일반 데이터 모델

Generic data model
일반 데이터 모델의 [1]예

일반적인 데이터 모델은 전통적인 데이터 모델의 일반화다.그들은 그러한 관계 유형에 의해 관련될 수 있는 것들의 종류와 함께 표준화된 일반 관계 유형을 정의한다.null

개요

일반 데이터 모델의 정의는 자연 언어의 정의와 유사하다.예를 들어, 일반적인 데이터 모델은 '분류 관계'와 같은 관계 유형을 정의할 수 있으며, 이는 개별 사물과 사물의 종류(종류) 사이의 이진 관계, 두 가지 사물의 역할과 전체 역할의 이진 관계일 수 있다.관계를 회복하다확장 가능한 클래스 목록이 주어질 경우, 이것은 어떤 개별 사물의 분류도 가능하게 하고 어떤 개별 사물에 대해서도 부분적인 관계를 명시할 수 있다.관계 유형의 확장 가능한 목록을 표준화함으로써, 일반적인 데이터 모델은 무제한의 종류의 사실의 발현을 가능하게 하고 자연 언어의 능력에 접근할 것이다.반면에, 전통적인 데이터 모델은 고정적이고 제한된 도메인 범위를 가지고 있는데, 그러한 모델의 인스턴스화(사용량)는 모델에 미리 정의된 종류의 사실의 표현만을 허용하기 때문이다.null

역사

일반적인 데이터 모델은 기존의 데이터 모델의 몇 가지 단점을 해결하기 위한 접근방식으로 개발된다.예를 들어, 다른 모델러들은 보통 같은 영역의 다른 전통적인 데이터 모델을 생산한다.이는 서로 다른 사람들의 모델을 하나로 모으는 데 어려움을 초래할 수 있으며, 데이터 교환과 데이터 통합에 장애물이 된다.그러나 변함없이 이러한 차이는 모델에서의 추상화 수준과 인스턴스화할 수 있는 사실의 종류(모델의 의미 표현 능력)의 차이에서 기인한다.모델 제작자들은 차이를 덜 의미 있게 만들기 위해 좀 더 구체적으로 제공해야 하는 특정 요소에 대해 의사소통하고 동의할 필요가 있다.null

일반 데이터 모델 항목

일반 패턴

모델링 비즈니스에 활용할 수 있는 일반적인 패턴이 있다.여기에는 당사자(개인 및 조직 포함), 제품 유형, 제품 인스턴스, 활동 유형, 활동 인스턴스, 활동 인스턴스, 계약, 지리적 영역 및 사이트의 실체 유형이 포함된다.이러한 기업 등급의 버전을 명시적으로 포함하는 모형은 합리적으로 견고하고 이해하기 쉬울 것이다.null

좀 더 추상적인 모델은 일반 목적 도구에 적합하며, 모든 실제 데이터가 이러한 예들의 인스턴스(instance)로 구성된다.이와 같은 추상적인 모델은 현실 세계의 사물에 대한 표현력이 그리 높지 않기 때문에 한편으로는 관리가 더욱 곤란하지만, 다른 한편으로는 훨씬 더 넓은 적용성을 가지고 있는데, 특히 표준화된 사전이 곁들여진 경우에는 더욱 그러하다.보다 구체적이고 구체적인 데이터 모델은 범위나 환경이 변함에 따라 변경해야 하는 위험을 초래할 것이다.null

일반 데이터 모델링 접근 방식

일반적인 데이터 모델링에 대한 한 가지 접근방식은 다음과 같은 특성을 가지고 있다.

  • 일반적인 데이터 모델은 '개별적 사물', '종류', '관계' 및 그 하위 유형과 같은 일반적인 실체 유형으로 구성되어야 한다.
  • 모든 개별적인 것은 '개별적인 것'이라 불리는 일반적인 실체의 한 예나 그 하위 유형 중 하나이다.
  • 모든 개별적인 것은 명시적인 분류 관계를 이용하여 어떤 종류의 것('클래스')에 의해 명시적으로 분류된다.
  • 그러한 분류에 사용되는 세분류는 기업 '종류'의 표준 인스턴스 또는 '관계종류'와 같은 그 하위 유형 중 하나로 별도로 정의된다.이러한 표준 클래스를 보통 '참조 데이터'라고 부른다.즉, 도메인별 지식은 실체 유형이 아니라 그러한 표준 사례에서 포착된다.예를 들어 자동차, 바퀴, 건물, 선박, 그리고 온도, 길이 등과 같은 개념들이 표준적인 예들이다.또한 '구성된 관계'와 '관련된 관계'와 같은 표준적인 유형의 관계도 표준 사례로 정의할 수 있다.

