Generic data model
জেনেরিক ডেটা মডেল হল প্রচলিত ডেটা মডেলের সাধারণীকরণ। তারা এই ধরনের সম্পর্কের ধরন দ্বারা সম্পর্কিত হতে পারে এমন ধরণের জিনিসগুলির সাথে একত্রে প্রমিত সাধারণ সম্পর্কের প্রকারগুলি সংজ্ঞায়িত করে। সাধারণ তথ্য মডেলের সংজ্ঞা একটি প্রাকৃতিক ভাষার সংজ্ঞার অনুরূপ। উদাহরণস্বরূপ, একটি সাধারণ তথ্য মডেল 'শ্রেণীবিভাগ সম্পর্ক'-এর মতো সম্পর্কের প্রকারগুলিকে সংজ্ঞায়িত করতে পারে, যা একটি পৃথক জিনিস এবং একটি ধরণের জিনিসের (একটি শ্রেণী) এবং একটি 'আংশিক-সম্পূর্ণ সম্পর্ক'-এর মধ্যে একটি বাইনারি সম্পর্ক, যা দুটি জিনিসের মধ্যে একটি বাইনারি সম্পর্ক, একটি অংশের ভূমিকা সহ, অন্যটি সম্পূর্ণের ভূমিকা সহ, যে ধরনের বিষয় সম্পর্কিত তা নির্বিশেষে। শ্রেণীগুলির একটি সম্প্রসারণযোগ্য তালিকা দেওয়া হলে, এটি যে কোনও পৃথক জিনিসের শ্রেণিবিন্যাস এবং যে কোনও পৃথক বস্তুর জন্য আংশিক-সম্পূর্ণ সম্পর্ক নির্দিষ্ট করার অনুমতি দেয়। সম্পর্কের প্রকারের একটি সম্প্রসারণযোগ্য তালিকার মানসম্মতকরণের মাধ্যমে, একটি সাধারণ তথ্য মডেল সীমাহীন সংখ্যক তথ্যের অভিব্যক্তি সক্ষম করে এবং প্রাকৃতিক ভাষার ক্ষমতাগুলির কাছে পৌঁছাবে। অন্যদিকে, প্রচলিত তথ্য মডেলগুলির একটি নির্দিষ্ট এবং সীমিত ক্ষেত্রের সুযোগ রয়েছে, কারণ এই ধরনের মডেলের তাৎক্ষণিক (ব্যবহার) শুধুমাত্র সেই ধরনের তথ্যের অভিব্যক্তির অনুমতি দেয় যা মডেলে পূর্বনির্ধারিত। প্রচলিত ডেটা মডেলের কিছু ত্রুটি সমাধানের উপায় হিসাবে জেনেরিক ডেটা মডেলগুলি তৈরি করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, বিভিন্ন মডেলার সাধারণত একই ডোমেনের বিভিন্ন প্রচলিত ডেটা মডেল তৈরি করে। এটি বিভিন্ন মানুষের মডেলগুলিকে একত্রিত করতে অসুবিধা সৃষ্টি করতে পারে এবং তথ্য বিনিময় ও তথ্য একীকরণের ক্ষেত্রে একটি বাধা। তবে, অপরিবর্তনীয়ভাবে, এই পার্থক্যটি মডেলগুলির বিভিন্ন স্তরের বিমূর্ততা এবং তাত্ক্ষণিকভাবে প্রমাণিত হতে পারে এমন তথ্যের পার্থক্যের (মডেলগুলির শব্দার্থিক অভিব্যক্তি ক্ষমতা) জন্য দায়ী। মডেলারদের কিছু নির্দিষ্ট উপাদানের উপর যোগাযোগ এবং একমত হতে হবে যা পার্থক্যগুলিকে কম তাৎপর্যপূর্ণ করার জন্য আরও সুনির্দিষ্টভাবে উপস্থাপিত করতে হবে। জেনেরিক ডেটা মডেলের বিষয় জেনেরিক প্যাটার্ন এমন কিছু জেনেরিক প্যাটার্ন রয়েছে যা মডেলিং ব্যবসার সুবিধার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। এর মধ্যে রয়েছে পার্টির জন্য সত্তার ধরন (ব্যক্তি ও সংগঠন সহ), পণ্যের ধরন, পণ্য ইনস্ট্যান্স, অ্যাক্টিভিটি টাইপ, অ্যাক্টিভিটি ইনস্ট্যান্স, কন্ট্রাক্ট, জিওগ্রাফিক এরিয়া এবং সাইট। একটি মডেল যা স্পষ্টভাবে এই সত্তা শ্রেণীর সংস্করণগুলি অন্তর্ভুক্ত করে তা যুক্তিসঙ্গতভাবে শক্তিশালী