Generic data model
સામાન્ય ડેટા મોડેલો પરંપરાગત ડેટા મોડેલોનું સામાન્યીકરણ છે. તેઓ આવા સંબંધ પ્રકાર દ્વારા સંબંધિત હોઈ શકે તેવી વસ્તુઓના પ્રકારો સાથે પ્રમાણિત સામાન્ય સંબંધ પ્રકારોને વ્યાખ્યાયિત કરે છે. સામાન્ય માહિતી મોડેલની વ્યાખ્યા કુદરતી ભાષાની વ્યાખ્યા જેવી જ છે. ઉદાહરણ તરીકે, સામાન્ય ડેટા મોડેલ 'વર્ગીકરણ સંબંધ' જેવા સંબંધ પ્રકારોને વ્યાખ્યાયિત કરી શકે છે, જે વ્યક્તિગત વસ્તુ અને એક પ્રકારની વસ્તુ (એક વર્ગ) અને 'ભાગ-સંપૂર્ણ સંબંધ' વચ્ચેનો દ્વિસંગી સંબંધ છે, જે બે વસ્તુઓ વચ્ચેનો દ્વિસંગી સંબંધ છે, એક ભાગની ભૂમિકા સાથે, બીજો સંપૂર્ણની ભૂમિકા સાથે, અનુલક્ષીને કે જે પ્રકારની વસ્તુઓ સંબંધિત છે. વર્ગોની વિસ્તૃત સૂચિને જોતાં, આ કોઈપણ વ્યક્તિગત વસ્તુનું વર્ગીકરણ કરવાની અને કોઈપણ વ્યક્તિગત વસ્તુ માટે આંશિક-સંપૂર્ણ સંબંધોને સ્પષ્ટ કરવાની મંજૂરી આપે છે. સંબંધ પ્રકારોની વિસ્તૃત સૂચિના માનકીકરણ દ્વારા, સામાન્ય ડેટા મોડેલ અમર્યાદિત સંખ્યામાં હકીકતોની અભિવ્યક્તિને સક્ષમ કરે છે અને કુદરતી ભાષાઓની ક્ષમતાઓનો સંપર્ક કરશે. બીજી બાજુ, પરંપરાગત ડેટા મોડેલો, એક નિશ્ચિત અને મર્યાદિત ડોમેન અવકાશ ધરાવે છે, કારણ કે આવા મોડેલની ત્વરિતતા (ઉપયોગ) માત્ર એવા પ્રકારનાં તથ્યોની અભિવ્યક્તિને મંજૂરી આપે છે જે મોડેલમાં પૂર્વવ્યાખ્યાયિત છે. સામાન્ય ડેટા મોડેલો પરંપરાગત ડેટા મોડેલોની કેટલીક ખામીઓને ઉકેલવાના અભિગમ તરીકે વિકસાવવામાં આવ્યા છે. ઉદાહરણ તરીકે, વિવિધ મોડેલર્સ સામાન્ય રીતે એક જ ડોમેનના વિવિધ પરંપરાગત ડેટા મોડેલ્સ ઉત્પન્ન કરે છે. આ વિવિધ લોકોના નમૂનાઓને એકસાથે લાવવામાં મુશ્કેલી તરફ દોરી શકે છે અને ડેટા વિનિમય અને ડેટા એકીકરણ માટે અવરોધ છે. જો કે, આ તફાવત મોડેલોમાં અમૂર્તતાના વિવિધ સ્તરો અને હકીકતોના પ્રકારોમાં તફાવતોને આભારી છે જેને તાત્કાલિક કરી શકાય છે (મોડેલોની સિમેન્ટીક અભિવ્યક્તિ ક્ષમતાઓ). મોડેલરોએ ચોક્કસ ઘટકો પર વાતચીત કરવાની અને સંમત થવાની જરૂર છે, જે તફાવતોને ઓછા નોંધપાત્ર બનાવવા માટે વધુ નક્કર રીતે પ્રસ્તુત કરવામાં આવે છે. સામાન્ય ડેટા મોડેલ વિષયો સામાન્ય પેટર્ન સામાન્ય પેટર્ન છે જેનો ઉપયોગ મોડેલિંગ વ્યવસાય માટે લાભ માટે કરી શકાય છે. આમાં પાર્ટી માટે અસ્તિત્વના પ્રકારો (વ્યક્તિગત અને સંગઠન સહિત), ઉત્પાદન પ્રકાર, ઉત્પાદન તાત્કાલિક, પ્રવૃત્તિ પ્રકાર, પ્રવૃત્તિ તાત્કાલિક, કરાર, ભૌગોલિક ક્ષેત્ર અને સાઇટનો સમાવેશ થાય છે. એક મોડેલ જેમાં સ્પષ્ટપણે આ અસ્તિત્વ વર્ગોના સંસ્કરણોનો સમાવેશ થાય છે તે વ્યાજબી રીતે મજબૂત અને સમજવામાં વ્યાજબી રીતે સરળ બંને હશે. વધુ અમૂર્ત નમૂનાઓ સામાન્ય હેતુના સાધનો માટે યોગ્ય છે, અને તેમાં વસ્તુ અને વસ્તુના પ્રકાર