Oracle Spatial 11gオプションを使用したRDFセマンティック・データの管理

目的

このチュートリアルでは、Oracle Database 11gのOracle Spatialオプションのセマンティック・データ管理機能を使用して、NCI（National Cancer Institute）のセマンティック・ネットワーク・オントロジーにデータを格納し、問合せをおこなう方法について説明します。

所要時間

約1時間

トピック

このチュートリアルでは、以下のトピックについて説明します。

	概要
	シナリオ
	前提条件
	RDFデータを保持するためのインフラストラクチャとモデルの作成
	モデルへのRDFデータのロード
	PATIENTS_DATA（患者データ）表のロード
	セマンティック索引の構築
	モデルの問合せ
	まとめ

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概要

Oracle Database 11gのOracle Spatialオプションを使用したセマンティック・データ管理の概要

Oracle Database 11g Enterprise EditionのオプションであるOracle Spatial 11gは、ほかの商業製品やオープン・ソースのトリプル・ストアにはない高度なセマンティック・データ管理機能を備えています。このオプションは、Oracle Database 11gのRDF/RDFS/OWLの各標準に対するネイティブ・サポートを提供します。これにより、アプリケーション開発者は、RDFおよびOWLベースのアプリケーションに対してオープンでスケーラブル、かつセキュアで統合された効率のいいプラットフォームのメリットを得ることができます。

Oracle Spatial 11gオプションを使用すると、以下が可能になります。

	RDF/OWLデータおよびオントロジーへのデータの格納、ロード、DMLアクセス
	OWLセマンティック、RDFSセマンティック、およびユーザー定義ルールを使用した推定
	SPARQLに似たグラフ・パターンを使用した、RDF/OWLデータおよびオントロジーに対するSQL問合せ
	エンタープライズ（リレーショナル）データに対するオントロジーを利用した問合せ

このチュートリアルは、ユーザーがRDFおよびOWLに関連する主要な概念（主語トリプル、述語トリプル、目的語トリプル、URI、空白ノード、プレーン・リテラルと型付きリテラル、オントロジーなど）に精通していることを前提としています。このデモでは、これらの概念の詳細については説明しません。代わりに、Oracle Databaseにデモを設定し、オントロジーの使用を開始する方法について重点的に説明します。データベースには、セマンティック・データ、オントロジー（RDF/OWLモデル）、および従来のリレーショナル・データが含まれています。セマンティック・データをロードするには、バルク・ロードを使用するのがもっとも効率的な方法です。トランザクションのINSERT文を使用して増分データをロードすることもできます。このデモではバルク・ロードを実行します。

NCIセマンティック・ネットワークの概要

この例では、NCI Center for Bioinformatics、NCI Office of Communications、 National Cancer Institute、National Institutes of Health（米国メリーランド州Bethesda、MD 20892）の共同プロジェクトであるEVS（Enterprise Vocabulary System）が作成したNCI Thesaurusを使用します。

NCI ThesaurusのOWLバージョンはEVSで作成しています。これは、米国メリーランド州メリーランド大学カレッジパーク校でおこなわれた、Maryland Information and Network Dynamics Lab, Semantic Web Agents Project（Mindswap）というJim HendlerとJen Golbeckの共同プロジェクトです。

オントロジーURI： http://www.mindswap.org/2003/nciOncology.owl

バージョン： 03.09d

デフォルトの名前空間： http://www.mindswap.org/2003/nciOncology.owl#

名前空間の接頭辞：

xsd http://www.w3.org/2001/XMLSchema#
rdfs http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
rdf http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
owl http://www.w3.org/2002/07/owl#

最初の17レベルのクラスは次のとおりです。

Anatomy_Kind
Biological_Process_Kind
Chemicals_and_Drugs_Kind
Chemotherapy_Regimen_Kind
Clinical_or_Research_Activity_Kind
Diagnostic_and_Prognostic_Factors_Kind
EO_Anatomy_Kind
EO_Findings_and_Disorders_Kind
Equipment_Kind
Findings_and_Disorders_Kind
Gene_Kind
NCI_Kind
Organism_Kind
Properties_or_Attributes_Kind
Protein_Kind
Retired_Kind
Technique_Kind

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シナリオ

次の3つの表をもつnciuserと呼ばれるスキーマ・ユーザーを作成します。

NCI_RDF_DATA: これは、モデル内のトリプルのコードを保持するモデル表です。
STABLE：これは、バルク・ロードを使用して、N-Triple形式でロードされたトリプルを保持するステージング表です。
PATIENTS_DATA：これは、患者情報をシミュレートするために使用するアプリケーション表です。

