つの行が割り当てられます。プロセッサーに対して要求しています。これは大規模なデータ・セットに対して実行するのにふさわしいクエリーではありません。不愉快なクエリーを実行しないで済むようになります。いう人物の名前と誕生日がわかります。リクエストを実行するだけで、これらが指している対象、あるいは意味していることがわかるようになります。“同じクエリーを異なるデータ・セットに対して実行すると、どの主語が対象となっているかに関係なく、その主語に対して何が記述されているかにも関係なく、すべてのトリプルがフラットな構造になります。”同じクエリーを異なるデータ・セットに対して実行すると、どの主語が対象となっているかにも、主語に対して何が記述されているかにも関係なく、すべてのトリプルがフラットな構造になります。移植可能なデータを提供します。(必ず提供しているというわけではありません)。データを取り込んで、そのデータに関する問い合わせを行う上で、ドメイン固有の関係やタイプを理解している必要はありません。すべての主語またはすべての関係を検索するすべての情報を要求するのではなく、もっと有用な問い合わせを行うとしたら、どのような問い合わせになるでしょう?例えば、データ・セットの中で扱われている主語を調べるというのはどうでしょう?この場合、関係や値は無視して、あらゆるグラフで主語の役割を持つノードの包括的なリストを取得することになります。(同じグラフ・パターンで主語としての役割を果たすすべてのデータについて調べたいことに変わりはないからです)、主語の変数だけを選択して、グラフの値が結果セットに射影されるようにします。このクエリーは以下のようになります。つの主語がコピーされています。つの参照が返されています。つの値を要求することで、回避することができます。その場合のクエリーは以下のようになります。以下の結果が生成されます。選択するだけのことです。グラフ内の述語関係のすべてを表します。以下のクエリーでも、他とは異なる値だけが返されるよう、前もって結果を制限しています。}クエリーの実行結果には、グラフで使用されているプロパティーが示されます。プロパティーを使用していることが明らかにわかります。グラフ内のすべてのトリプルに関して、そこに含まれる個々の値を調べるために、他とは異なる目的語を選択することもできます。そのようなクエリーを作成して結果を調べるのは、皆さんの宿題としておきます。値を指定し、その主語に関連付けられている述語オブジェクトのすべてを選択します。「特定のリソースに関するすべての情報を提供してください」と要求します。関してさらなる情報を調べる場合は、以下のようなクエリーを実行します。}このクエリーの実行結果は以下のとおりです。クエリー・フォームもあるほどです。クエリーによって生成されるような結果セット・テーブルではありません。記載されているような新しいグラフを生成します。あるかわからない場合のことを考えてください。調べることができます。使ってグラフ・パターンの表現を簡素化する方法も紹介します。いう簡素化された形で参照することができます。}結果は、期待どおりのはずです。関する情報を取得することができます。つのステップを組み合わせるために、以下のより複雑なクエリーを実行することもできます。いう名前のすべての人物に関するすべての情報を提供してください」と要求しています。いう名前の人物に関するリソースが複数ある場合、そのすべてのリソースに関する結果が返されます。ないため、この時点では、リソースが同じ人物を参照しているかどうかは必ずしもわかるわけではありません。上記のクエリーでは主語を選択していませんが、おそらくその必要はありません。役に立たないかもしれません。節に追加するだけのことです。グラフ・パターンで主語としての役割を果たさせる必要があります。プロパティーで検索対象の名前に関連付けなければなりません。それによって、該当する主語に関連付けられているこのプロパティーの値と目的語の値を取得することができます。形を使用できることを期待しているとしたら、そのとおりです。いう任意のリソースに関する情報を要求しています。プロパティーをそっくりそのまま指定する必要をなくしています。検索してください」などといった、ターゲットを指定した問い合わせをデータに対して実行できることです。使用されているドメインのタイプが不明な場合は、別のクエリーを実行するだけで、該当するタイプがわかります。そのための基本的なクエリーは、「何かしらのタイプとなっている、すべてのタイプを表示してください」というものです。ファイルを変更することができないとしても、このファイルに含まれる事実を拡張することは可能です。それには、事実を別のファイルに格納し、そのファイルをコマンド・ラインに追加します。知っています」という事実を取り込むとします。以下の内容を含めます。同じなので、このファイルのデータと今まで使用してきたデータを混ぜ合わせても、グラフが連結されるだけのことです。元のファイルは変更されません。ノードに接続することになります。