Semantic data model
एक शब्दार्थ डेटा मॉडल (एस. डी. एम.) डेटाबेस के लिए एक उच्च-स्तरीय शब्दार्थ-आधारित डेटाबेस विवरण और संरचनात्मक औपचारिकता (डेटाबेस मॉडल) है। इस डेटाबेस मॉडल को समकालीन डेटाबेस मॉडल की तुलना में एक अनुप्रयोग वातावरण के अधिक अर्थ को पकड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एक एस. डी. एम. विनिर्देश एक डेटाबेस का वर्णन उन संस्थाओं के प्रकार के संदर्भ में करता है जो अनुप्रयोग वातावरण में मौजूद हैं, उन संस्थाओं के वर्गीकरण और समूह, और उनके बीच संरचनात्मक अंतर्संबंध। एस. डी. एम. एक अनुप्रयोग वातावरण के शब्दार्थ को पकड़ने के लिए उच्च-स्तरीय मॉडलिंग आदिम का एक संग्रह प्रदान करता है। डेटाबेस संरचनात्मक विनिर्देश में व्युत्पन्न जानकारी को समायोजित करके, एस. डी. एम. एक ही जानकारी को कई तरीकों से देखने की अनुमति देता है; इससे आमतौर पर डेटाबेस अनुप्रयोगों में मौजूद विभिन्न आवश्यकताओं और प्रसंस्करण आवश्यकताओं को सीधे समायोजित करना संभव हो जाता है। वर्तमान एस. डी. एम. का डिजाइन इसके प्रारंभिक संस्करण का उपयोग करने के हमारे अनुभव पर आधारित है। एस. डी. एम. को डेटाबेस प्रणालियों की प्रभावशीलता और उपयोगिता को बढ़ाने के लिए बनाया गया है। एक एस. डी. एम. डेटाबेस विवरण एक डेटाबेस के लिए एक औपचारिक विनिर्देश और प्रलेखन उपकरण के रूप में काम कर सकता है; यह विभिन्न प्रकार की शक्तिशाली उपयोगकर्ता इंटरफेस सुविधाओं का समर्थन करने के लिए एक आधार प्रदान कर सकता है, यह डेटाबेस डिजाइन प्रक्रिया में एक वैचारिक डेटाबेस मॉडल के रूप में काम कर सकता है; और, इसका उपयोग एक नए प्रकार के डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली के लिए डेटाबेस मॉडल के रूप में किया जा सकता है। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में एक शब्दार्थ डेटा मॉडल के विभिन्न अर्थ हैंः यह एक वैचारिक डेटा मॉडल है जिसमें शब्दार्थ जानकारी शामिल है। इसका मतलब है कि मॉडल अपने उदाहरणों के अर्थ का वर्णन करता है। इस तरह का शब्दार्थ डेटा मॉडल एक अमूर्तता है जो परिभाषित करता है कि संग्रहीत प्रतीक (उदाहरण डेटा) वास्तविक दुनिया से कैसे संबंधित हैं। यह एक वैचारिक डेटा मॉडल है जिसमें जानकारी को व्यक्त करने और आदान-प्रदान करने की क्षमता शामिल है जो पक्षों को मेटा-मॉडल को जानने की आवश्यकता के बिना, उदाहरणों से अर्थ (शब्दार्थ) की व्याख्या करने में सक्षम बनाता है। इस तरह के शब्दार्थ मॉडल तथ्य-उन्मुख होते हैं (वस्तु-उन्मुख के विपरीत)। तथ्यों को आम तौर पर डेटा तत्वों के बीच द्विआधारी संबंधों द्वारा व्यक्त किया जाता है, जबकि उच्च क्रम संबंधों को द्विआधारी संबंधों के संग्रह के रूप में व्यक्त किया जाता है। आमतौर पर द्विआधारी संबंधों में तीन प्रकार होते हैंः वस्तु-संबंध-प्रकार-वस्तु। उदाहरण के लिएः एफिल टावर