Generic data model
सामान्य डेटा मॉडल पारंपरिक डेटा मॉडल के सामान्यीकरण हैं। वे मानकीकृत सामान्य संबंध प्रकारों को परिभाषित करते हैं, उन प्रकार की चीजों के साथ जो इस तरह के संबंध प्रकार से संबंधित हो सकती हैं। सामान्य डेटा मॉडल की परिभाषा प्राकृतिक भाषा की परिभाषा के समान है। उदाहरण के लिए, एक सामान्य डेटा मॉडल संबंध प्रकारों को परिभाषित कर सकता है जैसे कि 'वर्गीकरण संबंध', एक व्यक्तिगत चीज़ और एक प्रकार की चीज़ (एक वर्ग) और एक 'भाग-संपूर्ण संबंध' के बीच एक द्विआधारी संबंध होने के नाते, दो चीजों के बीच एक द्विआधारी संबंध होने के नाते, एक भाग की भूमिका के साथ, दूसरा संपूर्ण की भूमिका के साथ, इस बात की परवाह किए बिना कि किस तरह की चीजें संबंधित हैं। वर्गों की एक विस्तार योग्य सूची को देखते हुए, यह किसी भी व्यक्तिगत चीज़ के वर्गीकरण और किसी भी व्यक्तिगत वस्तु के लिए आंशिक-पूर्ण संबंधों को निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है। संबंध प्रकारों की एक विस्तार योग्य सूची के मानकीकरण द्वारा, एक सामान्य डेटा मॉडल असीमित संख्या में तथ्यों की अभिव्यक्ति को सक्षम बनाता है और प्राकृतिक भाषाओं की क्षमताओं तक पहुंच बनाएगा। दूसरी ओर, पारंपरिक डेटा मॉडल में एक निश्चित और सीमित डोमेन दायरा होता है, क्योंकि इस तरह के मॉडल का त्वरित (उपयोग) केवल उन प्रकार के तथ्यों की अभिव्यक्ति की अनुमति देता है जो मॉडल में पूर्वनिर्धारित हैं। जेनेरिक डेटा मॉडल को पारंपरिक डेटा मॉडल की कुछ कमियों को हल करने के लिए एक दृष्टिकोण के रूप में विकसित किया जाता है। उदाहरण के लिए, अलग-अलग मॉडलर आमतौर पर एक ही डोमेन के अलग-अलग पारंपरिक डेटा मॉडल का उत्पादन करते हैं। इससे विभिन्न लोगों के मॉडल को एक साथ लाने में कठिनाई हो सकती है और यह डेटा के आदान-प्रदान और डेटा एकीकरण के लिए एक बाधा है। हालांकि, निश्चित रूप से, यह अंतर मॉडलों में अमूर्तता के विभिन्न स्तरों और तथ्यों के प्रकारों में अंतर के लिए जिम्मेदार है जिन्हें तत्काल किया जा सकता है (मॉडलों की शब्दार्थ अभिव्यक्ति क्षमताएं)। मॉडलरों को कुछ तत्वों पर संवाद करने और सहमत होने की आवश्यकता होती है, जिन्हें अधिक ठोस रूप से प्रस्तुत किया जाना है, ताकि अंतर को कम महत्वपूर्ण बनाया जा सके। सामान्य डेटा मॉडल विषय सामान्य पैटर्न सामान्य पैटर्न हैं जिनका उपयोग मॉडलिंग व्यवसाय के लिए लाभ के लिए किया जा सकता है। इनमें पार्टियों के लिए इकाई के प्रकार (जिसमें व्यक्ति और संगठन शामिल हैं), उत्पाद प्रकार, उत्पाद तत्काल, गतिविधि प्रकार, गतिविधि तत्काल, अनुबंध, भौगोलिक क्षेत्र और साइट शामिल हैं। एक मॉडल