પર ભિન્નતાઓનો સમાવેશ થાય છે, જેમાં તમામ વાસ્તવિક માહિતી આના ઉદાહરણો છે. આવા અમૂર્ત નમૂનાઓનું સંચાલન કરવું એક તરફ વધુ મુશ્કેલ છે, કારણ કે તેઓ વાસ્તવિક દુનિયાની વસ્તુઓ માટે ખૂબ જ અભિવ્યક્ત નથી, પરંતુ બીજી તરફ તેઓ વધુ વ્યાપક રીતે લાગુ પડે છે, ખાસ કરીને જો તેઓ પ્રમાણિત શબ્દકોશ સાથે હોય. વધુ નક્કર અને ચોક્કસ ડેટા મોડેલો જેમ જેમ અવકાશ અથવા પર્યાવરણમાં ફેરફાર થાય તેમ તેમ બદલવાનું જોખમ ઉઠાવશે. સામાન્ય ડેટા મોડેલિંગનો અભિગમ સામાન્ય ડેટા મોડેલિંગનો એક અભિગમ નીચેની લાક્ષણિકતાઓ ધરાવે છેઃ સામાન્ય ડેટા મોડેલમાં સામાન્ય અસ્તિત્વના પ્રકારો, જેમ કે 'વ્યક્તિગત વસ્તુ', 'વર્ગ', 'સંબંધ' અને સંભવતઃ તેમના સંખ્યાબંધ પેટા પ્રકારોનો સમાવેશ થાય છે. દરેક વ્યક્તિગત વસ્તુ 'વ્યક્તિગત વસ્તુ' અથવા તેના પેટા પ્રકારોમાંથી એક તરીકે ઓળખાતી સામાન્ય અસ્તિત્વનું ઉદાહરણ છે. દરેક વ્યક્તિગત વસ્તુને સ્પષ્ટ વર્ગીકરણ સંબંધનો ઉપયોગ કરીને સ્પષ્ટ રીતે એક પ્રકારની વસ્તુ ('વર્ગ') દ્વારા વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે. તે વર્ગીકરણ માટે ઉપયોગમાં લેવાતા વર્ગોને અલગથી અસ્તિત્વ 'વર્ગ' અથવા તેના પેટા પ્રકારોમાંથી એકના પ્રમાણભૂત ઉદાહરણો તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે, જેમ કે 'સંબંધોનો વર્ગ'. આ પ્રમાણભૂત વર્ગોને સામાન્ય રીતે 'સંદર્ભ ડેટા' કહેવામાં આવે છે. આનો અર્થ એ છે કે ક્ષેત્ર વિશિષ્ટ જ્ઞાન તે પ્રમાણભૂત ઉદાહરણોમાં મેળવવામાં આવે છે અને અસ્તિત્વના પ્રકારો તરીકે નહીં. ઉદાહરણ તરીકે, કાર, ચક્ર, મકાન, જહાજ અને તાપમાન, લંબાઈ વગેરે જેવી વિભાવનાઓ. પ્રમાણભૂત ઉદાહરણો છે. પરંતુ સંબંધોના પ્રમાણભૂત પ્રકારો, જેમ કે 'બનેલો છે' અને 'સામેલ છે' ને પણ પ્રમાણભૂત ઉદાહરણો તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છે. મોડેલિંગની આ રીત પ્રમાણભૂત વર્ગો અને પ્રમાણભૂત સંબંધ પ્રકારોને ડેટા (ઉદાહરણો) તરીકે ઉમેરવાની મંજૂરી આપે છે, જે ડેટા મોડેલને લવચીક બનાવે છે અને જ્યારે એપ્લિકેશનનો અવકાશ બદલાય છે ત્યારે ડેટા મોડેલમાં ફેરફારને અટકાવે છે. સામાન્ય ડેટા મોડેલ નિયમો સામાન્ય ડેટા મોડેલ નીચેના નિયમોનું પાલન કરે છે]: ઉમેદવારના લક્ષણોને અન્ય અસ્તિત્વ પ્રકારો સાથેના સંબંધોનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા તરીકે ગણવામાં આવે છે. અસ્તિત્વના પ્રકારો રજૂ કરવામાં આવે છે, અને તેનું નામ વસ્તુની અંતર્ગત પ્રકૃતિ પરથી રાખવામાં આવે છે, કોઈ ચોક્કસ સંદર્ભમાં તે જે ભૂમિકા ભજવે છે તેના પરથી નહીં. એન્ટિટીના પ્રકારો પસંદ કરવામાં આવે છે. આમ આ સિદ્ધાંતના પરિણામે, અસ્તિત્વ પ્રકારની કોઈપણ ઘટના તે બનાવવામાં આવે તે સમયથી તેનો નાશ થાય તે સમય સુધી