与 Ontop 集成

Ontop 是由意大利博尔扎诺自由大学 KRDB 研究小组开发的开源虚拟知识图谱系统，它能够将关系数据库内容动态转化为知识图谱，数据无需从原始数据源中迁移。

通过 SPARQL（W3C 制定的 RDF 查询语言）接口查询数据，并将结果转换为 RDF 格式。

支持包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、SQLite 和 TDengine 在内的多种数据库。

前置条件

Ontop 通过 TDengine Java Connector 连接 TDengine 数据源，需准备以下环境：

TDengine 3.3.6.0 及以上版本集群已部署并正常运行（企业及社区版均可）。
taosAdapter 能够正常运行，详细参考 taosAdapter 参考手册。
JDBC 驱动 3.6.0 及以上版本，下载。
Ontop 支持 TDengine 功能已合入 version5 分支但未发布，请下载源码并参照 README 构建。

配置数据源

在 Ontop 中配置 TDengine 数据源需以下步骤：

安装 JDBC 驱动

下载 JDBC 的 DIST 驱动包（.jar文件）置于 Ontop 主程序的 jdbc/ 目录下。

配置 JDBC 驱动

在 Ontop 的 .properties 文件中配置 JDBC 连接信息：

jdbc.url = jdbc:TAOS-WS://[host]:[port]/[database]
jdbc.user = [用户名]
jdbc.password = [密码]
jdbc.driver = com.taosdata.jdbc.ws.WebSocketDriver

URL 参数详情参阅：TDengine URL 规范。

配置表映射

在 .obda 文件中定义 TDengine 与 Ontop 的映射关系（以智能电表场景为例）：

[PrefixDeclaration]
:   http://example.org/tde
ns: http://example.org/ns#

[MappingDeclaration] @collection [[
  mappingId meters-mapping
  target ns:{ts} a ns:Meters ; ns:ts {ts} ; ns:voltage {voltage}; ns:phase {phase}; ns:groupid {groupid}; ns:location {location}^^xsd:string .
  source SELECT ts, voltage, phase, groupid, location  from test.meters
]]

格式说明：

关键字段	说明
mappingId	映射 ID，唯一标识该映射关系
source	TDengine SQL 查询语句（支持复杂查询）
target	字段映射关系（未指定类型时按默认规则转换）

在 target 中可指定映射数据类型，若未指定则按以下规则转化：

TDengine JDBC 数据类型	Ontop 数据类型
java.sql.Timestamp	xsd:datetime
java.lang.Boolean	xsd:boolean
java.lang.Byte	xsd:byte
java.lang.Short	xsd:short
java.lang.Integer	xsd:int
java.lang.Long	xsd:long
java.math.BigInteger	xsd:nonNegativeInteger
java.lang.Float	xsd:float
java.lang.Double	xsd:double
byte[]	xsd:base64Binary
java.lang.String	xsd:string
java.math.BigDecimal	xsd:decimal

完整 .obda 文件格式介绍请参考 Ontop OBDA 文档。

测试连接

启动 Ontop 端点服务验证配置：

ontop endpoint -p db.properties -m db.obda --port 8080

访问 http://localhost:8080 ，若显示 SPARQL 查询界面，则表示配置成功。

数据分析

场景介绍

某小区居民的智能电表数据存储在 TDengine 数据库中，使用 Ontop 将 TDengine 中的智能电表数据转化为虚拟知识图谱，通过 SPARQL 接口查询出电压超过 240V 的高负载设备。

数据准备

通过 taosBenchmark 生成模拟数据：

# 生成 100 台设备，每台 1000 条记录
taosBenchmark -t 100 -n 1000 -y

配置文件

db.properties（连接配置）：

jdbc.url=jdbc:TAOS-WS://localhost:6041/test
jdbc.user=root
jdbc.password=taosdata
jdbc.driver=com.taosdata.jdbc.ws.WebSocketDriver   

db.obda （映射配置）：
复用配置表映射一节中示例内容。

分析电表负载

制作 SPARQL 查询语句。
查询电压超过 240V 的智能电表设备，按电压倒序排列显示前 2 条：

 PREFIX ns: <http://example.org/ns#>

 SELECT ?ts ?voltage ?phase ?groupid ?location
 WHERE {
     ?m a ns:Meters ;
             ns:ts ?ts;
             ns:voltage ?voltage;
             ns:phase ?phase;         
             ns:groupid ?groupid;
             ns:location ?location.
     FILTER(?voltage > 240)
 }
 ORDER BY DESC(?voltage)
 LIMIT 2

SPARQL 语法参考

在 SPARQL 查询界面输入上述语句，点击“运行”按钮，查询结果如下：

结果以 SPARQL JSON 格式返回，包含了电表采集时间戳、采集电压、相位、分组 ID 及设备位置等信息。

{
 "head" : {
     "vars" : [
     "ts",
     "voltage",
     "phase",
     "groupid",
     "location"
     ]
},
 "results" : {
     "bindings" : [
     {
         "ts" : {
         "datatype" : "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime",
         "type" : "literal",
         "value" : "2025-07-02T15:22:55.098"
         },
         "voltage" : {
         "datatype" : "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#integer",
         "type" : "literal",
         "value" : "263"
         },
         "phase" : {
         "datatype" : "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#double",
         "type" : "literal",
         "value" : "143.2"
         },
         "groupid" : {
         "datatype" : "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#integer",
         "type" : "literal",
         "value" : "2"
         },
         "location" : {
         "type" : "literal",
         "value" : "California.PaloAlto"
         }
     },
     {
         "ts" : {
         "datatype" : "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime",
         "type" : "literal",
         "value" : "2025-07-02T15:23:30.186"
         },
         "voltage" : {
         "datatype" : "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#integer",
         "type" : "literal",
         "value" : "259"
         },
         "phase" : {
         "datatype" : "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#double",
         "type" : "literal",
         "value" : "132.1"
         },
         "groupid" : {
         "datatype" : "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#integer",
         "type" : "literal",
         "value" : "2"
         },
         "location" : {
         "type" : "literal",
         "value" : "California.PaloAlto"
         }
     }
     ]
   }
}

总结

本文通过 TDengine 与 Ontop 集成：

实现了时序数据到 RDF 自动转换，支持 SPARQL 语义化查询。
提供了符合 W3C 标准的统一数据访问接口。
解锁了工业 IoT 的知识图谱分析与推理能力。

该集成开创了时序数据库领域的智能新范式，通过结合知识图谱的强逻辑推理和大语言模型的泛化能力，为复杂物联网场景（如设备故障根因分析、能效优化等）提供具备认知能力的智能分析解决方案。

前置条件​

配置数据源​

安装 JDBC 驱动​

配置 JDBC 驱动​

配置表映射​

测试连接​

数据分析​

场景介绍​

数据准备​

配置文件​

分析电表负载​

总结​

支持和反馈