QLever（発音は/ ˈ k l ɛ v ər / KLEH -ver、「賢い」という意味）は、フライブルク大学のハンナ・バスト率いるチームによって開発されたオープンソースのトリプル ストアおよびグラフデータベースです。QLeverは、テキストコーパス内の全文検索を含む、セマンティックWeb知識ベースの高性能クエリを実行します。[1] QLever専用のユーザーインターフェースは、SPARQLクエリを予測的に自動補完します。[2]

歴史

2023年の研究では、QLeverをVirtuoso、Blazegraph、GraphDB、Stardog、Apache Jena、Oxigraphと比較しました。この研究では2021年のQLeverバージョンが調査され、成功したクエリの実行速度は速いものの、複雑なSPARQL構造のサポートは限られているという結論に達しました。[3] [4]

コンテンツ

公式QLeverインスタンスは、以下のデータセットをクエリするためのAPIエンドポイントを提供します。 [5]

OpenStreetMapとOpenHistoricalMapデータの場合、QLeverエンジンはGeoSPARQL関数の限定されたサブセットをサポートし、専用のトリプルとして保存されたGeoSPARQL関係の事前計算されたサブセットによって補完されます。[6]

採択

公式インスタンスに加えて、QLeverエンジンはDBLPの公式SPARQLエンドポイントもサポートしています。[7] QLeverは、ウィキデータクエリサービスのトリプルストアとしてBlazegraphに代わる候補の一つです。[3] [8]

参照

ウィキメディア コモンズには、 QLeverに関連するメディアがあります。

参考文献

  1. ^ Bast & Buchhold 2017より。
  2. ^ ab Bast et al. 2021.
  3. ^ ab Lam, An Ngoc; Elvesæter, Brian; Martin-Recuerda, Francisco (2023). Wikidataを用いた代表的なSPARQLクエリエンジンの評価(PDF) . Extended Semantic Web Conference . Lecture Notes in Computer Science. Vol. 13870. Springer, Cham. pp.  679– 696. doi :10.1007/978-3-031-33455-9_40. ISBN 978-3-031-33454-2.限定されたトリプルストアの選択が代表的で多様性に富んでいることを確認するために、以下のトリプルストアを評価しました。… QLever (コミットバージョン 742213facfcc80af11dade9a971fa6b09770f9c)… QLever は成功クエリでは非常に高速でしたが、複雑な SPARQL 構造を持つクエリのサポートは限られていました。
  4. ^ Kalmbach, Johannes (2021年11月4日). 「SPARQL式をQLeverに統合するための最終PR」. ad-freiburg/qlever . GitHub. 742213f . 2025年3月22日閲覧。
  5. ^ "QLever". フライブルク・イム・ブライスガウ：フライブルク大学アルゴリズム・データ構造講座. 2024年7月13日閲覧。
  6. ^ Bast et al. 2021.
  7. ^ "dblp SPARQL クエリ サービス".ダグシュトゥール城。2024 年 11 月 9 日に取得。
  8. ^ Woodie, Alex (2025年7月10日). 「Wikipediaを支えるナレッジグラフのスケーリング」. BigDATAwire . サンディエゴ: Tabor Communications . 2025年8月1日閲覧。

さらに読む

  • Bast, Hannah ; Brosi, Patrick ; Kalmbach, Johannes ; Lehmann, Axel (2021年11月2日～5日). OpenStreetMapデータ全体に対応する効率的なRDFコンバーターとSPARQLエンドポイント(PDF) . SIGSPATIAL. 北京: Association for Computing Machinery . doi :10.1145/3474717.3484256. ISBN 978-1-4503-8664-7。
  • Bast, Hannah; Buchhold, Björn (2017年11月6日～10日). QLever: 効率的なSPARQL+テキスト検索のためのクエリエンジン(PDF) .情報・知識管理に関する会議. シンガポール:計算機協会. doi :10.1145/3132847.3132921. ISBN 978-1-4503-4918-5。
  • バスト、ハンナ。カルムバッハ、ヨハネス。クランプ、テレサ。クレイマー、フロリアン。シュネル、ニクラス（2021年4月29日）。 「SPARQL による効率的な SPARQL オートコンプリート」。arXiv : 2104.14595v1 [cs.DB]。