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Tutoriel 05 — Charger et interroger ses données avec Oxigraph

Objectif : Installer Oxigraph, charger un fichier Turtle et exécuter ses premières requêtes SPARQL en local.
Durée estimée : 45 minutes
Niveau : Intermédiaire

Ce que vous allez apprendre

  • Installer Oxigraph en local (binaire ou Docker)
  • Charger un fichier RDF/Turtle
  • Exécuter des requêtes SPARQL via l'interface web et via curl
  • Comprendre les graphes nommés

1. Qu'est-ce qu'Oxigraph ?

Oxigraph est un triplestore RDF open source, écrit en Rust, léger et sans dépendances. Il expose :

  • un endpoint SPARQL (requêtes SELECT, CONSTRUCT, ASK, UPDATE)
  • une interface web intégrée pour tester des requêtes
  • une API HTTP compatible avec le protocole SPARQL 1.1

C'est un choix adapté pour les administrations : simple à déployer, sans base de données externe, performant sur des volumes de quelques millions de triplets.

2. Installation

# Télécharger la dernière release
curl -L https://github.com/oxigraph/oxigraph/releases/latest/download/oxigraph_linux_x86_64 \
  -o oxigraph
chmod +x oxigraph

# Vérifier
./oxigraph --version

docker pull ghcr.io/oxigraph/oxigraph

# Lancer avec un volume persistant
docker run --rm \
  -v $PWD/data:/data \
  -p 7878:7878 \
  ghcr.io/oxigraph/oxigraph \
  serve --location /data --bind 0.0.0.0:7878

cargo install oxigraph

3. Démarrer le serveur

# Créer un dossier de stockage
mkdir -p ./oxigraph-data

# Lancer le serveur
./oxigraph serve --location ./oxigraph-data --bind 0.0.0.0:7878

Le serveur est disponible sur http://localhost:7878.

Ouvrez votre navigateur : vous accédez à l'interface SPARQL interactive.

4. Préparer un fichier Turtle

Créez un fichier organisations.ttl :

@prefix legal:  <http://www.w3.org/ns/legal#> .
@prefix org:    <http://www.w3.org/ns/org#> .
@prefix schema: <http://schema.org/> .
@prefix locn:   <http://www.w3.org/ns/locn#> .

<https://data.example.gouv.fr/org/dinum>
    a legal:LegalEntity, org:Organization ;
    legal:legalName      "Direction interministérielle du numérique"@fr ;
    legal:alternativeName "DINUM"@fr ;
    legal:legalIdentifier "13001518700013" ;
    schema:url           <https://www.numerique.gouv.fr> .

<https://data.example.gouv.fr/org/anssi>
    a legal:LegalEntity, org:Organization ;
    legal:legalName      "Agence nationale de la sécurité des systèmes d'information"@fr ;
    legal:alternativeName "ANSSI"@fr ;
    legal:legalIdentifier "13000303500017" ;
    schema:url           <https://www.ssi.gouv.fr> .

<https://data.example.gouv.fr/org/cada>
    a legal:LegalEntity, org:Organization ;
    legal:legalName      "Commission d'accès aux documents administratifs"@fr ;
    legal:alternativeName "CADA"@fr .

5. Charger les données

curl -X POST http://localhost:7878/store \
  -H "Content-Type: text/turtle" \
  --data-binary @organisations.ttl
  1. Ouvrez http://localhost:7878
  2. Cliquez sur "Upload"
  3. Sélectionnez votre fichier .ttl
  4. Cliquez "Upload"
# Charger dans un graphe nommé (recommandé en production)
curl -X POST \
  "http://localhost:7878/store?graph=https://data.example.gouv.fr/graph/organisations" \
  -H "Content-Type: text/turtle" \
  --data-binary @organisations.ttl

Bonne pratique

Chargez toujours vos données dans un graphe nommé. Cela permet de gérer plusieurs jeux de données indépendants et de les mettre à jour sans tout réimporter.

6. Interroger avec SPARQL

Via l'interface web

Ouvrez http://localhost:7878 et collez cette requête :

PREFIX legal: <http://www.w3.org/ns/legal#>

SELECT ?org ?nom ?siret
WHERE {
  ?org a legal:LegalEntity ;
       legal:legalName ?nom ;
       legal:legalIdentifier ?siret .
}
ORDER BY ?nom

Via curl

curl -G http://localhost:7878/query \
  --data-urlencode "query=PREFIX legal: <http://www.w3.org/ns/legal#>
SELECT ?nom WHERE {
  ?org a legal:LegalEntity ;
       legal:legalName ?nom .
}" \
  -H "Accept: application/sparql-results+json"

Via Python

import requests

ENDPOINT = "http://localhost:7878/query"

query = """
PREFIX legal: <http://www.w3.org/ns/legal#>
SELECT ?nom ?siret WHERE {
  ?org a legal:LegalEntity ;
       legal:legalName ?nom .
  OPTIONAL { ?org legal:legalIdentifier ?siret . }
}
ORDER BY ?nom
"""

r = requests.get(
    ENDPOINT,
    params={"query": query},
    headers={"Accept": "application/sparql-results+json"}
)

for row in r.json()["results"]["bindings"]:
    print(row["nom"]["value"], row.get("siret", {}).get("value", "—"))

7. Mettre à jour les données (SPARQL Update)

curl -X POST http://localhost:7878/update \
  -H "Content-Type: application/sparql-update" \
  --data "
PREFIX legal: <http://www.w3.org/ns/legal#>
PREFIX schema: <http://schema.org/> 

INSERT DATA {
  <https://data.example.gouv.fr/org/cnil>
    a legal:LegalEntity ;
    legal:legalName      \"Commission nationale de l'informatique et des libertés\"@fr ;
    legal:alternativeName \"CNIL\"@fr ;
    schema:url           <https://www.cnil.fr> .
}
"

8. Vérifier le contenu chargé

# Combien de triplets ?
SELECT (COUNT(*) AS ?total) WHERE { ?s ?p ?o . }

# Quels graphes nommés ?
SELECT DISTINCT ?g WHERE { GRAPH ?g { ?s ?p ?o . } }

Vérifiez votre compréhension

  • [ ] Quelle est la différence entre /store et /query dans l'API Oxigraph ?
  • [ ] Pourquoi charger les données dans un graphe nommé plutôt que dans le graphe par défaut ?
  • [ ] Comment supprimer tous les triplets d'un graphe nommé sans supprimer les autres ?

Étape suivante

→ Guide — Déployer Oxigraph comme endpoint SPARQL
→ Référence — API et configuration Oxigraph