نموذج البيانات الدلالية

(تم التحويل من Semantic data model)
نموذج البيانات الدلالية
Semantic data model
نوع العمليةوصف قاعدة بيانات مبنية على الدلالات
المنتجGellish (2005), ISO 15926-2 (2002)
الشركات الرائدةالقوات الجوية الأمريكية، كبرنامج للتصنيع المتكامل بمساعدة الحاسب
المنشآت الرئيسيةتخطيط مصادر البيانات ، بناء قواعد بيانات قابلة للمشاركة ، تقييم برامج الموردين ، تكامل قواعد البيانات الموجودة
سنة الاختراعمنتصف ع1970
علاقة "نماذج البيانات الدلالية" بـ "مخازن البيانات المادية" و "العالم الحقيقي".[1]

نموذج البيانات الدلالية Semantic data model (SDM) هو وصف قاعدة بيانات عالية المستوى يعتمد على الدلالات والهيكلة الشكلية (لنموذج قاعدة البيانات) لقواعد البيانات. تم تصميم نموذج قاعدة البيانات هذا لالتقاط المزيد من معنى بيئة التطبيق أكثر مما هو ممكن مع نماذج قواعد البيانات المعاصرة. تصف مواصفات SDM قاعدة البيانات من حيث أنواع الكيانات الموجودة في بيئة التطبيق، وتصنيفات هذه الكيانات وتجمعاتها، والترابطات الهيكلية فيما بينها. يوفر SDM مجموعة من النماذج الأولية عالية المستوى لالتقاط دلالات بيئة التطبيق. من خلال استيعاب المعلومات المشتقة في المواصفات الهيكلية لقاعدة البيانات، يسمح SDM بعرض نفس المعلومات بعدة طرق؛ هذا يجعل من الممكن تلبية مجموعة متنوعة من الاحتياجات ومتطلبات المعالجة الموجودة عادة في تطبيقات قواعد البيانات. يعتمد تصميم SDM الحالي على خبرتنا في استخدام نسخة أولية منه. تم تصميم SDM لتعزيز فعالية وسهولة استخدام أنظمة قواعد البيانات. يمكن أن يكون وصف قاعدة بيانات SDM بمثابة مواصفات رسمية وأداة توثيق لقاعدة البيانات؛ يمكن أن يوفر أساساً لدعم مجموعة متنوعة من مرافق واجهة المستخدم القوية، ويمكن أن يكون بمثابة نموذج قاعدة بيانات مفاهيمي في عملية تصميم قاعدة البيانات؛ ويمكن استخدامه كنموذج قاعدة بيانات لنوع جديد من نظام إدارة قواعد البيانات.

إن نموذج البيانات الدلالية في هندسة البرمجيات له معاني مختلفة:

  1. إنه نموذج بيانات مفاهيمية يتم فيه تضمين المعلومات الدلالية. هذا يعني أن النموذج يصف معنى مثيلاته. مثل نموذج البيانات الدلالية هذا هو تجريد يحدد كيفية ارتباط الرموز المخزنة (بيانات المثيل) بالعالم الحقيقي.[1]
  2. هو نموذج بيانات مفاهيمية يتضمن القدرة على التعبير عن المعلومات وتبادلها والتي تمكن الأطراف من تفسير المعنى (الدلالات) من الأمثلة، دون الحاجة إلى معرفة النموذج المرجعي. هذه النماذج الدلالية موجهة للحقائق (على عكس الكائنية-التوجه). يتم التعبير عن الحقائق عادةً بواسطة العلاقات الثنائية بين عناصر البيانات، بينما يتم التعبير عن العلاقات ذات الترتيب الأعلى كمجموعات من العلاقات الثنائية. عادةً ما يكون للعلاقات الثنائية شكل ثلاثي: كائن - علاقة نوع - كائن. على سبيل المثال: برج إيفل <يقع في> باريس.

عادةً ما تتضمن بيانات المثيل لنماذج البيانات الدلالية بشكل صريح أنواع العلاقات بين عناصر البيانات المختلفة، مثل <يقع في>. لتفسير معنى الحقائق من الأمثلة، من الضروري أن يكون معنى أنواع العلاقات (أنواع العلاقات) معروفاً. لذلك، عادةً ما تعمل نماذج البيانات الدلالية على توحيد أنواع العلاقات هذه. هذا يعني أن النوع الثاني من نماذج البيانات الدلالية يمكّن الأمثلة من التعبير عن الحقائق التي تتضمن معانيها الخاصة. عادةً ما يُقصد بالنوع الثاني من نماذج البيانات الدلالية إنشاء قواعد بيانات دلالية. القدرة على تضمين المعنى في قواعد البيانات الدلالية تسهل بناء قاعدة بيانات موزعة تمكن التطبيقات من تفسير المعنى من المحتوى. هذا يعني أنه يمكن دمج قواعد البيانات الدلالية عندما تستخدم نفس أنواع العلاقات (القياسية). هذا يعني أيضاً أن لديهم عموماً قابلية تطبيق أوسع من قواعد البيانات الارتباطية أو قاعدة البيانات كائنية التوجه.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

