#qlever — Public Fediverse posts

#Wikidata

depuis mon retour de #Wikimania, #Qlever timeout sur des requêtes qui fonctionnaient bien auparavant. Je me suis dit que c'était probablement le résultat de la transition de Query en Qlever qui devait faire en sorte que Qlever serait peu à peu remisé, mais tant query-scholarly que query ne sont pas plus fonctionnels qu'avant...

exemple : https://qlever.dev/wikidata/OKV3WC

Bah crotte, j'étais tout content de pouvoir mettre de côté #OverpassTurbo au profit de #QLever bien plus performant sur les requêtes. Mais y a pas de fonction pour charger les données sous #JOSM 🤔

Had a hard time getting qlever to work nice with systemd. Eventually had to run it using docker with this service file:

[Unit]
Description=QLever
Requires=docker.service
After=docker.service network-online.target

[Service]
Type=oneshot
RemainAfterExit=yes
User=rene
Group=rene
WorkingDirectory=/var/deploy/qlever/vici
ExecStart=/usr/bin/qlever start
ExecStop=/usr/bin/qlever stop
TimeoutStartSec=300

[Install]
WantedBy=multi-user.target

#qlever #linkedData #rdf #systemd

Jetzt im #WikiKult Barcamp zeigt uns @awinkler wie wir M-IDs von Wikimedia Commons mit föderierten SPARQL-Queries abfragen (über qlever.dev, weil es im derzeit noch auf Blazegraph basierten Wikidata Query Service einen Timeout geben würde).

Der Endpunkt wird so eingebunden:

SERVICE <https://qlever.dev/api/wikimedia-commons>

#wikidata #qlever #wikimediacommons

Geographische Visualisierung des ISIL-Verzeichnisses (Datenquelle ist der neue @DNB_Aktuelles SPARQL-Endpunkt, Visualisierung erfolgt in der #Qlever-GUI, die Petrimaps unterstützt):

Karte: https://qlever.dev/petrimaps/?query=PREFIX+geo%3A+%3Chttp%3A%2F%2Fwww.opengis.net%2Font%2Fgeosparql%23%3E+PREFIX+foaf%3A+%3Chttp%3A%2F%2Fxmlns.com%2Ffoaf%2F0.1%2F%3E+PREFIX+xsd%3A+%3Chttp%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2001%2FXMLSchema%23%3E+PREFIX+dc%3A+%3Chttp%3A%2F%2Fpurl.org%2Fdc%2Felements%2F1.1%2F%3E+SELECT+%3Finst+%3Fname+%3Fpoint+WHERE+%7B+%7B+SERVICE+%3Chttps%3A%2F%2Fsparql.dnb.de%2Fapi%2Fzdb%3E+%7B+%3Finst+a+foaf%3AOrganization+%3B+geo%3Alocation+%5B+geo%3Along+%3Flong+%3B+geo%3Alat+%3Flat+%5D+.+OPTIONAL+%7B+%3Finst+foaf%3Aname+%3Fname+%7D+%7D+BIND+%28STRDT%28CONCAT%28%22POINT%28%22%2C+xsd%3Astring%28STR%28%3Flong%29%29%2C+%22+%22%2C+xsd%3Astring%28STR%28%3Flat%29%29%2C+%22%29%22%29%2C+geo%3AwktLiteral%29+AS+%3Fpoint%29+%7D%7D&backend=https%3A%2F%2Fqlever.dev%2Fapi%2Fwikidata
Query in DNB-Qlever (ohne Karte): https://sparql.dnb.de/zdb/qpFYqG
Eingebetteter Query in Qlever: https://qlever.dev/wikidata/BFR8zC

Egalement partagé lors de #PatNum,

L'arrivée d'un nouveau Triplestore #RDF Open Source qui change complètement la donne : QLever

https://docs.qlever.dev

Les performances impressionnantes de cet outil lève les (dernières) contraintes à travailler en RDF-natif.

La Fondation SAPA l'utilise déjà pour l'accès SPARQL à ses données publiques. Nous avons d'ailleurs fait dernièrement une mise à jour vers la dernière version!

https://qlever-ui.performing-arts.ch

#QLever

#qlever wikidata endpoint now appears to sync with #wikidata in real-time. Updates are available basically immediately.👌

Just learned from @vrandecic 's presentation (https://videolectures.net/videos/iswc2025_nara_vrandecic_wikipedia_future) that there is a #wikidata #qlever interface mimicking the #WDQS gui. So here you've got native support for visualisations etc. -> https://wikidata-query-gui.scholia.wiki/

The interface has the drop-down-autocompletion function but no implicit PREFIXes, so you must add these on your own. Not a perfect replacement for WDQS but close.

#SWAT4HCLS nice to see #qlever with a 1 trillion triple dataset. Or four UniProts ;)

Hier die Daten, dies schon nach #qlever geschafft haben: https://qlever.dev/wikidata/ZVyIxB

Kann das Procedere gerne in einem Blog-Beiträg schildern, wenn Dein Call noch offen ist, @JensB

new blog: "Rescuing Scholia #3: We did it!" https://chem-bla-ics.linkedchemistry.info/2026/02/28/rescuing-scholia-3-we-did-it.html https://doi.org/10.59350/kd793-2fe02

"For now, however, please use qlever.scholia.wiki." https://qlever.scholia.wiki/

Replies show up in the blog.

#wikidata #scholia #qlever #sparql

Released wikibase-cli v20.0.0 ✨

It includes a new command – `wb graph-path` – to find the path between a subject and an object via a given property, on the entities relations graph.

