qEndpoint
Release 2.4.0
开发
社交网络上的质量保证公司
qacompany/qendpointqacompany/qendpoint-wikidataQendpoint是一个具有全文和GEOSPARQL支持的高度可扩展的三重商店。它可以用作独立的SPARQL端点，也可以用作依赖关系。例如，Qendpoint在Kohesio中使用，其中与UI的每次相互作用都对应于Qendpoint上的基础SPARQL查询。 Qendpoint也是Qanswer签名问题在RDF图上回答的一部分。
对于后端/基准
对于前端（不强制运行后端）
您可以使用SCOOP软件包管理器安装QendPoint。
您需要添加the-qa-company桶，然后您可以安装qendpoint清单，可以使用这些命令完成
# Add the-qa-company bucket
scoop bucket add the - qa - company https: // github.com / the - qa - company / scoop - bucket.git
# Install qEndpoint CLI
scoop install qendpoint您可以使用Brew Package Manager安装Qendpoint。
您可以安装使用此命令
brew install the-qa-company/tap/qendpoint如果您无法访问Brew或Scoop，则在文件qendpoint-cli.zip下的版本页面中可用Qendpoint命令行接口。通过提取它，您可以将可以添加到路径中的bin目录。
克隆此链接的Qendpoint： git clone https://github.com/the-qa-company/qEndpoint.git
移至后端目录cd qendpoint-backend
使用此命令编译项目： mvn clean install -DskipTests
使用java -jar target/qendpoint-backend-1.2.3-exec.jar运行项目（替换为最新版本的版本）
您可以将项目用作依赖项（用最新版本替换版本）
<dependency>
<groupId>com.the_qa_company</groupId>
<artifactId>qendpoint</artifactId>
<version>1.2.3</version>
</dependency>
git clone https://github.com/the-qa-company/qEndpoint.gitcd qendpoint-frontendnpm install安装软件包npm start运行项目可以在此处找到Linux，MacOS和Windows的端点安装程序，安装程序不包含命令行（CLI），而仅包含端点。
您可以使用我们的预先配置的Docker图像之一。
qacompany/qendpointDockerhub ：Qacompany/Qendpoint
此Docker映像包含端点，您可以上传数据集并开始使用它。
您只需要运行图像，它将通过下载索引并使用以下片段设置存储库来准备环境：
docker run -p 1234:1234 --name qendpoint qacompany/qendpoint您还可以通过设置Docker Environnement Value MEM_SIZE来指定分配的内存大小。默认情况下，此值设置为6G。您不应该将此值设置为4G以下，因为使用大数据集将其用完。对于较大的数据集，也建议大数据集有一个更大的值，例如，Wikidata-All至少没有10克就不会运行。
docker run -p 1234:1234 --name qendpoint --env MEM_SIZE=6G qacompany/qendpoint您可以使用以下命令在任何时候停止容器并将其重新运行（Qendpoint是容器的名称）：
docker stop qendpoint
docker start qendpoint：请注意，由于数据索引的大小，该容器可能会占据大部分磁盘，因此，如果您不再需要以下命令，请确保删除容器：
docker rm qendpointqacompany/qendpoint-wikidataDockerhub ：Qacompany/Qendpoint-Wikidata
此Docker映像包含一个带有脚本的端点，以下载包含我们服务器中Wikidata真实语句的索引，因此您只需要等待索引下载并开始使用它即可。
您只需要运行图像，它将通过下载索引并使用以下代码设置存储库来准备环境：
docker run -p 1234:1234 --name qendpoint-wikidata qacompany/qendpoint-wikidata您还可以通过设置Docker Environnement Value MEM_SIZE来指定分配的内存大小。默认情况下，此值设置为6G，也建议为大数据集使用更大的值，例如，Wikidata-All至少没有10G。
docker run -p 1234:1234 --name qendpoint-wikidata --env MEM_SIZE=6G qacompany/qendpoint-wikidata您可以使用环境值HDT_BASE指定要下载的数据集，默认值为wikidata_truthy ，但是当前可用值为：
wikidata_truthy wikidata真实陈述（至少需要6G记忆）wikidata_all -wikidata -all语句（至少需要10G内存） docker run -p 1234:1234 --name qendpoint-wikidata --env MEM_SIZE=10G --env HDT_BASE=wikidata_all qacompany/qendpoint-wikidata您可以使用以下代码在内部维护数据（Qendpoint是容器的名称）时随时将其重新运行：
docker stop qendpoint-wikidata
docker start qendpoint-wikidata请注意，由于数据索引的大小，该容器可能会占据大部分磁盘，因此，如果您不再需要使用命令，请确保删除容器，如下所示：
