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はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
D2R - MySQLのデータからRDFの出力/SPARQLエンドポイントの設置 - Qiita
D2Rを使うとMySQL等のRDBのデータからRDFを出力することができる。またSPARQLのエンドポイントとしても機能する。 本家サイトはこちら： http://www4.wiwiss.fu-berlin.de/bizer/d2r-server/ 動きとしては、RDBのテーブル／カラム構成とRDFでの出力結果をひもづけするマッピングファイルを用意して、それをもとにサーバーを起動する、という形になる。 セットアップ 基本的なセットアップは上記公式サイトからtar.gzをダウンロードしてきて展開すればOK マッピングファイルのひな形を出力する RDBの構成をどうRDFとして出力するかを記述するものがマッピングファイルである。 現状のカラム構成からマッピングファイルのひな形を出力するユーティリティコマンドが用意されている。 例えばlocalhostにあるblogというデータベースからマッピング
SPARQL Engines Benchmark Results
Some time ago I published results of benchmarks I did for my diploma thesis. Since then I had Virtuoso put on my list of competitors; further I added three new queries that are not as artificial as the previous ones as they try to resemble queries used in the wild. The competitors compared are: RAP's old SparqlEngine RAP's new SparqlEngineDb I wrote as part of my thesis ARC, another PHP implementa
RDF用クエリ言語SPARQL
【注意】 このドキュメントは、W3CのSPARQL Query Language for RDF W3C Recommendation 15 January 2008の和訳です。 このドキュメントの正式版はW3Cのサイト上にある英語版であり、このドキュメントには翻訳に起因する誤りがありえます。誤訳、誤植などのご指摘は、訳者までお願い致します。 First Update: 2013年7月21日 RDF用クエリ言語SPARQL W3C勧告 2008年1月15日 本バージョン: http://www.w3.org/TR/2008/REC-rdf-sparql-query-20080115/ 最新バージョン: http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/ 旧バージョン: http://www.w3.org/TR/2007/PR-rdf-sparql-query-20
SPARQLを使い込む 補足 | Find Something You’ve Lost
第5回LinkedData勉強会が先日開かれて「SPARQLを使い込む」と題した発表をさせていただきました。 ここでは発表中に口頭でのみお伝えした点やお伝えしきれなかった点について補足しておきます。 SERVICEキーワードを利用したfederated queriesではリモートのSPARQLエンドポイントに対して容易に大量のデータを返す様なクエリを発行出来てしまいます。従ってこの便利な機能を使う際には、実際にリモートに投げられるクエリを想定して行うのが良いと思います。 クエリの構造として同じスコープにある変数の場合、実際にクエリに書かれている順番にバインドされていくわけではないので、リモートに投げられる時点で、記述したクエリの変数のいずれかがバインドされていることを想定することが出来ません。従って、探索空間が非常に広くなりえることに注意が必要と思います。 SELECT * WHERE {
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第5回LinkedData勉強会関連資料 - Linked Data | つながるデータ