データは、nciと呼ばれるセマンティック・モデルにロードされます。このモデルがデータを表nci_rdf_dataにロードします。次に、PATIENTS_DATA表にランダムなデータを移入して、患者情報をシミュレートし、セマンティック演算子を使用してモデルとPATIENTS_DATA（患者データ）表に問合せをおこないます。

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前提条件

このチュートリアルを始める前に次のことを確認してください。

1.	Oracle Database 11gがインストールされていること。 Oracle Examples Media 11gをインストールしてあること。
2.	11gのセマンティック・テクノロジー・サポートに必要なプロシージャを実行していること。 https://metalink.oracle.com/の次のノートにある手順にしたがいます。 Note 452989.1： 11gのセマンティック・テクノロジー・サポートに必要なプロシージャ
3.	11.1.0.6.0のセマンティック・テクノロジー・パッチをインストールしてあること。注： Oracle Database 11.1.0.7.0パッチ・セット以降がインストールされている場合は、このパッチをインストールする必要はありません。 Metalink（https://metalink.oracle.com/）にログインして、「Patches & Updates」タブをクリックします。「Simple Search」を選択して、Search byドロップダウン・リストで「Patch Number(s)」を選択します。パッチ番号、7032734を入力します。使用しているプラットフォームまたは言語を選択します。「Go」をクリックします。パッチをインストールするには、jenadrv_patch_ig.txtファイルの説明を参照してください。
4.	セマンティック・ネットワークをサポートするためのデータベースを設定してあること。まだ設定していない場合は、https://metalink.oracle.com/にある次のノートの手順に従います。 Note 454371.1：セマンティック・ネットワークをサポートするためのデータベースの設定方法
5.	ユーザー・アカウント、mdsysのロックが解除されていること。 sysユーザーとしてログインし、次の文を実行してmdsysのロックを解除します。 alter user mdsys identified by mdsys account unlock;

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RDFデータを保持するためのインフラストラクチャとモデルの作成

前提条件として、セマンティック・ネットワークのサポートを格納する表領域であるrdf_tablespaceを、事前に作成および設定しておく必要があります。以下の手順で、さらに2つの表領域を作成します。 rdf_users表領域はユーザー・オブジェクトを格納（nciuserスキーマのデフォルトの表領域）し、rdf_tempは、nciuserスキーマ（nciuserの一時表領域）で実行される操作で使用されます。このトピックでは、nciuserとモデルも作成します。

1.	SQL*Plusを起動します。 Enter usernameプロンプトで、次のように入力して、特権ユーザーとしてログインします。 sys/oracle as sysdba
2.	次のコマンドを実行して、rdf_users表領域を作成します。 datafileパスの<user_name>および<SID>は、自分のORACLE_HOMEの該当するフォルダ名で置き換えてください。 create tablespace rdf_users datafile 'c:\app\<user_name>\oradata\<SID>\rdf_users01.dbf' size 128M reuse autoextend on next 64M maxsize unlimited segment space management auto;
3.	次のコマンドを実行して、rdf_temp表領域を作成します。 datafileパスの<user_name>および<SID>は、自分のORACLE_HOMEの該当するフォルダ名で置き換えてください。 create temporary tablespace rdf_temp tempfile 'c:\app\<user_name>\oradata\<SID>\rdf_temp01.dbf' size 128M reuse autoextend on next 32M maxsize unlimited;
4.	nciuserを作成し、SQL*Plusプロンプトで次のコマンドを入力して、ユーザーに必要な権限を付与します。 create user nciuser identified by nciuser default tablespace rdf_users temporary tablespace rdf_temp; grant create session, resource to nciuser;
5.	nciuser/nciuser（ユーザー名/パスワード）で接続します。表nci_rdf_dataを作成します。これは、NCIというモデルのトリプルのコードを格納するモデル表です。SQL*Plusプロンプトで次のコマンドを入力します。 connect nciuser/nciuser; create table nci_rdf_data (id number, triple sdo_rdf_triple_s); execute sem_apis.create_sem_model('nci', 'nci_rdf_data', 'triple');