이러한 모델링 방식은 데이터(인스턴스)로 표준 클래스 및 표준 관계 유형을 추가할 수 있게 하여 데이터 모델을 유연하게 만들고 애플리케이션의 범위가 변경될 때 데이터 모델이 변경되는 것을 방지한다.null

일반 데이터 모델 규칙

일반 데이터 모델은 다음 규칙을[2] 준수한다]:null

  1. 후보 속성은 다른 개체 유형에 대한 관계를 나타내는 것으로 간주된다.
  2. 실체 유형은 사물이 특정 맥락에서 수행하는 역할이 아니라 사물의 기초적인 성격을 나타내고, 그 이름을 따서 명명된다.엔티티 유형을 선택한다.따라서 이 원칙의 결과로, 기업 유형의 발생은 그것이 창출된 시점부터 기업 유형의 발생이 관심 있는 시점뿐만 아니라 파괴되는 시점까지 기업 유형에 속할 것이다.이것은 애플리케이션에서 사용하는 데이터에 대한 보기보다는 기반 데이터를 관리할 때 중요하다.우리는 이 원칙에 부합하는 엔터티 타입을 일반 엔터티 타입이라고 부른다.
  3. 엔티티는 데이터베이스 또는 교환 파일 내에 로컬 식별자를 가지고 있다.이것들은 인공적이고 독특하게 관리되어야 한다.관계는 로컬 식별자의 일부로 사용되지 않는다.
  4. 활동, 관계 및 사건 효과는 (속성이 아닌) 실체 유형으로 표현된다.
  5. 엔티티 유형은 모형에 대한 보편적 컨텍스트를 정의하기 위해 엔티티 유형의 하위 유형/슈퍼 유형 계층 구조의 일부다.관계의 유형도 개체 유형이기 때문에, 관계 유형의 하위 유형/슈퍼 유형 계층 구조로 배열되기도 한다.
  6. 관계 유형은 높은 (일반적인) 수준에서 정의되며, 관계 유형이 여전히 유효한 최고 수준이 된다.예를 들어, 구성 관계(구문: '구성'으로 표시됨)는 '개별적인 것'과 또 다른 '개별적인 것'(예: 주문과 주문선 사이만이 아닌) 사이의 관계로 정의된다.이 일반적인 수준은 어떤 개별적인 것과 어떤 다른 개별적인 것 사이에 원칙적으로 관계의 유형이 적용될 수 있다는 것을 의미한다.추가적인 제약조건은 '참조자료'에 정의되어 있으며, 사물의 종류들 간의 관계의 표준 사례가 된다.

예

일반 데이터 모델의 예는 다음과 같다.

  • ISO 10303-221,
  • ISO 15926 및
  • 겔리쉬 또는 겔리쉬 영어.
  • 데이터 모델 패턴: David C에 의한 사고 규약에서 확인.건초로95번길
  • 엔터프라이즈 모델 패턴에서 확인: David C의 세계를 묘사하는 것.2011년 건

참고 항목

참조

  1. ^ 암논 샤보(2006년).약리유전학 및 약리유전학을 위한 임상 유전체학 데이터 표준 2011-10-18 웨이백 머신에 보관.
  2. ^ 매튜 웨스트와 줄리안 파울러(1999년).고품질 데이터 모델 개발.유럽 프로세스 산업 STEP 기술 연락 집행부(EPISTLE).

1. 데이비드 C건초. 1995.데이터 모델 패턴: 사고의 법칙.(뉴욕:도르셋 하우스).null

2. 데이비드 CHay. 2011.엔터프라이즈 모델 패턴: 세계를 묘사하면서. (뉴저지 주 브래들리 비치:테크닉 출판물).null

3. 매튜 웨스트 2011.고품질 데이터 모델 개발(Morgan Kaufmann)

외부 링크