Rdf 使用SPARQL查询开放数据社区数据

我试图从数据和数据集中获得一些信息

我需要一个数据转储中的邮政编码和lsoa信息，以便excel使用

“下层超级输出区”类型的符号和标签。

例如，每种类型的“邮政编码单元”都有“lsoa”

---

我不知道如何使用站点上的SPARQL引擎来获取此信息，也不知道如何从我下载的N-Triples文件中提取信息…

有两个主要选项用于检索所需的数据。在某些情况下，可以使用公开可用的SPARQL端点查询数据。这可能是最方便的方法，除非您有明确的理由需要本地数据，否则这是应该采取的方法。然而，这种方法有一些局限性，在这些情况下，下载数据集并在本地对其进行查询是有意义的。我将首先介绍远程端点解决方案，然后介绍使用本地查询的解决方案。SPARQL端点上的限制（例如，硬超时）意味着第一种方法不足以完成此特定任务，因此这个问题的具体答案是第二种方法

在这个问题之前，我对这些特定的数据集和本体并不熟悉，所以第一种方法也经历了“熟悉数据”的过程

使用SPARQL端点 有一种方法，您可以根据它运行查询并获取一些数据。我以前没有看过这些数据，所以我将不只是发布最终答案，而是逐步了解我用来确定要运行哪种查询的过程

您链接到的其中一个页面提到资源具有类型，该类型具有URI

http://data.ordnancesurvey.co.uk/ontology/postcode/PostcodeUnit

基于此，我尝试的第一件事是使用SPARQL查询来检索一些邮政编码单元，因此我在上面的端点中使用了以下查询。（如果您将其复制并粘贴到其中，则需要在选择

之前删除任何前导空格。无论如何，我必须这样做。）

B72 1NB页面显示其as。
lsoa
属性的IRI为（您可以在下载的数据中看到）

因此，我们将SPARQL查询扩展到

SELECT * WHERE { 
  ?postcodeUnit
    a <http://data.ordnancesurvey.co.uk/ontology/postcode/PostcodeUnit> ;
    <http://opendatacommunities.org/def/geography#lsoa> ?lsoa .
}
LIMIT 10


现在，数据集中有，所以仍然有很多数据需要选择，并且尝试下拉所有不同losa/地区映射的文本结果仍然会导致超时。事实上，由于每个LSOA都与某个地区相关联（我预计），因此输出中的结果可能与LSOA中的结果一样多

看起来这是我们开始寻找SPARQL端点的地方，需要开始在本地访问数据。但是，仅邮政编码数据就有5.6GB，因此这不是一个很好的解决方案

但是，如果您愿意为每个地区获取一个具有代表性的LSOA，我们可以使用SPARQL子查询将其提取出来，如下面的查询中所示，该查询首先检索所有邮政编码地区，然后为每个地区查找该地区某个邮政编码单位拥有的单个LSOA。我不知道这是否是一个可接受的结果，但您最终得到的是每个地区的LSOA，结果足够小（有2087行，与地区数相同），可以以任何结果格式（包括CSV）下拉

其中
tdb
是我用来包含tdb索引的本地目录。加载数据需要一段时间（此处为1125秒），索引也需要一段时间。加载完所有内容后，我将以下查询存储在名为
postcodes.sparql
的文件中，并使用

$ tdbquery --loc tdb --results CSV --query postcodes.sparql > unit_lsoa.csv

以CSV格式生成结果，存储在文件
unit\u lsoa.CSV
中。以下是前几行：

$ head -5 unit_lsoa.csv 
postcodeUnit,lsoa
http://data.ordnancesurvey.co.uk/id/postcodeunit/AL11AE,http://opendatacommunities.org/id/geography/lsoa/E01023667
http://data.ordnancesurvey.co.uk/id/postcodeunit/AL11AG,http://opendatacommunities.org/id/geography/lsoa/E01023741
http://data.ordnancesurvey.co.uk/id/postcodeunit/AL11AJ,http://opendatacommunities.org/id/geography/lsoa/E01023741
http://data.ordnancesurvey.co.uk/id/postcodeunit/AL11AR,http://opendatacommunities.org/id/geography/lsoa/E01023684

现在，有1686911个定义的邮政编码单位，所以我最初预计
unit\u lsoa.csv
中的行数会相同。然而，大约少了20万人。（
wc-l
打印文件中的行数。）

事实证明，一些邮政编码单元没有相关的LSOA。我通过运行查询检查了这一点

PREFIX pc: <http://data.ordnancesurvey.co.uk/ontology/postcode/>
PREFIX geo: <http://opendatacommunities.org/def/geography#>
SELECT * WHERE { 
  ?postcodeUnit
    a pc:PostcodeUnit .
    FILTER NOT EXISTS { ?postcodeUnit geo:lsoa ?lsoa }
}