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モデルへのRDFデータのロード

このトピックでは、SQL*Loaderユーティリティを使用して、ステージング表stableをロードします。

1.	まだ、nciuserとして接続しているという前提で、ステージング表stableを作成します。表を作成するには、以下のコマンドを入力します。 create table stable ( RDF$STC_sub varchar2(4000) not null, RDF$STC_pred varchar2(4000) not null, RDF$STC_obj varchar2(4000) not null, RDF$STC_sub_ext varchar2(64), RDF$STC_pred_ext varchar2(64), RDF$STC_obj_ext varchar2(64), RDF$STC_canon_ext varchar2(64) );
2.	nci_rdf_data表にmdsysへのINSERT権限を付与します。また、stable表にmdsysスキーマに対するSELECT権限とUPDATE権限を付与します。 grant insert on nci_rdf_data to mdsys; grant SELECT, UPDATE(RDF$STC_sub_ext,RDF$STC_pred_ext,RDF$STC_obj_ext,RDF$STC_canon_ext) on stable to MDSYS;
3.	コマンド・ウィンドウを開きます。 SQL*Loaderを使用して、nci_z.ntファイルをステージング表stableにロードします。注：nci_z.zipをダウンロードして解凍し、nci_z.ntを準備してから、sqlldrコマンドを実行してください（nci_z.ntファイルのサイズは約80MBです）。このチュートリアルでは、ここでnci_z.zipファイルを検索します。注：nci_z.ntファイルを含んでいるフォルダに変更します。 ORACLE_HOMEを適切なパスに設定します。 sqlldr userid=nciuser/nciuser control=%ORACLE_HOME%\md\demo\network\rdf_demos\bulkload.ctl data=nci_z.nt direct=true skip=0 load=1000000 discardmax=0 bad=d0.bad discard=d0.rej log=d0.log errors=100000000 この操作には少し時間がかかります。次のメッセージが表示されるまで待ちます。 Load completed - logical record count 464841.
4.	ステージング表のデータをモデルにロードします。 bulk_load_from_staging_tableプロシージャの構文は次のとおりです。 exec sem_apis.bulk_load_from_staging_table('<model_name>', '<owner of the staging table>', '<staging table name>'); Run the following: exec sem_apis.bulk_load_from_staging_table('nci','nciuser','stable');
5.	次の文を実行して、ルール索引を作成します。 execute sem_apis.create_entailment('nci_idx',sem_models('nci'), sem_rulebases('owlprime'),0, null);

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PATIENTS_DATA（患者データ）表のロード

ここで、PATIENTS_DATA表に100,000行を挿入するプロシージャを実行します。このプロシージャは、ユーザーがmdsys、パスワードが'mdsys'であることを前提にしています。

1.	build_patientsプロシージャを作成するスクリプトを実行する前に、mdsysとして接続して、serveroutputをonに設定します。 connect mdsys/mdsys set serveroutput on
2.	build_patients.sqlスクリプトを実行します。ここにあるbuild_patients.zipファイルからbuild_patients.sqlスクリプトを抽出します。このスクリプトによって、プロシージャbuild_patientsが作成されます。このスクリプトを実行するには、スクリプトをローカル・マシンに保存して、SQLプロンプトで次のように入力して実行します。 @c:\<path where you saved the script>\build_patients.sql; <path where you saved the script>は、build_patients.sqlファイルを保存したフォルダのパスで置き換えます。
3.	プロシージャのコンパイル・エラーが発生した場合は、show errorsと入力してエラーを確認します。エラーがない場合は、build_patientsプロシージャにパブリックに対する実行権限を付与します。次の文を実行します。 grant execute on build_patients to public;
4.	nciuserとして接続し、build_patientsプロシージャを実行します。次の文を実行します。 connect nciuser/nciuser; exec mdsys.build_patients(100000, 1, 'patients_data');
5.	データがpatients_data表にロードされたことを確認します。次の問合せを実行します。 select count(*) from patients_data;

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セマンティック索引の構築

SEM_RELATED演算子を使用する際には、オントロジー用語を含む列にMDSYS.SEM_INDEXTYPE型のセマンティック索引を作成できます。このような索引を作成することで、より効率的に問合せを実行できます。 CREATE INDEX文にはINDEXTYPE IS MDSYS.SEM_INDEXTYPE句を含めて、作成する索引の型を指定する必要があります。

まだnciuserとして接続しているという前提で、patients_data表に索引nciIndexを作成します。次の文を実行します。

create index nciIndex on patients_data(diagnosis)
indextype is mdsys.sem_indextype parameters ('ONTOLOGY_MODEL(NCI), RULEBASE(owlprime)');