पेरिस में स्थित है। आम तौर पर शब्दार्थ डेटा मॉडल के उदाहरण डेटा में स्पष्ट रूप से विभिन्न डेटा तत्वों के बीच संबंधों के प्रकार शामिल होते हैं, जैसे कि <in> में स्थित है। उदाहरणों से तथ्यों के अर्थ की व्याख्या करने के लिए, यह आवश्यक है कि संबंधों के प्रकार (संबंध प्रकार) का अर्थ जाना जाए। इसलिए, शब्दार्थ डेटा मॉडल आमतौर पर ऐसे संबंध प्रकारों को मानकीकृत करते हैं। इसका मतलब है कि दूसरे प्रकार के शब्दार्थ डेटा मॉडल सक्षम करते हैं कि उदाहरण उन तथ्यों को व्यक्त करते हैं जिनमें उनके अपने अर्थ शामिल हैं। दूसरे प्रकार के शब्दार्थिक डेटा मॉडल आमतौर पर शब्दार्थिक डेटाबेस बनाने के लिए होते हैं। शब्दार्थिक डेटाबेस में अर्थ को शामिल करने की क्षमता वितरित डेटाबेस के निर्माण की सुविधा प्रदान करती है जो अनुप्रयोगों को सामग्री से अर्थ की व्याख्या करने में सक्षम बनाती है। इसका तात्पर्य यह है कि शब्दार्थिक डेटाबेस को एकीकृत किया जा सकता है जब वे समान (मानक) संबंध प्रकारों का उपयोग करते हैं। इसका यह भी तात्पर्य है कि सामान्य रूप से उनके पास संबंधपरक या वस्तु-उन्मुख डेटाबेस की तुलना में व्यापक प्रयोज्यता है। अवलोकन डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (डी. बी. एम. एस.) की तार्किक डेटा संरचना, चाहे वह पदानुक्रमित हो, नेटवर्क हो या संबंधपरक, डेटा की वैचारिक परिभाषा की आवश्यकताओं को पूरी तरह से पूरा नहीं कर सकती है, क्योंकि यह दायरे में सीमित है और डी. बी. एम. एस. द्वारा नियोजित कार्यान्वयन रणनीति के प्रति पक्षपाती है। इसलिए, एक वैचारिक दृष्टिकोण से डेटा को परिभाषित करने की आवश्यकता ने शब्दार्थ डेटा मॉडलिंग तकनीकों के विकास को जन्म दिया है। अर्थात्, अन्य आंकड़ों के साथ इसके अंतर्संबंधों के संदर्भ में आंकड़ों के अर्थ को परिभाषित करने की तकनीक, जैसा कि चित्र में दर्शाया गया है। संसाधनों, विचारों, घटनाओं आदि के संदर्भ में वास्तविक दुनिया को भौतिक डेटा भंडार के भीतर प्रतीकात्मक रूप से परिभाषित किया जाता है। एक शब्दार्थ डेटा मॉडल एक अमूर्त है जो परिभाषित करता है कि संग्रहीत प्रतीक वास्तविक दुनिया से कैसे संबंधित हैं। इस प्रकार, मॉडल वास्तविक दुनिया का एक सच्चा प्रतिनिधित्व होना चाहिए। क्लास और श्रेफल (1995) के अनुसार, "शब्दार्थ डेटा मॉडल का समग्र लक्ष्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षेत्र से ज्ञात अधिक शक्तिशाली अमूर्त अवधारणाओं के साथ संबंधपरक अवधारणाओं को एकीकृत करके डेटा के अधिक अर्थ को पकड़ना है। वास्तविक दुनिया की स्थितियों के प्रतिनिधित्व को सुविधाजनक बनाने के लिए डेटा मॉडल के एक अभिन्न अंग के रूप में उच्च स्तरीय मॉडलिंग आदिम प्रदान करने का विचार है। सिमैंटिक डेटा मॉडल की आवश्यकता को पहली बार 1970 के दशक के मध्य में एकीकृत कंप्यूटर-एडेड मैन्युफैक्चरिंग (आईसीएएम) कार्यक्रम