जिसमें स्पष्ट रूप से इन इकाई वर्गों के संस्करण शामिल हैं, उचित रूप से मजबूत और समझने में उचित रूप से आसान दोनों होगा। अधिक अमूर्त मॉडल सामान्य उद्देश्य के उपकरणों के लिए उपयुक्त हैं, और इसमें चीज़ और चीज़ के प्रकार पर भिन्नताएं शामिल हैं, जिसमें सभी वास्तविक डेटा इनके उदाहरण हैं। इस तरह के अमूर्त मॉडल को प्रबंधित करना एक ओर अधिक कठिन है, क्योंकि वे वास्तविक दुनिया की चीजों के बारे में बहुत अभिव्यंजक नहीं हैं, लेकिन दूसरी ओर उनकी बहुत व्यापक प्रयोज्यता है, खासकर अगर वे एक मानकीकृत शब्दकोश के साथ हैं। अधिक ठोस और विशिष्ट डेटा मॉडल दायरे या पर्यावरण परिवर्तन के रूप में बदलने का जोखिम उठाएंगे। जेनेरिक डेटा मॉडलिंग के लिए दृष्टिकोण जेनेरिक डेटा मॉडलिंग के लिए एक दृष्टिकोण में निम्नलिखित विशेषताएं हैंः एक जेनेरिक डेटा मॉडल में जेनेरिक इकाई प्रकार शामिल होंगे, जैसे कि 'व्यक्तिगत चीज़', 'वर्ग', 'संबंध', और संभवतः उनके कई उपप्रकार। प्रत्येक व्यक्तिगत चीज एक सामान्य इकाई का एक उदाहरण है जिसे 'व्यक्तिगत चीज' या इसके उपप्रकारों में से एक कहा जाता है। प्रत्येक व्यक्तिगत चीज़ को स्पष्ट रूप से एक स्पष्ट वर्गीकरण संबंध का उपयोग करके एक प्रकार की चीज़ ('वर्ग') द्वारा वर्गीकृत किया जाता है। उस वर्गीकरण के लिए उपयोग किए जाने वाले वर्गों को अलग से इकाई 'वर्ग' या इसके उपप्रकारों में से एक के मानक उदाहरणों के रूप में परिभाषित किया जाता है, जैसे कि 'संबंध का वर्ग'। इन मानक वर्गों को आमतौर पर 'संदर्भ डेटा' कहा जाता है। इसका मतलब है कि क्षेत्र विशिष्ट ज्ञान को उन मानक उदाहरणों में लिया जाता है न कि इकाई प्रकारों के रूप में। उदाहरण के लिए, कार, पहिया, भवन, जहाज और तापमान, लंबाई आदि जैसी अवधारणाएँ। मानक उदाहरण हैं। लेकिन मानक प्रकार के संबंधों को भी मानक उदाहरणों के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, जैसे कि 'से बना है' और 'में शामिल है'। मॉडलिंग का यह तरीका डेटा (उदाहरण) के रूप में मानक वर्गों और मानक संबंध प्रकारों को जोड़ने की अनुमति देता है, जो डेटा मॉडल को लचीला बनाता है और आवेदन का दायरा बदलने पर डेटा मॉडल को बदलने से रोकता है। सामान्य डेटा मॉडल नियम एक सामान्य डेटा मॉडल निम्नलिखित नियमों का पालन करता है]: उम्मीदवार विशेषताओं को अन्य इकाई प्रकारों के साथ संबंधों का प्रतिनिधित्व करने के रूप में माना जाता है। सत्ता के प्रकारों का प्रतिनिधित्व किया जाता है, और किसी चीज़ की अंतर्निहित प्रकृति के नाम पर रखा जाता है, न कि किसी विशेष संदर्भ में इसकी भूमिका। संस्थाओं के प्रकार चुने जाते हैं। इस प्रकार इस सिद्धांत के