Das Seminar führt von einfachen Triple Patterns bis zu gespeicherten und parametrierten Query-Produkten. SELECT, ASK, CONSTRUCT, Update-Grundlagen, Federation, Optimierung und Bereitstellung werden im Query-Modul praktisch umgesetzt.

Inhaltsübersicht

1. Seminarziel
2. Zielgruppe
3. Voraussetzungen
4. Seminarinhalte
   1. Schritt 1: RDF-Datenmodell und SPARQL-Auswertungslogik
   2. Schritt 2: SELECT, Projektion und Filter
   3. Schritt 3: OPTIONAL, UNION und Negation
   4. Schritt 4: Aggregation und Gruppierung
   5. Schritt 5: Unterabfragen und Property Paths
   6. Schritt 6: Named Graphs und Provenienz
   7. Schritt 7: ASK, CONSTRUCT und Update-Grundlagen
   8. Schritt 8: Query-Modul und Parametrisierung
   9. Schritt 9: Optimierung und Laufzeitanalyse
   10. Schritt 10: Bereitstellung und Regressionstest
5. Praxisübungen
6. Arbeitsweise

Seminarziel

• SPARQL-Abfragen aus fachlichen Fragen systematisch entwickeln
• optionale Daten, Aggregationen, Unterabfragen und Pfade korrekt einsetzen
• Abfragen analysieren, optimieren und gegen problematische Datenfälle absichern
• Queries speichern, parametrisieren, dokumentieren und für Anwendungen bereitstellen

Zielgruppe

Knowledge Engineers, Datenanalysten, Entwickler, Data Engineers, Data Stewards und technische Fachanwender mit Bedarf an Graphabfragen und Query-Produkten.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in RDF, Klassen, Eigenschaften und Graphen. Allgemeine Abfrageerfahrung ist hilfreich.

Seminarinhalte

Schritt 1: RDF-Datenmodell und SPARQL-Auswertungslogik

Tripel, Variablen und Graphmuster werden als Grundlage jeder Abfrage wiederholt. Die Bindung von Variablen und der Umgang mit fehlenden Mustern werden nachvollziehbar erklärt.

• Basic Graph Patterns
• Variablen und Bindungen
• Lösungsfolgen und Duplikate

Schritt 2: SELECT, Projektion und Filter

Fachliche Suchbedingungen werden in Triple Patterns und FILTER-Ausdrücke übersetzt. Projektion, DISTINCT, Sortierung und Begrenzung erzeugen kontrollierte Ergebnislisten.

• SELECT und WHERE
• FILTER, BIND und VALUES
• ORDER BY, LIMIT und OFFSET

Schritt 3: OPTIONAL, UNION und Negation

Unvollständige und alternative Datenstrukturen werden korrekt abgefragt. NOT EXISTS und MINUS werden nach ihrer unterschiedlichen Semantik eingesetzt.

• OPTIONAL und COALESCE
• UNION
• FILTER NOT EXISTS und MINUS

Schritt 4: Aggregation und Gruppierung

Mengen, Summen, Durchschnitt, Minimum und Maximum werden gruppiert. HAVING und bedingte Ausdrücke ermöglichen fachliche Kennzahlen und Qualitätsprüfungen.

• GROUP BY
• COUNT, SUM und AVG
• HAVING und bedingte Aggregation

Schritt 5: Unterabfragen und Property Paths

Komplexe Abfragen werden durch Unterabfragen strukturiert. Property Paths erschließen Hierarchien und variable Beziehungslängen, ohne unkontrollierte Expansion zu verursachen.

• Subqueries
• Pfadoperatoren
• Hierarchien und zyklische Strukturen

Schritt 6: Named Graphs und Provenienz

Abfragen werden auf bestimmte Graphen oder Graphvariablen begrenzt. Herkunft, Version und Mandantenkontext werden in die Ergebnisauswertung aufgenommen.

• GRAPH und FROM
• Graphauswahl
• Provenienz und Datenbereiche

Schritt 7: ASK, CONSTRUCT und Update-Grundlagen

ASK dient Prüfentscheidungen, CONSTRUCT erzeugt neue Graphsichten. Schreibende Operationen werden mit besonderem Augenmerk auf Scope, Transaktion und vorherige Vorschau eingeordnet.

• ASK für Prüfungen
• CONSTRUCT für Datenprodukte
• INSERT, DELETE und Sicherheitsgrenzen

Schritt 8: Query-Modul und Parametrisierung

Abfragen werden gespeichert, beschrieben und mit Parametern versehen. Ergebnisformat, Berechtigung und Wiederverwendung werden als Teil des Queryvertrags dokumentiert.

• gespeicherte Queries
• Parameter und Vorgabewerte
• Metadaten und Freigabe

Schritt 9: Optimierung und Laufzeitanalyse

Selektivität, Filterreihenfolge, Graphumfang und Ergebnisgröße werden anhand realer Abfragen untersucht. Messung ersetzt Vermutung; fachliche Korrektheit bleibt vor Mikrooptimierung.

• Query Plan und Messwerte
• Selektivität und frühe Einschränkung
• Pagination und Timeouts

Schritt 10: Bereitstellung und Regressionstest

Queries werden für Anwendungen, Berichte oder Datenprodukte vorbereitet. Testdaten und erwartete Ergebnisse sichern die Semantik bei Modell- und Datenänderungen.

• API- und Exportnutzung
• Golden Results
• Versionierung und Kompatibilität

Praxisübungen

1. Entwicklung einer mehrstufigen SELECT-Abfrage aus einer fachlichen Kompetenzfrage
2. Erstellung einer parametrierten CONSTRUCT-Query für ein wiederverwendbares Datenprodukt
3. Optimierung und Regressionstest einer laufzeitkritischen Abfrage

Arbeitsweise

Die Themen werden in aufeinander aufbauenden Arbeitsschritten vermittelt. Fachliche Einordnung, Demonstration, angeleitete Konfiguration und selbstständige Übungen wechseln sich ab. Jeder größere Arbeitsschritt wird mit einer Prüfung des erzeugten Ergebnisses und einer kurzen technischen Dokumentation abgeschlossen.