Oxigraph を利用して RDFLib の SPARQL クエリを高速化してみる
本記事は Python から RDFLib 経由で Oxigraph を利用する方法のメモです。 【目次】 ［１］はじめに ［２］Oxigraph、Pyoxigraph、Oxrdflib について ［３］利用方法など （１）ライブラリのインストール （２）RDFLib から SPARQL を実行するコード例 ［４］感想など ［１］はじめに Python で RDF データを処理しようとするとき最初の選択肢は RDFLib だと思います。 rdflib https://rdflib.readthedocs.io/en/stable/# RDFLib はネットに沢山情報があるし、実績もあります。個人的には Google Colaboratory で手軽に使えることが気に入っています。 しかし、トリプル数が少なく、単純な SPARQL クエリを実行するだけなら気になりませんが、それなりに多いデータに対して複雑な SPARQL クエリを実行しようとすると、パフォーマンスが気になることが多いです。 このようなケースは、Apache Jena とか Fuseki を利用すれば素晴らしいパフォーマンスを発揮するので速度面は解決することができます。 Apache Jena https://jena.apache.org/ しかし、対話環境で利用したいとか、SPARQL クエリの実行結果を Pandas に挿入して云々のような、Python ならではの利点を生かそうとすると、環境構築やプラグラミング環境を含めて考えると、あまりお手軽とは言えません。（少なくとも Google Colaboratory 上でお手軽に使うという感覚ではありません。） そこで、Colaboratory 上で動作する Python のライブラリで、RDF ファイルを読み書きでき、 SPARQL クエリが高速に動作するライブラリは無いものかと探してみたところ、Oxigraph を見つけました。 ありがたいことに、Oxigraph は RDFLib のプラグインが提供されており、RDFLib を利用したコードを殆ど変更することなく、内部では OxiGraph を動作させることが可能です。（つまり、RDFLib の API で Oxigraph を使える。） そこで、本