Generic data model
عام ڈیٹا ماڈل روایتی ڈیٹا ماڈل کی عمومی کاری ہیں۔ وہ معیاری عمومی تعلقات کی اقسام کی وضاحت کرتے ہیں، ان چیزوں کی اقسام کے ساتھ جو اس طرح کے تعلقات کی قسم سے متعلق ہو سکتی ہیں۔ عمومی ڈیٹا ماڈل کی تعریف قدرتی زبان کی تعریف سے ملتی جلتی ہے۔ مثال کے طور پر، ایک عام ڈیٹا ماڈل تعلقات کی اقسام کی وضاحت کر سکتا ہے جیسے کہ 'درجہ بندی کا تعلق'، ایک انفرادی چیز اور ایک قسم کی چیز (ایک کلاس) اور 'جزوی-مکمل تعلق' کے درمیان بائنری تعلق ہونے کی وجہ سے، دو چیزوں کے درمیان بائنری تعلق ہونے کی وجہ سے، ایک حصہ کے کردار کے ساتھ، دوسرا پورے کے کردار کے ساتھ، قطع نظر اس بات سے قطع نظر کہ کس قسم کی چیزیں متعلق ہیں۔ کلاسوں کی ایک قابل توسیع فہرست کو دیکھتے ہوئے، یہ کسی بھی انفرادی چیز کی درجہ بندی اور کسی بھی انفرادی شے کے لیے جزوی-مکمل تعلقات کی وضاحت کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ تعلقات کی اقسام کی ایک قابل توسیع فہرست کو معیاری بنا کر، ایک عام ڈیٹا ماڈل لامحدود تعداد میں حقائق کے اظہار کو قابل بناتا ہے اور قدرتی زبانوں کی صلاحیتوں تک پہنچتا ہے۔ دوسری طرف روایتی ڈیٹا ماڈلز کا ایک مقررہ اور محدود ڈومین دائرہ کار ہوتا ہے، کیونکہ اس طرح کے ماڈل کا فوری استعمال (استعمال) صرف ان قسم کے حقائق کے اظہار کی اجازت دیتا ہے جو ماڈل میں پہلے سے طے شدہ ہوتے ہیں۔ عام ڈیٹا ماڈل روایتی ڈیٹا ماڈل کی کچھ خامیوں کو حل کرنے کے نقطہ نظر کے طور پر تیار کیے جاتے ہیں۔ مثال کے طور پر، مختلف ماڈلرز عام طور پر ایک ہی ڈومین کے مختلف روایتی ڈیٹا ماڈل تیار کرتے ہیں۔ یہ مختلف لوگوں کے نمونوں کو ایک ساتھ لانے میں دشواری کا باعث بن سکتا ہے اور ڈیٹا کے تبادلے اور ڈیٹا انضمام کے لیے ایک رکاوٹ ہے۔ تاہم، مستقل طور پر، یہ فرق ماڈلز میں تجریدی کی مختلف سطحوں اور حقائق کی ان اقسام میں فرق سے منسوب ہے جن کی فوری تصدیق کی جا سکتی ہے (ماڈلز کی بامعنی اظہار کی صلاحیتیں)۔ ماڈلرز کو کچھ عناصر پر بات چیت اور اتفاق کرنے کی ضرورت ہے جنہیں زیادہ ٹھوس طریقے سے پیش کیا جانا چاہیے، تاکہ اختلافات کو کم اہم بنایا جا سکے۔ عام ڈیٹا ماڈل کے موضوعات عام نمونے ایسے عام نمونے ہیں جو ماڈلنگ کاروبار کے لیے فائدہ اٹھانے کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں۔ ان میں پارٹی کے لیے ادارے کی اقسام (بشمول پرسن اور آرگنائزیشن)، پروڈکٹ ٹائپ، پروڈکٹ انسٹانس، ایکٹیویٹی ٹائپ، ایکٹیویٹی انسٹانس، کنٹریکٹ، جیوگرافک ایریا، اور سائٹ شامل ہیں۔ ایک ماڈل جس میں واضح طور پر ان ہستی کلاسوں کے ورژن شامل ہوں گے، معقول حد تک مضبوط اور سمجھنے میں معقول حد تک آسان دونوں ہوں گے۔ مزید تجریدی ماڈل عام مقصد کے ٹولز کے لیے موزوں ہیں، اور چیز اور چیز کی قسم پر تغیرات پر مشتمل ہیں، تمام اصل ڈیٹا ان کی مثالیں ہیں۔ اس طرح کے تجریدی نمونوں کو سنبھالنا ایک طرف زیادہ مشکل ہے، کیونکہ وہ حقیقی دنیا کی چیزوں کے بارے میں زیادہ اظہار خیال نہیں کرتے ہیں، لیکن دوسری طرف ان کا اطلاق بہت زیادہ ہوتا ہے، خاص طور پر اگر ان کے ساتھ ایک معیاری لغت ہو۔ زیادہ ٹھوس اور مخصوص ڈیٹا ماڈل دائرہ کار یا ماحول میں تبدیلی کے طور پر تبدیل ہونے کا خطرہ مول لیں گے۔ عام ڈیٹا ماڈلنگ کے لیے نقطہ نظر عام ڈیٹا ماڈلنگ کے لیے ایک نقطہ نظر میں درج ذیل خصوصیات ہوتی ہیں: ایک عام ڈیٹا ماڈل عام ہستی کی اقسام پر مشتمل ہوگا، جیسے کہ 'انفرادی چیز'، 'کلاس'، 'رشتہ'، اور ممکنہ طور پر ان کی متعدد ذیلی اقسام۔ ہر انفرادی چیز ایک عام ہستی کی مثال ہے جسے 'انفرادی چیز' یا اس کی ذیلی اقسام میں سے ایک کہا جاتا ہے۔ ہر انفرادی چیز کو واضح درجہ بندی کے رشتے کا استعمال کرتے ہوئے ایک قسم کی چیز ('کلاس') کے ذریعہ واضح طور پر درجہ بندی کیا جاتا ہے۔ اس درجہ بندی کے لیے استعمال ہونے والی کلاسوں کو علیحدہ طور پر ہستی 'کلاس' یا اس کی ذیلی اقسام میں سے کسی ایک کی معیاری مثالوں کے طور پر بیان کیا جاتا ہے، جیسے 'کلاس آف ریلیشن شپ'۔ ان معیاری کلاسوں کو عام طور پر 'حوالہ ڈیٹا' کہا جاتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ ڈومین مخصوص علم ان معیاری مثالوں میں حاصل کیا جاتا ہے نہ کہ ہستی کی اقسام کے طور پر۔ مثال کے طور پر، کار، پہیہ، عمارت، جہاز، اور درجہ حرارت، لمبائی وغیرہ جیسے تصورات۔ معیاری مثالیں ہیں۔ لیکن تعلقات کی معیاری اقسام، جیسے کہ 'مشتمل ہے' اور 'شامل ہے' کو معیاری مثالوں کے طور پر بیان کیا جا سکتا ہے۔ ماڈلنگ کا یہ طریقہ معیاری کلاسوں اور معیاری تعلقات کی اقسام کو ڈیٹا (مثالوں) کے طور پر شامل کرنے کی اجازت دیتا ہے، جو ڈیٹا ماڈل کو لچکدار بناتا ہے اور جب ایپلی کیشن کا دائرہ کار بدلتا ہے تو ڈیٹا ماڈل کو تبدیل ہونے سے روکتا ہے۔ عام ڈیٹا ماڈل کے قواعد ایک عام ڈیٹا ماڈل مندرجہ ذیل اصولوں کی پابندی کرتا ہے]: امیدوار کی صفات کو دیگر ہستی کی اقسام کے ساتھ تعلقات کی نمائندگی کے طور پر سمجھا جاتا ہے۔ ہستی کی اقسام کی نمائندگی کی جاتی ہے، اور ان کا نام کسی چیز کی بنیادی نوعیت کے نام پر رکھا جاتا ہے، نہ کہ کسی خاص سیاق و سباق میں اس کا کردار۔ اداروں کی اقسام کا انتخاب کیا جاتا ہے۔ اس طرح اس اصول کے نتیجے میں، کسی وجود کی قسم کا کوئی بھی واقعہ اس کی تخلیق کے وقت سے لے کر اس کے تباہ ہونے تک اس سے تعلق رکھتا ہے، نہ کہ صرف اس وقت جب وہ دلچسپی کا حامل ہو۔ یہ بنیادی ڈیٹا کا انتظام کرتے وقت اہم ہوتا ہے، بجائے اس کے کہ ایپلی کیشنز کے ذریعہ اس پر استعمال ہونے والے خیالات۔ ہم انٹی ٹائپز کو کہتے ہیں جو اس اصول کے مطابق عام ہستی کی اقسام ہیں۔ اداروں کے پاس ڈیٹا بیس یا ایکسچینج فائل کے اندر ایک مقامی شناخت کنندہ ہوتا ہے۔ یہ مصنوعی ہونے چاہئیں اور منفرد ہونے کا انتظام ہونا چاہیے۔ تعلقات کو مقامی شناخت کے حصے کے طور پر استعمال نہیں کیا جاتا ہے۔ سرگرمیاں، رشتے اور واقعات کے اثرات کی نمائندگی ہستی کی اقسام (صفات نہیں) سے ہوتی ہے۔ ہستی کی اقسام، ماڈل کے لیے ایک عالمگیر سیاق و سباق کی وضاحت کرنے کے لیے، ہستی کی اقسام کے ذیلی قسم/سپر قسم کے درجہ بندی کا حصہ ہیں۔ چونکہ رشتوں کی اقسام بھی وجود کی اقسام ہیں، اس لیے انہیں تعلقات کی اقسام کے ذیلی قسم/سپر قسم کے درجہ بندی میں بھی ترتیب دیا جاتا ہے۔ تعلقات کی اقسام کو اعلی (عام) سطح پر بیان کیا جاتا ہے، جو کہ اعلی ترین سطح ہے جہاں تعلقات کی قسم اب بھی درست ہے۔ مثال کے طور پر، ایک کمپوزیشن ریلیشن شپ (جس کا اشارہ اس جملے سے ملتا ہے: 'اس پر مشتمل ہے') کی تعریف ایک 'انفرادی چیز' اور دوسری 'انفرادی چیز' کے درمیان تعلق کے طور پر کی جاتی ہے (اور نہ کہ صرف مثال کے طور پر اس کے درمیان۔ آرڈر اور آرڈر لائن)۔ اس عام سطح کا مطلب یہ ہے کہ تعلقات کی قسم کا اطلاق اصولی طور پر کسی بھی انفرادی چیز اور کسی دوسری انفرادی چیز کے درمیان کیا جا سکتا ہے۔ اضافی رکاوٹوں کی وضاحت 'حوالہ ڈیٹا' میں کی گئی ہے، جو چیزوں کی اقسام کے درمیان تعلقات کی معیاری مثالیں ہیں۔ عام ڈیٹا ماڈلز کی مثالیں آئی ایس او 10303-221، آئی ایس او 15926 اور گیلش یا گیلش انگریزی ہیں۔ ڈیٹا ماڈل پیٹرنز: کنونشن آف تھاٹ بذریعہ ڈیوڈ سی۔ ہی۔ 1995 میں انٹرپرائز ماڈل پیٹرنز میں پایا گیا: ڈیوڈ سی ہی کے ذریعہ دنیا کی وضاحت۔ 2011 اینٹیٹی-ایٹریبیوٹ-ویلیو ماڈل ایٹریبیوٹ-ویلیو سسٹم کامن ڈیٹا ماڈل حوالہ جات 1 بھی دیکھیں۔ ڈیوڈ سی۔ ہی۔ 1995 میں۔ ڈیٹا ماڈل پیٹرن: کنونشن آف تھاٹ۔ (نیویارک: ڈورسیٹ ہاؤس)۔ 2. ڈیوڈ سی۔ ہی۔ 2011 میں۔ انٹرپرائز ماڈل پیٹرن: دنیا کی وضاحت۔ (بریڈلی بیچ، نیو جرسی: تکنیکی اشاعت)۔ 3. میتھیو ویسٹ 2011۔ اعلی معیار کے ڈیٹا ماڈل تیار کرنا (مورگن کافمین) بیرونی روابط ڈیٹا فلو ڈائیگرام گیلیش انگریزی اور گیلیش ڈکشنری اور گیلیش ڈیٹا ماڈلنگ کے بارے میں دستاویزات