表の統計情報を収集します。次の文を実行します。

execute dbms_stats.gather_index_stats('nciuser','nciIndex');

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モデルの問合せ

セマンティック演算子を使用して、表の列内のデータとオントロジーの用語間のセマンティック・リレーションシップに基づき、オントロジー支援方式でリレーショナル・データの問合せができます。 SEM_RELATEDセマンティック演算子は、セマンティックの関係に基づき行を取得します。 SEM_DISTANCEセマンティック演算子は、セマンティック関係のディスタンス・メジャーを返します。そのため、SEM_RELATED演算子より返された行は、ディスタンス・メジャーを使用して整列したり、制限したりすることができます。 SEM_MATCH演算子およびSEM_RELATED演算子を使用している、単純な問合せの例をいくつか示します。

1.	nciuser/nciuser（ユーザー名/パスワード）で接続します。次の問合せは、SEM_MATCH関数を使用して、タイプがClassの全'Subject'を表示します。結果には、オントロジー内のすべてのClassが含まれます。 select s from table(sem_match ('(?s <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> <http://www.w3.org/2002/07/owl#Class>)', sem_models('nci'), null, null, null)); Note: The screenshot shows only the partial output.
2.	次の問合せは、'Subject'がFinger_Fractureであるトリプルを返します。変数'p'および'o'は、それぞれ'any predicate'と'any object'を意味しています。 select p, o from table(sem_match ( '(<http://www.mindswap.org/2003/nciOncology.owl#Finger_Fracture> ?p ?o )', sem_models('nci'), null, null, null));
3.	次の問合せは、sem_match関数を使用して、'subClassOf' Finger_Fractureであるすべての'Object'を抽出し、'owlprime'ルールベースでの推定の使用を追加します。 select o from table(sem_match ( ' (<http://www.mindswap.org/2003/nciOncology.owl#Finger_Fracture> <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#subClassOf> ?o)', sem_models('nci'), sem_rulebases('owlprime'), null, null));
4.	次の問合せは、SEM_DISTANCE演算子とSEM_RELATED演算子を使用して、リレーショナル表（PATIENTS_DATA）をNCIモデルに関連づけます。また、変数'diagnosis'を使用して、PATIENTS_DATA表のDIAGNOSIS列を表し、'subClassOf' Upper_Extremity_Fractureの診断を要求します。 select diagnosis, SEM_DISTANCE(123) from patients_data where sem_related (diagnosis, '<http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#subClassOf>', '<http://www.mindswap.org/2003/nciOncology.owl#Upper_Extremity_Fracture>', sem_models('nci'), sem_rulebases('owlprime'), 123) = 1 ORDER BY SEM_DISTANCE(123) asc; 注： PATIENTS_DATA表はランダムなデータで作成しているので、結果は異なる場合があります。
5.	前述のSELECT文では、PATIENTS_DATA表の条件を満たすすべての診断が返ります。これは、すべての患者のリストが必要な場合には役立ちますが、'subClassOf' Upper_Extremity_Fractureである異なる診断を知りたいだけの場合は、次の問合せのように明確な操作を追加できます。 select distinct diagnosis, SEM_DISTANCE(123) from patients_data where sem_related(diagnosis, '<http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#subClassOf>', '<http://www.mindswap.org/2003/nciOncology.owl#Upper_Extremity_Fracture>', sem_models('nci'), sem_rulebases('owlprime'), 123) = 1 ORDER BY SEM_DISTANCE(123) asc; 注： PATIENTS_DATA表はランダムなデータで作成しているので、結果は異なる場合があります。
6.	次の問合せは、診断がsubClassOf Connective_Tissue_Disorderである患者を表示します。 select distinct diagnosis, SEM_DISTANCE(123) from patients_data where sem_related(diagnosis, '<http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#subClassOf>', '<http://www.mindswap.org/2003/nciOncology.owl#Connective_Tissue_Disorder>', sem_models('nci'), sem_rulebases('owlprime'), 123) = 1 ORDER BY SEM_DISTANCE(123) asc;

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まとめ

このチュートリアルは、NCIモデルおよびオントロジーの概要を説明しました。

このレッスンで学習した内容は次のとおりです。

	RDFデータを保持するためのインフラストラクチャとモデルの作成
	モデルおよびPATIENTS_DATA（患者データ）表へのRDFデータのロード
	セマンティック索引の作成
	情報を抽出するためのモデルおよびPATIENTS_DATA（患者データ）表への問合せ

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