docker rm qendpoint-wikidata您可以访问http：// localhost：1234，其中有一个GUI，您可以在其中编写sparql查询并执行它们，并且可以使用http的任何应用程序来运行任何应用程序，例如：
curl -H ' Accept: application/sparql-results+json ' localhost:1234/api/endpoint/sparql --data-urlencode ' query=select * where{ ?s ?p ?o } limit 10 '请注意，第一个查询将需要一些时间才能将索引映射到内存，稍后它将更快！
大多数结果格式都可以使用，您可以使用：
application/sparql-results+jsonapplication/sparql-results+xmlapplication/x-binary-rdf-results-table您可以使用此命令运行端点：
java -jar endpoint.jar &您可以在后端源中找到应用程序的模板。
如果您的图表中有HDT文件，则可以将其放在HDT商店目录中加载端点之前（默认情况下hdt-store/index_dev.hdt ）
如果您没有HDT，则可以在运行端点时通过运行命令将数据集上传到端点：
curl " http://127.0.0.1:1234/api/endpoint/load " -F " [email protected] " mydataset.nt是要加载的RDF文件，您可以使用RDF4J使用的所有格式。
您可以使用此方法创建SPARQL存储库，不要忘记启动存储库
// Create a SPARQL repository
SparqlRepository repository = CompiledSail . compiler (). compileToSparqlRepository ();
// Init the repository
repository . init ();您可以使用executeTupleQuery ， executeBooleanQuery ， executeGraphQuery或execute执行SPARQL查询。
// execute the a tuple query
try ( ClosableResult < TupleQueryResult > execute = sparqlRepository . executeTupleQuery (
// the sparql query
"SELECT * WHERE { ?s ?p ?o }" ,
// the timeout
10
)) {
// get the result, no need to close it, closing execute will close the result
TupleQueryResult result = execute . getResult ();
// the tuples
for ( BindingSet set : result ) {
System . out . println ( "Subject: " + set . getValue ( "s" ));
System . out . println ( "Predicate: " + set . getValue ( "p" ));
System . out . println ( "Object: " + set . getValue ( "o" ));
}
}用法后不要忘记关闭存储库
// Shutdown the repository (better to release resources)
repository . shutDown ();您可以使用getRepository()方法获得RDF4J存储库。
// get the rdf4j repository (if required)
SailRepository rdf4jRepo = repository . getRepository ();本地运行Qendpoint
cd wikibase
将文件prefixes.sparql移至qendpoint安装
（重新 - ）启动终点以使用前缀
跑步
java -cp wikidata-query-tools-0.3.59-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar org.wikidata.query.rdf.tool.Update
--sparqlUrl http://localhost:1234/api/endpoint/sparql
--wikibaseHost https://linkedopendata.eu/
--wikibaseUrl https://linkedopendata.eu/
--conceptUri https://linkedopendata.eu/
--wikibaseScheme https
--entityNamespaces 120,122
--start 2022-06-28T11:27:08Z您可以将参数调整到Wikibase，在这种情况下，我们正在查询欧盟知识图，您也可以更改开始时间。
有关拟议功能（以及已知问题）的列表，请参见开放问题。
在以下位置之一与维护者接触：
如果您想说谢谢或/和支持Qendpoint的积极发展：
首先，感谢您抽出宝贵的时间做出贡献！贡献是使开源社区成为学习，启发和创造的绝佳场所的原因。您所做的任何贡献都将使其他所有人受益，并受到极大的赞赏。
请阅读我们的贡献指南，并感谢您参与！
该存储库的原始设置是由QA公司建立的。
有关所有作者和贡献者的完整列表，请参见贡献者页面。
Qendpoint遵循良好的安全性实践，但无法确保100％的安全性。 Qendpoint提供“原样”，无需任何保修。自行使用。
有关更多信息并报告安全问题，请参阅我们的安全文件。
该项目已根据GNU通用公共许可证V3许可，并发出通知。
有关更多信息，请参见许可证。
