Freebase数据库是一个大型 collaborative 的知识图谱，由Google开发并维护，旨在结构化地存储和整合全球各类实体信息，它采用语义网络的形式，将现实世界中的概念、人物、地点、事件等实体及其相互关系以标准化的方式呈现，尽管Google已于2016年宣布关闭Freebase的公开访问，但其数据已被迁移至Wikidata等其他知识图谱中，因此了解Freebase的使用方法仍对理解知识图谱的应用具有重要参考价值。
什么是Freebase数据库
Freebase的核心是一个由“节点”和“属性”组成的图结构数据库，每个节点代表一个实体（如“苹果公司”或“巴黎”），而属性则描述该实体的特征（如“成立时间”“地理位置”），节点之间通过“关系”连接，苹果公司”与“史蒂夫·乔布斯”之间存在“创始人”关系，这种结构使得Freebase能够支持复杂的查询和推理，适用于自然语言处理、推荐系统、数据挖掘等领域。
数据的获取与访问
在Freebase运行期间,用户主要通过MQL（Metaweb Query Language）与数据库交互，MQL是一种JSON格式的查询语言，允许用户通过指定节点的属性和关系来获取数据，查询某位作家的代表作品，可以通过设置作者姓名和作品类型等条件实现，Freebase提供了API接口，支持开发者将数据库集成到应用程序中，需要注意的是，当前公开访问已关闭，但部分数据可通过Wikidata等平台继续使用。
查询语言MQL的使用方法
MQL的查询语法直观且灵活,用户可以通过嵌套的JSON对象定义查询条件，
[
{
"name": "史蒂夫·乔布斯",
"type": "/people/person",
"children": [
{
"name": null,
"type": "/film/actor"
}
]
}
]
上述查询会返回史蒂夫·乔布斯作为演员的所有作品，MQL支持模糊匹配、分页和排序等功能，适合处理大规模数据集。
数据的导入与导出
Freebase允许用户通过批量工具导入自定义数据,例如CSV或RDF格式文件，导入时需遵循Freebase的数据模型，确保实体和属性的规范性，数据导出则支持多种格式，如JSON、XML等，便于与其他系统兼容，对于大规模数据操作，Freebase提供了Python和Java等语言的SDK，简化了开发流程。
应用场景与案例
Freebase曾被广泛应用于多个领域,在搜索引擎中，它用于优化实体搜索结果，例如直接显示某位科学家的生平信息；在推荐系统中，通过分析用户兴趣与实体间的关系实现个性化推荐；在科研领域，Freebase的数据被用于构建知识图谱，支持学术研究，研究者可以通过分析疾病与基因的关系，加速医学数据的整合。
数据的局限性与注意事项
尽管Freebase功能强大,但其数据质量依赖于用户贡献，可能存在错误或遗漏，部分敏感信息（如个人隐私数据）需要谨慎处理，开发者在使用时应验证数据的准确性，并遵守相关法律法规。
迁移至其他知识图谱
随着Freebase的关闭,开发者可转向Wikidata或DBpedia等替代平台，这些平台继承了Freebase的部分数据，并提供了更开放的访问接口，Wikidata支持SPARQL查询语言，功能与MQL类似，且数据更新更为及时。
FAQs
Freebase数据库是否还能正常使用？
答：目前Freebase的公开访问已关闭，但其数据已迁移至Wikidata等知识图谱中，用户可通过Wikidata继续查询和使用类似数据，或通过历史数据集进行离线分析。
如何将Freebase的查询语句转换为其他平台的语法？
答：可将MQL查询中的实体和关系映射到目标平台（如Wikidata）的标识符，Freebase的“/people/person”类型在Wikidata中对应“Q5”（人类）类别，需根据目标平台的文档调整查询逻辑，必要时使用转换工具辅助迁移。