知识图谱（Knowledge Graph）是当前互联网最炙手可热的技术之一，它的典型应用场景就是搜索引擎，比如Google搜索，百度搜索。我们在百度搜索中输入问题“中国银行的总部在哪”，搜索的结果如下：
百度搜索这便是知识图谱的典型应用，能够直接输出问题的答案。借助知识图谱，能够让搜索引擎更加高效，搜索结果更加精准，给用户带来更好的搜索体验和乐趣。
SPARQL的英文全称为SPARQL Protocol and RDF Query Language，是为RDF开发的一种查询语言和数据获取协议，它是为W3C所开发的RDF数据模型所定义，但是可以用于任何可以用RDF来表示的信息资源。它于2008年1月15日正式成为一项W3C推荐标准，于2013年3月发布SPARQL1.1。
首先，RDF不是一种数据格式。
subjectpredicateobjectrichardhomeTel(229)276-5135cindyemailcindym@gmail.com以下为Turtle RDF格式的RDF文件，文件名为ex002.ttl，
# filename: ex002.ttl @prefix ab: <http://learningsparql.com/ns/addressbook#> . ab:richard ab:homeTel "(229) 276-5135" . ab:richard ab:email "richard49@hotmail.com" . ab:cindy ab:homeTel "(245) 646-5488" . ab:cindy ab:email "cindym@gmail.com" . ab:craig ab:homeTel "(194) 966-1505" . ab:craig ab:email "craigellis@yahoo.com" . ab:craig ab:email "c.ellis@usairwaysgroup.com" .#表示注释，@prefix行为前缀行，即为<http://learningsparql.com/ns/addressbook#>取一个前缀ab:，也就是别名，避免每次命名时都要写这个长长的字符，句子最后的.可写可不写，写上后便于阅读。另外，<http://learningsparql.com/ns/addressbook#>是URI，这个后面会介绍。
URI和URL是两个相近的概念，但URL只是URI的一种。
好了，在了解了上述的基本概念之后，我们需要实践一把，在这里，我们使用ARQ。apache-jena-3.11.0.zip，并将解压后的zip文件中的bin目录添加到环境变量中。添加方式如下：
vim /etc/profile
在文件末尾添加命令：
export JENA_HOME=你的apache-jena-3.11.0路径 export PATH=$JENA_HOME/bin:$PATHsource /etc/porfile
运行命令echo $JENA_HOME，如果能输出你的JENA路径，则表明添加该环境变量成功。
接着我们写好SPARQL查询语句（关于查询语句，会在后面的文章中介绍），文件名为ex003.rq，内容如下：
# filename: ex003.rq PREFIX ab: <http://learningsparql.com/ns/addressbook#> SELECT ?craig_email WHERE { ab:craig ab:email ?craig_email . }简单对该查询语句做个说明：PREFIX ab: http://learningsparql.com/ns/addressbook# 表示使用哪个URI，并取别名。后续的查询语句类似于SQL，是对三元组做查询，?craig_email为变量，查询三元组中的宾语，用通俗的话来理解，就是查询craig的电子邮箱是什么？
arq --data ex002.ttl --query ex003.rq输出结果如下：(ex002.ttl文件见之前的描述)
-------------------------------- | craig_email | ================================ | "c.ellis@usairwaysgroup.com" | | "craigellis@yahoo.com" | --------------------------------还可以查询三元组中的其他部分，这里不再讲述，后续会专门讲SPARQL查询语句的。
在知识图谱的工具箱中，有很多图数据库，它们提供了很好的查询语句功能和可视化效果，比如Neo4j, Cayley，这次，我们可以学习下RDF和SPARQL，毕竟，SPARQL的查询能力和推理能力也是很强的哦～
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