परिणामस्वरूप, किसी इकाई प्रकार की कोई भी घटना उसके बनने के समय से लेकर नष्ट होने तक उसी की होगी, न कि केवल उस समय जब वह रुचि का हो। अनुप्रयोग द्वारा उपयोग किए जाने वाले विचारों के बजाय अंतर्निहित डेटा का प्रबंधन करते समय यह महत्वपूर्ण है। हम इकाई प्रकारों को कहते हैं जो इस सिद्धांत सामान्य इकाई प्रकारों के अनुरूप हैं। इकाइयों के पास डेटाबेस या एक्सचेंज फ़ाइल के भीतर एक स्थानीय पहचानकर्ता होता है। ये कृत्रिम होने चाहिए और अद्वितीय होने के लिए प्रबंधित होने चाहिए। संबंधों का उपयोग स्थानीय पहचानकर्ता के हिस्से के रूप में नहीं किया जाता है। गतिविधियाँ, संबंध और घटना-प्रभावों को इकाई प्रकारों (विशेषताओं नहीं) द्वारा दर्शाया जाता है। इकाई प्रकार इकाई प्रकारों के उप-प्रकार/सुपर-प्रकार पदानुक्रम का हिस्सा हैं, ताकि मॉडल के लिए एक सार्वभौमिक संदर्भ को परिभाषित किया जा सके। चूंकि संबंधों के प्रकार भी इकाई के प्रकार हैं, इसलिए उन्हें संबंधों के प्रकारों के उप-प्रकार/सुपर-प्रकार पदानुक्रम में भी व्यवस्थित किया जाता है। संबंधों के प्रकारों को उच्च (सामान्य) स्तर पर परिभाषित किया जाता है, जो उच्चतम स्तर है जहां संबंधों का प्रकार अभी भी मान्य है। उदाहरण के लिए, एक रचना संबंध (वाक्यांश द्वारा इंगित किया गया हैः 'से बना है') को एक 'व्यक्तिगत चीज़' और एक अन्य 'व्यक्तिगत चीज़' के बीच के संबंध के रूप में परिभाषित किया जाता है (और न कि केवल उदाहरण के लिए। एक ऑर्डर और एक ऑर्डर लाइन)। इस सामान्य स्तर का अर्थ है कि संबंध के प्रकार को सिद्धांत रूप में किसी भी व्यक्तिगत चीज़ और किसी अन्य व्यक्तिगत चीज़ के बीच लागू किया जा सकता है। अतिरिक्त बाधाओं को 'संदर्भ डेटा' में परिभाषित किया गया है, जो चीजों के प्रकारों के बीच संबंधों के मानक उदाहरण हैं। जेनेरिक डेटा मॉडल के उदाहरण आईएसओ 10303-221, आईएसओ 15926 और गेलिश या गेलिश अंग्रेजी हैं। डेविड सी. हे द्वारा डेटा मॉडल पैटर्नः कन्वेंशन ऑफ थॉट में पाया गया। 1995 में मिला उद्यम मॉडल पैटर्नः डेविड सी. हे द्वारा दुनिया का वर्णन। 2011 एंटिटी-एट्रिब्यूट-वैल्यू मॉडल एट्रिब्यूट-वैल्यू सिस्टम कॉमन डेटा मॉडल संदर्भ 1 भी देखें। डेविड सी. हे। 1995 में। डेटा मॉडल पैटर्नः विचारों के सम्मेलन। (न्यूयॉर्कः डोरसेट हाउस)। 2. डेविड सी. हे। 2011 में। उद्यम मॉडल पैटर्नः दुनिया का वर्णन करना। (ब्रैडली बीच, न्यू जर्सीः टेक्निक्स पब्लिकेशंस)। 3. मैथ्यू वेस्ट 2011। उच्च गुणवत्ता वाले डेटा मॉडल विकसित करना (मॉर्गन कौफमैन) बाहरी लिंक डेटा फ्लो डायग्राम गेलिश अंग्रेजी और गेलिश शब्दकोश और गेलिश डेटा मॉडलिंग के बारे में दस्तावेज