এবং যুক্তিসঙ্গতভাবে বোঝা সহজ উভয়ই হবে। আরও বিমূর্ত মডেলগুলি সাধারণ উদ্দেশ্যের সরঞ্জামগুলির জন্য উপযুক্ত, এবং সমস্ত প্রকৃত তথ্যের উদাহরণ সহ জিনিস এবং জিনিসের ধরণের বৈচিত্র্য নিয়ে গঠিত। এই ধরনের বিমূর্ত মডেলগুলি একদিকে পরিচালনা করা আরও কঠিন, কারণ এগুলি বাস্তব জগতের জিনিসগুলির খুব বেশি অভিব্যক্তিপূর্ণ নয়, তবে অন্যদিকে এগুলির আরও বিস্তৃত প্রয়োগযোগ্যতা রয়েছে, বিশেষত যদি এগুলির সাথে একটি মানসম্মত অভিধান থাকে। আরও সুনির্দিষ্ট এবং নির্দিষ্ট ডেটা মডেলগুলি সুযোগ বা পরিবেশ পরিবর্তনের সাথে সাথে পরিবর্তনের ঝুঁকি নেবে। জেনেরিক ডেটা মডেলিংয়ের একটি পদ্ধতির নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্য রয়েছেঃ একটি জেনেরিক ডেটা মডেল জেনেরিক সত্তার ধরন নিয়ে গঠিত হবে, যেমন 'স্বতন্ত্র জিনিস', 'শ্রেণী', 'সম্পর্ক' এবং সম্ভবত তাদের বেশ কয়েকটি উপপ্রকার। প্রতিটি পৃথক জিনিস একটি সাধারণ সত্তার উদাহরণ যা 'স্বতন্ত্র জিনিস' বা এর একটি উপপ্রকার। প্রতিটি পৃথক জিনিস স্পষ্টভাবে একটি স্পষ্ট শ্রেণিবিন্যাস সম্পর্ক ব্যবহার করে এক ধরনের জিনিস ('শ্রেণী') দ্বারা শ্রেণীবদ্ধ করা হয়। সেই শ্রেণিবিন্যাসের জন্য ব্যবহৃত শ্রেণীগুলিকে পৃথকভাবে সত্তা 'শ্রেণী' বা এর একটি উপপ্রকারের আদর্শ দৃষ্টান্ত হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়, যেমন 'সম্পর্কের শ্রেণী'। এই স্ট্যান্ডার্ড ক্লাসগুলিকে সাধারণত 'রেফারেন্স ডেটা' বলা হয়। এর মানে হল যে নির্দিষ্ট ক্ষেত্রের জ্ঞান সেই আদর্শ দৃষ্টান্তগুলিতে ধরা হয় এবং সত্তার প্রকার হিসাবে নয়। উদাহরণস্বরূপ, গাড়ি, চাকা, বিল্ডিং, জাহাজ এবং তাপমাত্রা, দৈর্ঘ্য ইত্যাদির মতো ধারণাগুলি। এগুলি স্ট্যান্ডার্ড দৃষ্টান্ত। তবে আদর্শ ধরনের সম্পর্ক, যেমন 'গঠিত' এবং 'জড়িত' কে আদর্শ দৃষ্টান্ত হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে। মডেলিংয়ের এই পদ্ধতিটি ডেটা (দৃষ্টান্ত) হিসাবে স্ট্যান্ডার্ড ক্লাস এবং স্ট্যান্ডার্ড রিলেশনের প্রকারগুলি যুক্ত করার অনুমতি দেয়, যা ডেটা মডেলকে নমনীয় করে তোলে এবং অ্যাপ্লিকেশনের সুযোগ পরিবর্তন হলে ডেটা মডেলের পরিবর্তন রোধ করে। জেনেরিক ডেটা মডেল নিয়ম একটি জেনেরিক ডেটা মডেল নিম্নলিখিত নিয়মগুলি মেনে চলে]: প্রার্থী বৈশিষ্ট্যগুলি অন্যান্য সত্তার প্রকারের সাথে সম্পর্কের প্রতিনিধিত্ব হিসাবে বিবেচিত হয়। সত্তার প্রকারগুলি প্রতিনিধিত্ব করা হয় এবং কোনও জিনিসের অন্তর্নিহিত প্রকৃতির নামে নামকরণ করা হয়, কোনও নির্দিষ্ট প্রসঙ্গে এটি যে ভূমিকা পালন করে তা নয়। সত্তার ধরন নির্বাচন করা হয়। সুতরাং এই নীতির ফলস্বরূপ, কোনও সত্তার প্রকারের যে কোনও ঘটনা এটি তৈরি হওয়ার সময় থেকে এটি ধ্বংস হওয়ার সময় পর্যন্ত