我已经阅读了一些讨论时间和非时间查询的资源，特别是SPARQL。这两种查询有什么区别？
答案 0 :(得分：1)
“时间”一词意味着relative to time，来自拉丁语tempus，它本身就意味着时间。
因此，时间查询是需要花费时间的查询。以一个例子为例，您将重写为非时间
Who was (ever) married to John?
与其可能的时间版本（其中一个）相比
Who was John married to in 2010?
答案 1 :(得分：1)
由于您没有提及涉及时间查询的特定文档，我只能给出一个非常广泛的答案：
关于如何在RDF中对时间上受约束的事实进行建模，有很多方法。由于RDF本身仅涉及三元组/四元组（主语，谓语，对象（，图形）），许多简单的映射方法会生成三元组，这在映射时是正确的，但很快就会过时和错误。一个例子是
dbpedia:Barack_Obama dbpedia-owl:office "President of the United States" .
虽然目前情况属实，但2017年很可能是错误的，因为他已经在第二个任期内了。然而，如上所述，这将永远是真的，这会导致很多并发症。
这两种查询有什么区别？
通常，可以通过查看SPARQL查询来回答这个问题。如果它以某种方式要求在一段时间/一段时间内有效的陈述，那么它是一个＆＃34;时间＆＃34;查询。如果它不包含任何定时信息，则通常不会（尽管您的端点可能会隐式添加＆＃34;只有现在有效的事实＆＃34;约束）。
如何包含此类计时信息取决于您的SPARQL端点以及您查询的数据的建模方式。
模拟时间有限语句（即actually used by DBpedia）的一种方法是使用qualified relation pattern /＆＃34;角色模型＆＃34;：
dbpedia:Barack_Obama dbpedia-owl:termPeriod dbpedia:Barack_Obama__1 .
dbpedia:Barack_Obama__1 dbpedia-owl:activeYearsStartDate "2009-01-20"^^xsd:date .
dbpedia:Barack_Obama__1 dbpedia-owl:office "President of the United States" .
...
另一种方法是使用具体化来声明有关语句的陈述：
ex:Barack_Obama_presidency_stmt rdf:type rdf:Statement .
ex:Barack_Obama_presidency_stmt rdf:subject dbpedia:Barack_Obama .
ex:Barack_Obama_presidency_stmt rdf:predicate dbpedia-owl:office .
ex:Barack_Obama_presidency_stmt rdf:object "President of the United States" .
ex:Barack_Obama_presidency_stmt ex:activeYearsStartDate "2009-01-20"^^xsd:date .
另一种方法是为端点上可访问的每个图提供出处信息，例如：与http://www.w3.org/TR/prov-o/#generatedAtTime。在这些情况下，您可以在SPARQL查询中使用此类信息来请求在给定时间范围内生成的图形，然后匹配它们的三元组。
最后但并非最不重要的是，有一些方法尝试在SPARQL语言本身中引入特殊语法或标准化此类时间查询，例如：
但正如这个答案所表明的那样，标准化还远未被普遍接受/实施。
由于缺乏标准化及其实际接受度，＆＃34;时间SPARQL＆＃34;查询需要考虑查询数据如何模拟这种时间信息。
这是社区维基的答案，随意扩展。