તેની માલિકીની રહેશે, માત્ર જ્યારે તે રસપ્રદ હોય ત્યારે નહીં. એપ્લિકેશનો દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતા તેના પરના મંતવ્યોને બદલે, અંતર્ગત ડેટાનું સંચાલન કરતી વખતે આ મહત્વપૂર્ણ છે. આપણે અસ્તિત્વના પ્રકારો કહીએ છીએ જે આ સિદ્ધાંતને અનુરૂપ સામાન્ય અસ્તિત્વના પ્રકારો છે. સંસ્થાઓ પાસે ડેટાબેઝ અથવા એક્સચેન્જ ફાઇલમાં સ્થાનિક ઓળખકર્તા હોય છે. આ કૃત્રિમ હોવા જોઈએ અને અનન્ય હોવા જોઈએ. સંબંધોનો ઉપયોગ સ્થાનિક ઓળખકર્તાના ભાગ રૂપે થતો નથી. પ્રવૃત્તિઓ, સંબંધો અને ઘટના-અસરો અસ્તિત્વના પ્રકારો (વિશેષતાઓ નહીં) દ્વારા રજૂ થાય છે. અસ્તિત્વના પ્રકારો એ અસ્તિત્વના પ્રકારોના પેટા-પ્રકાર/સુપર-પ્રકાર પદાનુક્રમનો ભાગ છે, જેથી મોડેલ માટે સાર્વત્રિક સંદર્ભને વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય. સંબંધોના પ્રકારો પણ અસ્તિત્વના પ્રકારો હોવાથી, તેઓ સંબંધોના પ્રકારોના પેટા-પ્રકાર/સુપર-પ્રકાર પદાનુક્રમમાં પણ ગોઠવાયેલા હોય છે. સંબંધોના પ્રકારોને ઉચ્ચ (સામાન્ય) સ્તર પર વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે, જે ઉચ્ચતમ સ્તર છે જ્યાં સંબંધનો પ્રકાર હજુ પણ માન્ય છે. ઉદાહરણ તરીકે, રચના સંબંધ (શબ્દસમૂહ દ્વારા સૂચવવામાં આવે છેઃ 'બનેલો છે') ને 'વ્યક્તિગત વસ્તુ' અને અન્ય 'વ્યક્તિગત વસ્તુ' (અને માત્ર વચ્ચે નહીં) વચ્ચેના સંબંધ તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે. ઓર્ડર અને ઓર્ડર લાઇન). આ સામાન્ય સ્તરનો અર્થ એ છે કે સંબંધનો પ્રકાર સૈદ્ધાંતિક રીતે કોઈપણ વ્યક્તિગત વસ્તુ અને અન્ય કોઈપણ વ્યક્તિગત વસ્તુ વચ્ચે લાગુ થઈ શકે છે. વધારાની મર્યાદાઓને 'સંદર્ભ માહિતી' માં વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે, જે વસ્તુઓના પ્રકારો વચ્ચેના સંબંધોના પ્રમાણભૂત ઉદાહરણો છે. સામાન્ય ડેટા મોડેલોના ઉદાહરણો ISO 10303-221, ISO 15926 અને ગેલિશ અથવા ગેલિશ અંગ્રેજી છે. ડેવિડ સી. હે દ્વારા ડેટા મોડલ પેટર્નઃ કન્વેન્શન ઓફ થોટમાં જોવા મળે છે. 1995 એન્ટરપ્રાઇઝ મોડલ પેટર્નમાં મળ્યુંઃ ડેવિડ સી. હે દ્વારા વિશ્વનું વર્ણન. 2011 એન્ટિટી-એટ્રિબ્યુટ-વેલ્યુ મોડેલ એટ્રિબ્યુટ-વેલ્યુ સિસ્ટમ કોમન ડેટા મોડેલ સંદર્ભો 1 પણ જુઓ. ડેવિડ સી. હે. 1995 માં. ડેટા મોડેલ પેટર્નઃ વિચારોના સંમેલનો. (ન્યૂયોર્કઃ ડોર્સેટ હાઉસ). 2. ડેવિડ સી. હે. 2011 માં. એન્ટરપ્રાઇઝ મોડલ પેટર્નઃ વિશ્વનું વર્ણન. (બ્રેડલી બીચ, ન્યૂ જર્સીઃ ટેક્નીક્સ પબ્લિકેશન્સ). 3. મેથ્યુ વેસ્ટ 2011. ઉચ્ચ ગુણવત્તાના ડેટા મોડલ્સ વિકસાવવા (મોર્ગન કૌફમેન) બાહ્ય કડીઓ ડેટા ફ્લો ડાયાગ્રામ ગેલિશ અંગ્રેજી અને ગેલિશ ડિક્શનરી અને ગેલિશ ડેટા મોડેલિંગ વિશેના દસ્તાવેજો