Seminar Ontop Vordefinierte Abfragen und JSON-LD-Web-APIs

Nicht jeder Verbraucher soll freie SPARQL-Abfragen formulieren. Vordefinierte Abfragen kapseln fachliche Zugriffsmuster als stabile, parametrisierte Schnittstelle und können wiederkehrende Reformulierungen effizient nutzen.

Inhaltsverzeichnis

1. Einsatzbild und Reifegrad
2. API-Konfiguration
3. Parametrisierte CONSTRUCT-Abfrage
4. JSON-LD-Ausgabe
5. Deployment und Laufzeitverhalten
6. Performance und Tests

Lernziele

• Geeignete Lookup- und Objektabfragen als deklarative API spezifizieren.
• Parameter, Datentypen, Pflichtwerte und Fehlerverhalten eindeutig definieren.
• CONSTRUCT-Abfragen und JSON-LD-Ausgabe auf einen stabilen Vertrag ausrichten.
• Leistung, Sicherheit, Streaming, Caching und Regression systematisch prüfen.

Zielgruppe

API- und Ontop-Entwicklung, Data Engineering, Integrationsarchitektur, Knowledge-Graph-Teams und technische Schnittstellenverantwortung.

Voraussetzungen

Gute SPARQL-Kenntnisse, insbesondere CONSTRUCT; JSON- und HTTP-Grundlagen sowie Ontop-Endpoint-Erfahrung.

Kapitel 1: Einsatzbild und Reifegrad

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Freies SPARQL, kontrollierte API, Lookup-Muster, Grenzen und Versionsstrategie.

1. Schritt 1: Verbraucher und Zugriffsmuster werden danach bewertet, ob freie oder vordefinierte Abfragen geeignet sind.
2. Schritt 2: Die Beschränkung auf graphbildende Abfragen wird in den API-Entwurf einbezogen.
3. Schritt 3: Für die als Beta gekennzeichnete Funktion wird eine klare Kompatibilitäts- und Teststrategie festgelegt.

Kapitel 2: API-Konfiguration

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Query-ID, Name, Beschreibung, Parameter, Typen, Pflichtwerte und 404-Verhalten.

1. Schritt 1: Eine stabile Query-ID und eine fachlich eindeutige Schnittstellenbeschreibung werden festgelegt.
2. Schritt 2: Parameter erhalten Datentyp, Pflichtstatus und Regeln für sichere Referenzreformulierung.
3. Schritt 3: Leere Resultate, ungültige Eingaben und fehlende Pflichtwerte werden als Vertrag definiert.

Kapitel 3: Parametrisierte CONSTRUCT-Abfrage

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Parameterbindung, IRI- und Literalwerte, optionale Daten und Begrenzung.

1. Schritt 1: Eingabeparameter werden kontrolliert in interne Variablen überführt.
2. Schritt 2: Die CONSTRUCT-Schablone enthält nur die für den Vertrag vorgesehenen Klassen und Eigenschaften.
3. Schritt 3: Optionale Werte und Sprachvarianten werden ohne unbeabsichtigte Ergebnisvervielfachung abgefragt.

Kapitel 4: JSON-LD-Ausgabe

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Kontext, Frame, Objektstruktur, Datentypen und stabile Antwortform.

1. Schritt 1: Ein lokaler Kontext definiert die beabsichtigte kompakte JSON-LD-Darstellung.
2. Schritt 2: Ein Frame formt die Graphausgabe in die benötigte Objektstruktur.
3. Schritt 3: Beispielantworten werden auf Identität, Typen, optionale Felder und Reihenfolgeunabhängigkeit geprüft.

Kapitel 5: Deployment und Laufzeitverhalten

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Endpoint-Parameter, Dateibereitstellung, Streaming, Caching und Zugriffsschutz.

1. Schritt 1: Konfigurations- und Abfragedateien werden als zusammengehöriges Release-Artefakt bereitgestellt.
2. Schritt 2: Streaming wird nach Antwortgröße und Clientverhalten bewusst aktiviert oder deaktiviert.
3. Schritt 3: Zugriffsschutz, Größenlimits und Cache-Regeln werden am vorgeschalteten Zugriffspunkt ergänzt.

Kapitel 6: Performance und Tests

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Referenzreformulierung, Parameterklassen, Fehlerfälle, Regression und Vertragstest.

1. Schritt 1: Repräsentative Parameterwerte decken häufige, seltene, leere und ungültige Fälle ab.
2. Schritt 2: Latenz und Reformulierungswiederverwendung werden über wiederholte Anfragen gemessen.
3. Schritt 3: Ein automatisierter Vertragstest vergleicht HTTP-Status, Content-Type und kanonische JSON-LD-Inhalte.