এটির অন্তর্গত হবে, কেবল যখন এটি আগ্রহের বিষয় নয়। অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা ব্যবহৃত মতামতের পরিবর্তে অন্তর্নিহিত তথ্য পরিচালনা করার সময় এটি গুরুত্বপূর্ণ। আমরা সত্তার প্রকারগুলিকে বলি যা এই নীতির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ সাধারণ সত্তার প্রকার। একটি ডাটাবেস বা এক্সচেঞ্জ ফাইলের মধ্যে সংস্থাগুলির একটি স্থানীয় শনাক্তকারী থাকে। এগুলি কৃত্রিম হওয়া উচিত এবং অনন্য হতে পরিচালিত হওয়া উচিত। সম্পর্কগুলি স্থানীয় শনাক্তকারীর অংশ হিসাবে ব্যবহৃত হয় না। ক্রিয়াকলাপ, সম্পর্ক এবং ঘটনা-প্রভাবগুলি সত্তার ধরন দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয় (বৈশিষ্ট্য নয়)। মডেলের জন্য একটি সর্বজনীন প্রসঙ্গ সংজ্ঞায়িত করার জন্য সত্তার প্রকারগুলি সত্তার প্রকারের একটি উপ-প্রকার/সুপার-প্রকারের শ্রেণিবিন্যাসের অংশ। যেহেতু সম্পর্কের প্রকারগুলিও সত্তার প্রকার, সেগুলিও সম্পর্কের প্রকারের একটি উপ-প্রকার/অতি-প্রকার শ্রেণিবিন্যাসে সাজানো হয়। সম্পর্কের প্রকারগুলি একটি উচ্চ (সাধারণ) স্তরে সংজ্ঞায়িত করা হয়, সর্বোচ্চ স্তর যেখানে সম্পর্কের ধরণ এখনও বৈধ। উদাহরণস্বরূপ, একটি রচনা সম্পর্ক (বাক্যাংশ দ্বারা নির্দেশিত হয়ঃ 'গঠিত') একটি 'পৃথক জিনিস' এবং অন্য 'পৃথক জিনিস'-এর মধ্যে সম্পর্ক হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় (এবং শুধুমাত্র উদাহরণস্বরূপ এর মধ্যে নয়। একটি অর্ডার এবং একটি অর্ডার লাইন)। এই সাধারণ স্তরের অর্থ হল যে কোনও পৃথক জিনিস এবং অন্য কোনও পৃথক জিনিসের মধ্যে এই ধরনের সম্পর্ক নীতিগতভাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে। অতিরিক্ত সীমাবদ্ধতাগুলি 'রেফারেন্স ডেটা'-তে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে, যা বিভিন্ন ধরণের জিনিসের মধ্যে সম্পর্কের আদর্শ উদাহরণ। জেনেরিক ডেটা মডেলের উদাহরণ হল আইএসও 10303-221, আইএসও 15926 এবং গেলিশ বা গেলিশ ইংরেজি। ডেটা মডেল প্যাটার্নঃ কনভেনশন অফ থট-এ পাওয়া যায় ডেভিড সি হে দ্বারা। 1995 এন্টারপ্রাইজ মডেল প্যাটার্নঃ ডেভিড সি হে দ্বারা বিশ্ব বর্ণনা করা। 2011 আরও দেখুন সত্তা-বৈশিষ্ট্য-মূল্য মডেল বৈশিষ্ট্য-মূল্য ব্যবস্থা সাধারণ তথ্য মডেল রেফারেন্স 1। ডেভিড সি. হে। 1995 সালে। ডেটা মডেল প্যাটার্নঃ চিন্তার কনভেনশন। (নিউ ইয়র্কঃ ডরসেট হাউস)। 2. ডেভিড সি. হে। 2011 সালে। এন্টারপ্রাইজ মডেল প্যাটার্নঃ বিশ্বের বর্ণনা। (ব্র্যাডলি বিচ, নিউ জার্সিঃ টেকনিকস পাবলিকেশনস)। 3. ম্যাথিউ ওয়েস্ট 2011। উচ্চ মানের ডেটা মডেল তৈরি করা (মরগান কাউফম্যান) বাহ্যিক লিঙ্ক ডেটা ফ্লো ডায়াগ্রাম গেলিশ ইংরেজি এবং গেলিশ অভিধান এবং গেলিশ ডেটা মডেলিং সম্পর্কে নথি