ようなもっと面白いクエリーを実行できるようになります。変数でリンクされています。ついての情報を提供し、そのもう一人の人物の名前も取得してください」と要求しています。ファイルのトリプルがなければ、このクエリーは結果を返しません。このクエリーをランタイム・モデルに組み込むと、魔法が行われます。アドレス指定可能なリソースにも当てはまりますが、ここで皆さんに応用問題を出します。本体は省略しています。ヘッダーは、私に関する情報が格納されたファイルを指しています。私をシリアライズすることはできませんが、その文書をシリアライズすることは可能です。参照)、興味深いことがわかります。クエリーは、個別のデータに対してクエリーを実行する強力かつ有効な手段です。データの世界を広げる以下のサポート・テクノロジーを使用できるためです。抽出することができます。データベースをラップすることができます。標準にリンクさせることができます。変換することができます。シリアライズ・フォーマットで保管することができます。クラスのインスタンスとして識別しています。関するさまざまな詳細情報です。これには、私が通った学校、私の知り合い、私が興味を持っていることなどの情報が含まれます。忘れてはならないのは、この一連の考え方を取り巻く大枠のコンテキストです。使用して)、私について記述している文書にリダイレクトします。追加されるというわけです。いう名前のマジシャンを知っている人物の関心事を教えてください」と問い合わせることが可能になります。ファイルから提供されます。この新しいクエリーを記載します。クエリーの実行結果を記載します。|-----------------------------------------------“どこまで複雑なクエリーを実行できるかは、利用可能なデータの複雑さに直接関係します。”この新しいクエリーでは、かなりのことが行われています。と私に関するいくつかの単純な事実を立証しました。つのグラフが関連付けられます。ファイルに公開したデータが、私に関する情報のなかでも、私の関心事の一部を表現しています。すべてのリソースから提供されたリンクのおかげです。どこまで複雑なクエリーを実行できるかは、利用可能なデータの複雑さに直接関係します。データを取り込んでから、そのデータが伝える情報、関連するプロパティーなどについてのクエリーを実行できることを頭に置いといてください。介してデータを取得し、そのデータをエンジンに取り込みます。この仕組みは優れており、ソースから常に最新のデータがプルされます。したがって、ソース・データに変更が加えられた場合には、次にクエリーを実行すると、更新後のデータが取得されます。大規模なデータ・セットの場合、クエリーを実行するたびに受け入れられないほどの量の情報がプルされることになります。これは、最終的なグラフのほんのわずかな部分だけが必要な場合に、特に言えることです。使用すると、わずかな慣例をサポートするリモート・サーバーに対してクエリーを実行できるようになります。エンコードされた形式のクエリーを受け入れます。(名前付きクエリー・パターン)」と呼んでいるパターンの一例です。クライアント自らが関心のある情報を反映する情報リソースを作成するには、単純にその情報を要求します。それには以下のクエリーを使用します。リクエストを発行することができます。表現としてシリアライズされます。(例えば、キャッシュ・コントロールを利用してクエリーをキャッシュに入れることができると、サーバーが示している場合など)、キャッシュに入れたりすることも可能です。ここで実際に何が行われているのかを考えて見ましょう。私はデータをプルするのではなく、データが存在するサーバーにクエリーをプッシュしています。大規模なデータ・セットの場合、この機能は相当な帯域幅の節約になることがあります。トレードオフに懸念がないわけではありません。皆さんが管理しているサーバー上で実行される任意のクエリーを、任意のクライアントがプッシュできるようにするのは、あまりにもリスキーです。クライアントによって駆動されるこれらのリソースは、単なる情報リソースに過ぎないため、何らかの認証および承認システムを配置することで保護することができます。Fragments」というイニシアチブが取り組んでいます。クエリーに組み合わせると、強力です。形式を使用すると、より具体的に明らかになるかもしれません。使用した場合、既存のグラフから新しいグラフを作成することができます。特定のリソースに関するグラフにすることも、任意の形のグラフにすることもできます。最後の例として、最小限の作業で前例がないほどの強力さが発揮される方法を紹介します。プロパティー、クラスなどに関して、私が使っている用語と、皆さんが使っている用語が異なるとします。エンドポイントにプッシュするだけで、私が使っている用語を使用して皆さんのデータのサブグラフを作成することができます。合意に至ろうとして実りのない、エンドレスなミーティングを重ねる必要はありません。使用したい場合には、単に以下のようなクエリーを使用するだけのことです。