के परिणामस्वरूप अमेरिकी वायु सेना द्वारा मान्यता दी गई थी। इस कार्यक्रम का उद्देश्य कंप्यूटर प्रौद्योगिकी के व्यवस्थित अनुप्रयोग के माध्यम से विनिर्माण उत्पादकता में वृद्धि करना था। आईसीएएम कार्यक्रम ने विनिर्माण उत्पादकता में सुधार में शामिल लोगों के लिए बेहतर विश्लेषण और संचार तकनीकों की आवश्यकता की पहचान की। नतीजतन, आई. सी. ए. एम. कार्यक्रम ने आई. डी. ई. एफ. (आई. सी. ए. एम. परिभाषा) विधियों के रूप में जानी जाने वाली तकनीकों की एक श्रृंखला विकसित की जिसमें निम्नलिखित शामिल थेः आई. डी. ई. एफ. 0 का उपयोग एक "कार्य मॉडल" का उत्पादन करने के लिए किया जाता है जो पर्यावरण या प्रणाली के भीतर गतिविधियों या प्रक्रियाओं का एक संरचित प्रतिनिधित्व है। आई. डी. ई. एफ. 1 का उपयोग एक "सूचना मॉडल" का उत्पादन करने के लिए किया जाता है जो पर्यावरण या प्रणाली के भीतर सूचना की संरचना और शब्दार्थ का प्रतिनिधित्व करता है। आई. डी. ई. एफ. 1. एक्स. एक शब्दार्थ डेटा मॉडलिंग तकनीक है जिसका उपयोग एक चित्रमय सूचना मॉडल का उत्पादन करने के लिए किया जाता है जो एक वातावरण या प्रणाली के भीतर जानकारी की संरचना और शब्दार्थ का प्रतिनिधित्व करता है। इस मानक का उपयोग शब्दार्थ डेटा मॉडल के निर्माण की अनुमति देता है जो एक संसाधन के रूप में डेटा के प्रबंधन, सूचना प्रणालियों के एकीकरण और कंप्यूटर डेटाबेस के निर्माण का समर्थन करने के लिए काम कर सकता है। आई. डी. ई. एफ. 2 का उपयोग एक "गतिशीलता मॉडल" का उत्पादन करने के लिए किया जाता है जो पर्यावरण या प्रणाली की समय-परिवर्तनशील व्यवहार विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करता है। 1990 के दशक के दौरान, शब्दार्थ मॉडलिंग तकनीकों के अनुप्रयोग के परिणामस्वरूप दूसरे प्रकार के शब्दार्थ डेटा मॉडल बने। इसका एक उदाहरण शब्दार्थ डेटा मॉडल है जिसे आईएसओ 15926-2 (2002) के रूप में मानकीकृत किया गया है, जिसे आगे शब्दार्थ मॉडलिंग भाषा गेलिश (2005) में विकसित किया गया है। गेलिश भाषा की परिभाषा को एक शब्दार्थ डेटा मॉडल के रूप में प्रलेखित किया गया है। गेलिश अपने आप में एक शब्दार्थ मॉडलिंग भाषा है, जिसका उपयोग अन्य शब्दार्थ मॉडल बनाने के लिए किया जा सकता है। उन शब्दार्थिक मॉडलों को गेलिश डेटाबेस में संग्रहीत किया जा सकता है, जो शब्दार्थिक डेटाबेस हैं। अनुप्रयोग एक शब्दार्थिक डेटा मॉडल का उपयोग कई उद्देश्यों को पूरा करने के लिए किया जा सकता है। कुछ प्रमुख उद्देश्यों में शामिल हैंः डेटा संसाधनों की योजनाः एक प्रारंभिक डेटा मॉडल का उपयोग किसी उद्यम को चलाने के लिए आवश्यक डेटा का समग्र दृश्य प्रदान करने के लिए किया जा सकता है। फिर साझा डेटा संसाधनों के निर्माण के लिए परियोजनाओं की पहचान करने और उनका दायरा बढ़ाने के लिए मॉडल का विश्लेषण किया जा सकता है। साझा करने योग्य