Package: https://www.npmjs.com/package/wikibase-cli
Changelog: https://github.com/maxlath/wikibase-cli/blob/main/CHANGELOG.md#2000---2026-02-11

#wikibase #wikidata #sparql #qlever #taxonomy

That's a list I've been looking for for some time: https://www.mediawiki.org/wiki/Wikibase/Indexing/RDF_Dump_Format#WDQS_data_differences

It shows the differences between the RDF source of a Wikidata item and the way it's stored in the RDF actually used in #Wikidata Query Service #WDQS (and in #qlever as well, apparently).

I'd stumbled over the fact that "?item a wikibase:Item" doesn't return any results. The link above explains why.

What is in #wikidata? The answer to this question on the Wikidata:Statistics page (https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:Statistics) hasn't been updated for a while. This #sparql query run in #qlever provides a snapshot of the current situation (it's not entirely identical as P31/P279* times out even in qlever but it conveys the idea): https://qlever.dev/wikidata/k9TJoh

Articles have the lion's share, paintings and manifestations of wirtten works are well represented, though.

Für einen kurzen Impuls habe ich mir die Präsenz der Stiftung Preußischer Kulturbesitz im #Wikiversum angesehen und ein paar Daten dazu zusammengetragen. Neben #qlever, #petscan und #glamorgan habe ich inbesondere versucht, die Revisionshistorie der Items auszuwerten. Da ließe sich sicher noch mehr herausholen. Wenn also jemand Ideen hat, gerne! Präsentation, Daten und Code zum Nachbasteln gibt es unter https://doi.org/10.5281/zenodo.18380310

#wikidata #wikimediacommons #openglam #openglamdata

There will be changes in the week of January 20th 2026 regarding the WDQS graph split and sunsetting of the legacy service. There is a https://qlever.scholia.wiki/ mirror running with QLever as backend with the full Wikidata content. This mirror is part of an evaluation of alternatives to Blazegraph.

#wikidata #scholia #qlever

new blog post: "Rescuing @wdscholia #2: getting closer" https://chem-bla-ics.linkedchemistry.info/2025/12/31/rescuing-scholia-2-getting-close.html https://doi.org/10.59350/6t2qh-2f839

"But we are getting close. So, please give qlever.scholia.wiki a go, and let us know your observations. As Linus’s law writes: Given enough eyeballs, all bugs are shallow."

Replying to this post makes it show up in my blog.

#wikidata #sparql #qlever

we have moved closer to having the option to switch to a #QLever backend. Beta testers can assist by exploring the interim QLever-backed Scholia instance: https://qlever.scholia.wiki/

Any issues can reported here (we appreciate it!): https://github.com/ad-freiburg/scholia/issues

#wikidata #sparql

A list of literary works that will enter the public domain in 2026: https://qlever.dev/wikidata/KSfM4e

And here the corresponding language statistics: https://qlever.dev/wikidata/AmAEAn

#publicdomain #publicdomainday #wikidata #qlever

Ok, it now seems as if #qlever mapped the data-namespace (data:Q42 a schema:Dataset) onto the wd namespace (wd:Q42 a wikibase:Item) which makes it more compatible with #wikidata. I find it still a bit confusing as it differs from the RDF source. If you want to get, say, the number of sitelinks of an element you must now use "wd:Q42 wikibase:sitelinks ?n" in your #SPARQL both in qlever and in #WDQS. Previously, IIRC, you had to do "?dataset schema:about wd:Q42; ?dataset wikibase:sitelinks ?n".

@moinluk das sind die verwendeten Properties nach Häufigkeit sortiert: https://qlever.dev/wikidata/djOQS8

#qlever #sparql

kleiner Service-#SPARQL-Query für Radfahrer:innen in #berlin Fahrradreparaturstationen in Berlin laut #openstreetmap, abgefragt mit #qlever: https://qlever.dev/osm-planet/7rq0zw?exec=true

#SWIB25

La bibliothèque nationale allemande offre depuis peu un SPARQL EndPoint à ses ressources RDF

https://sparql.dnb.de/

Construit avec #Qlever

Gestern kam im #SPARQL-Workshop auf, wieso man überhaupt noch den #WDQS-Service benutzen sollte und nicht gleich den performanteren #wikidata-Endpunkt von #qlever . Gründe sind für mich aktuell noch:

- Autocomplete funktioniert in #wdqs insofern besser, als man ihn gezielter triggern kann
- mehr Optionen der Ergebnisvisualisierung
- gut nutzbare Code-Snippets
- aktuellere Daten

Oft schreibe ich die Queries in WDQS und führe sie dann in Qlever aus.

According to #openstreetmap (as imported into #qlever) there are 5446 "Via Dante Alighieri" in Italy (https://qlever.dev/osm-planet/GT1RO7). The distribution is not perfectly even.

#sparql

situation is somewhat different when it comes to collection items with image on #wikicommons: https://qlever.dev/wikidata/ixgIcV

#sparql #qlever #federation

Die @DNB_Aktuelles hat jetzt den #qlever-Endpunkt in eine eigene Subdomain geholt, über den der Datenbestand der DNB (und #GND) als #LOD performant ausgewertet werden: https://sparql.dnb.de/

Es gibt auch schon ein Dokument mit einer Beispielabfrage. Ich gehe davon aus, dass das dank des #DNBLab bald deutlich mehr werden: https://wiki.dnb.de/plugins/servlet/mobile?contentId=449878933#content/view/449878933

Hannah Bast & team created a #benchmark evaluating the #SPARQL query performance on the #dblp #knowledgegraph. According to the results, using the #Qlever engine was the right decision. ~MRA

https://qlever.cs.uni-freiburg.de/evaluation-paper/www/#/comparison?kb=dblp
https://ad-publications.cs.uni-freiburg.de/ISWC_sparqloscope_BKTU_2025.pdf
https://sparql.dblp.org/