Семантическая модель данных
-
Определение и применение SDM
- SDM — это высокоуровневая модель базы данных, которая охватывает больше возможностей, чем современные модели.
- Она описывает типы сущностей, классификации и взаимосвязи между ними, а также предоставляет примитивы моделирования для семантики.
- SDM позволяет просматривать информацию несколькими способами, удовлетворяя различные потребности приложений баз данных.
-
Дизайн и применение SDM
- Модель основана на опыте использования предварительной версии и предназначена для повышения эффективности и удобства использования баз данных.
- Она может служить формальной спецификацией, инструментом документирования, концептуальной моделью и основой для пользовательского интерфейса.
- SDM может использоваться для создания распределенных баз данных и интеграции с другими системами.
-
Семантическое моделирование в программной инженерии
- Семантические модели данных включают семантическую информацию и абстракции, которые определяют связь данных с реальным миром.
- Они позволяют интерпретировать факты из данных без знания метамодели и обычно стандартизируют типы отношений.
- Второй тип семантических моделей предназначен для создания семантических баз данных, которые облегчают интеграцию и имеют более широкую применимость.
-
История и развитие семантического моделирования
- Необходимость в семантических моделях возникла в США в середине 1970-х годов в рамках программы ICAM.
- Методы семантического моделирования, такие как IDEF, были разработаны для создания структурированных и семантических информационных моделей.
- ISO 15926-2 и Gellish являются примерами семантических моделей данных второго типа, которые получили дальнейшее развитие.
-
Применение SDM
- Семантическая модель данных используется для планирования ресурсов данных, создания совместно используемых баз данных, оценки программного обеспечения и интеграции существующих баз данных.
- I2S2 — это экспериментальная разработка, демонстрирующая применение технологии семантического моделирования в СУБД.
-
Рекомендации и дальнейшее чтение
- Статья содержит материалы из открытых источников и предлагает дальнейшее чтение по семантическому моделированию данных.