डेटाबेस का निर्माणः एक पूरी तरह से विकसित मॉडल का उपयोग डेटा के एक अनुप्रयोग स्वतंत्र दृश्य को परिभाषित करने के लिए किया जा सकता है जिसे उपयोगकर्ताओं द्वारा मान्य किया जा सकता है और फिर विभिन्न डी. बी. एम. एस. प्रौद्योगिकियों में से किसी के लिए एक भौतिक डेटाबेस डिजाइन में परिवर्तित किया जा सकता है। सुसंगत और साझा करने योग्य डेटाबेस तैयार करने के अलावा, डेटा मॉडलिंग के माध्यम से विकास लागत को काफी कम किया जा सकता है। विक्रेता सॉफ्टवेयर का मूल्यांकनः चूंकि एक डेटा मॉडल वास्तव में एक संगठन के बुनियादी ढांचे का प्रतिनिधित्व करता है, इसलिए सॉफ्टवेयर द्वारा निहित बुनियादी ढांचे और कंपनी द्वारा वास्तव में व्यवसाय करने के तरीके के बीच संभावित विसंगतियों की पहचान करने के लिए विक्रेता सॉफ्टवेयर का मूल्यांकन कंपनी के डेटा मॉडल के खिलाफ किया जा सकता है। मौजूदा डेटाबेस का एकीकरणः मौजूदा डेटाबेस की सामग्री को शब्दार्थ डेटा मॉडल के साथ परिभाषित करके, एक एकीकृत डेटा परिभाषा प्राप्त की जा सकती है। उचित तकनीक के साथ, परिणामी वैचारिक योजना का उपयोग वितरित डेटाबेस वातावरण में लेनदेन प्रसंस्करण को नियंत्रित करने के लिए किया जा सकता है। अमेरिकी वायु सेना एकीकृत सूचना सहायता प्रणाली (आई. 2. एस. 2) इस तरह की तकनीक का एक प्रयोगात्मक विकास और प्रदर्शन है, जिसे एक विषम प्रकार के डी. बी. एम. एस. वातावरण पर लागू किया जाता है। कम्प्यूटेशनल गणित अवधारणात्मक योजना इकाई-संबंध मॉडल सूचना मॉडल ऑब्जेक्ट-रोल मॉडलिंग ऑन्टोलॉजी (सूचना विज्ञान) रिलेशनल मॉडल/तस्मानिया शब्दार्थ प्रौद्योगिकी तीन योजना दृष्टिकोण संदर्भ आगे पढ़ने के लिए डेटाबेस डिजाइन-द सिमेंटिक मॉडलिंग दृष्टिकोण जोहान टेर बेक्के (1992) देखें। अर्थपूर्ण डेटा मॉडलिंग। प्रेन्टिस हॉल। अल्फोंसो एफ. कार्डेनास और डेनिस मैकलियोड (1990)। ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड और सिमेंटिक डेटाबेस सिस्टम में रिसर्च फाउंडेशन। प्रेन्टिस हॉल। पीटर ग्रे, कृष्णराव जी. कुलकर्णी और नॉर्मन डब्ल्यू. पैटन (1992)। ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड डेटाबेस-एक शब्दार्थिक डेटा मॉडल दृष्टिकोण। कंप्यूटर विज्ञान में प्रेंटिस-हॉल अंतर्राष्ट्रीय श्रृंखला। माइकल हैमर और डेनिस मैकलियोड (1978)। "द सिमेंटिक डेटा मॉडलः डेटा बेस अनुप्रयोगों के लिए एक मॉडलिंग तंत्र"। मेंः प्रोसी। एसीएम सिग्मोड इंटरनेशनल। कॉन्फ़. डेटा के प्रबंधन पर। ऑस्टिन, टेक्सास, 31 मई-2 जून, 1978, पृ. 26-36। हैमर, माइकल और डेनिस मैकलियोड। "एस. डी. एम. के साथ डेटाबेस विवरणः एक अर्थपूर्ण डेटाबेस मॉडल"। डाटाबेस सिस्टम (टी. ओ. डी. एस.) पर ए. सी. एम. लेनदेन 6.3 (1981): 351-86। वेब. बाहरी लिंक सिमेंटिक डेटा मॉडलिंग जोहान टेर बेक्के ट्रिब्यूट साइट। डेटा मॉडलिंग सिस्टम विश्लेषण ज्ञान प्रतिनिधित्व