果然，
unit\u中大约有200000行没有lsoa.csv
：

$ wc -l unit_without_lsoa.csv
246770 unit_without_lsoa.csv

1440143和246770的总和是1686913，这正是邮政编码的数量（加上每个CSV文件中标题的2行）。任务完成了
 您可以使用web服务获取这些信息，您可以查看英国邮政编码（例如ZE1 0AE）、部门、地区、城市和病房边界


下面是一个查询邮政区TA2返回组成TA2区的扇区多边形集合（GeoJson）的示例。
我添加了一个答案，但除了“邮政编码和lsoa信息”，我不确定您是否也在尝试获取其他信息。如果你能澄清你需要什么信息，我可以更新我的答案。太棒了，谢谢你，这会让我花很长时间才弄明白。@user1514580太棒了！很高兴我能帮忙。如果此答案满足您的需要，请通过接受（单击向上投票/向下投票按钮附近的绿色箭头）来表示“谢谢”！祝你玩得开心！我现在在获取数据方面有点问题。似乎有太多的数据行，当我尝试下载CSV时，请求超时，我将限制为1686911。我实际上并不需要完整的邮政编码单位，邮政编码地区就足够了，但我看不到该级别上的lsoa标记？@user1514580我进一步查看了本体，找到了一种将lsoa与不同邮政地区（单位、部门、地区和地区）关联的查询方法。它仍然有点太多的数据，并导致超时。你能更具体地说明你需要什么样的数据吗？也许我们可以把范围缩小一点？谢谢你的跟进，我需要在周一查看我的笔记并回复，我真的很感谢你的帮助！
PREFIX pc: <http://data.ordnancesurvey.co.uk/ontology/postcode/>
PREFIX geo: <http://opendatacommunities.org/def/geography#>
SELECT * WHERE { 
  ?postcodeUnit
    a pc:PostcodeUnit ;
    geo:lsoa ?lsoa .
}
LIMIT 10

PREFIX pc: <http://data.ordnancesurvey.co.uk/ontology/postcode/>
PREFIX geo: <http://opendatacommunities.org/def/geography#>
PREFIX sr: <http://data.ordnancesurvey.co.uk/ontology/spatialrelations/>
SELECT DISTINCT ?district ?lsoa 
WHERE { 
  ?postcodeunit a pc:PostcodeUnit ;
                geo:lsoa ?lsoa ;
                sr:within ?district .
  ?district a pc:PostcodeDistrict .
}
LIMIT 10 

PREFIX pc: <http://data.ordnancesurvey.co.uk/ontology/postcode/>
PREFIX geo: <http://opendatacommunities.org/def/geography#>
PREFIX sr: <http://data.ordnancesurvey.co.uk/ontology/spatialrelations/>
SELECT ?region ?lsoa 
WHERE { 
  {
    SELECT ?region WHERE { 
      ?region a pc:PostcodeDistrict .
    }
  }

  {
    SELECT ?lsoa WHERE { 
      ?postcodeunit a pc:PostcodeUnit ;
                    geo:lsoa ?lsoa ;
                    sr:within ?region .
    }
    LIMIT 1 
  }
}

$ tdbloader2 --loc tdb dataset_data_postcodes_20130506183000.nt

$ tdbquery --loc tdb --results CSV --query postcodes.sparql > unit_lsoa.csv

$ head -5 unit_lsoa.csv 
postcodeUnit,lsoa
http://data.ordnancesurvey.co.uk/id/postcodeunit/AL11AE,http://opendatacommunities.org/id/geography/lsoa/E01023667
http://data.ordnancesurvey.co.uk/id/postcodeunit/AL11AG,http://opendatacommunities.org/id/geography/lsoa/E01023741
http://data.ordnancesurvey.co.uk/id/postcodeunit/AL11AJ,http://opendatacommunities.org/id/geography/lsoa/E01023741
http://data.ordnancesurvey.co.uk/id/postcodeunit/AL11AR,http://opendatacommunities.org/id/geography/lsoa/E01023684

$ wc -l unit_lsoa.csv 
1440143 unit_lsoa.csv

PREFIX pc: <http://data.ordnancesurvey.co.uk/ontology/postcode/>
PREFIX geo: <http://opendatacommunities.org/def/geography#>
SELECT * WHERE { 
  ?postcodeUnit
    a pc:PostcodeUnit .
    FILTER NOT EXISTS { ?postcodeUnit geo:lsoa ?lsoa }
}

$ tdbquery --loc tdb \
    --results CSV \
    --query postcodes_without_lsoa.sparql > unit_without_lsoa.csv

$ wc -l unit_without_lsoa.csv
246770 unit_without_lsoa.csv