ملخص

لا يمكن لبنية البيانات المنطقية لـ نظام إدارة قاعدة البيانات (DBMS)، سواءأكانت هرمية، شبكية، أو ارتباطي، أن تلبي تماماً المتطلبات للتعريف المفاهيمي للبيانات، لأنها محدودة النطاق ومنحازة نحو استراتيجية التنفيذ التي يستخدمها نظام إدارة قواعد البيانات. لذلك، أدت الحاجة إلى تعريف البيانات من العرض المفاهيمي إلى تطوير تقنيات نمذجة البيانات الدلالية. أي تقنيات لتحديد معنى البيانات في سياق علاقاتها المتبادلة مع البيانات الأخرى، كما هو موضح في الشكل. يتم تعريف العالم الحقيقي، من حيث الموارد والأفكار والأحداث وما إلى ذلك، بشكل رمزي داخل مخازن البيانات المادية. نموذج البيانات الدلالية هو تجريد يحدد كيفية ارتباط الرموز المخزنة بالعالم الحقيقي. وبالتالي، يجب أن يكون النموذج تمثيلًا حقيقياً للعالم الحقيقي.[1]

وفقًا لكلاس وشريفل (1995) ، فإن "الهدف العام لنماذج البيانات الدلالية هو الحصول على معنى أكبر للبيانات من خلال دمج المفاهيم الارتباطية مع مفاهيم التجريد الأكثر قوة والمعروفة من مجال الذكاء الاصطناعي. والفكرة هي توفير معلومات عالية أساسيات نمذجة المستوى كجزء لا يتجزأ من نموذج البيانات من أجل تسهيل تمثيل مواقف العالم الحقيقي".[2]


تاريخ

تم التعرف على الحاجة إلى نماذج البيانات الدلالية لأول مرة من قبل القوات الجوية الأمريكية في منتصف السبعينيات نتيجة لبرنامج التصنيع المتكامل بمساعدة الحاسب (ICAM). كان الهدف من هذا البرنامج هو زيادة إنتاجية التصنيع من خلال التطبيق المنهجي لتكنولوجيا الحاسب. حدد برنامج ICAM الحاجة إلى تقنيات تحليل واتصال أفضل للأشخاص المشاركين في تحسين إنتاجية التصنيع. ونتيجة لذلك، طور برنامج ICAM سلسلة من الأساليب المعروفة باسم أساليب IDEF (تعريف ICAM) والتي تضمنت ما يلي:[1]

  • IDEF0 تستخدم لإنتاج "نموذج وظيفي" وهو تمثيل منظم للأنشطة أو العمليات داخل البيئة أو النظام.
  • IDEF1 تستخدم لإنتاج "نموذج المعلومات" الذي يمثل بنية ودلالات المعلومات داخل البيئة أو النظام.
    • IDEF1X هي تقنية نمذجة البيانات الدلالية. يتم استخدامه لإنتاج نموذج معلومات رسومي يمثل بنية ودلالات المعلومات داخل بيئة أو نظام. يسمح استخدام هذا المعيار ببناء نماذج البيانات الدلالية التي قد تعمل على دعم إدارة البيانات كمورد، وتكامل أنظمة المعلومات، وبناء قواعد بيانات الحاسب.
  • IDEF2 تُستخدم لإنتاج "نموذج ديناميكي" يمثل الخصائص السلوكية المتغيرة بالزمن للبيئة أو النظام.

خلال التسعينيات، أدى تطبيق تقنيات النمذجة الدلالية إلى نماذج البيانات الدلالية من النوع الثاني. مثال على ذلك هو نموذج البيانات الدلالية الذي تم توحيده كـ ISO 15926-2، والذي تم تطويره إلى لغة النمذجة الدلالية گلِش (2005). تم توثيق تعريف اللغة الغيلية في شكل نموذج بيانات دلالي. گلِش نفسها هي لغة نمذجة دلالية، يمكن استخدامها لإنشاء نماذج دلالية أخرى. يمكن تخزين هذه النماذج الدلالية في قواعد البيانات گلِش، كونها قواعد بيانات دلالية.

التطبيقات

يمكن استخدام نموذج البيانات الدلالية لخدمة أغراض عديدة. تشمل بعض الأهداف الرئيسية:[1]

  • تخطيط موارد البيانات: يمكن استخدام نموذج بيانات أولي لتوفير نظرة شاملة للبيانات المطلوبة لتشغيل مؤسسة. يمكن بعد ذلك تحليل النموذج لتحديد المشاريع ونطاقها لبناء موارد البيانات المشتركة.
  • بناء قواعد بيانات قابلة للمشاركة: يمكن استخدام نموذج مطور بالكامل لتحديد طريقة عرض مستقلة للتطبيق للبيانات والتي يمكن التحقق من صحتها من قبل المستخدمين ثم تحويلها إلى تصميم قاعدة بيانات مادي لأي من تقنيات نظم إدارة قواعد البيانات المتنوعة. بالإضافة إلى إنشاء قواعد بيانات متسقة وقابلة للمشاركة، يمكن تخفيض تكاليف التطوير بشكل كبير من خلال نمذجة البيانات.
  • تقييم برنامج البائع: نظراً لأن نموذج البيانات يمثل فعلياً البنية التحتية لمؤسسة ما، يمكن تقييم برنامج المورد مقابل نموذج بيانات الشركة من أجل تحديد التناقضات المحتملة بين البنية التحتية التي يتضمنها البرنامج والطريقة التي تمارس بها الشركة أعمالها بالفعل.
  • تكامل قواعد البيانات الموجودة: من خلال تحديد محتويات قواعد البيانات الموجودة مع نماذج البيانات الدلالية، يمكن اشتقاق تعريف متكامل للبيانات. باستخدام التكنولوجيا المناسبة، يمكن استخدام المخطط المفاهيمي الناتج للتحكم في معالجة المعاملات في بيئة قاعدة بيانات موزعة. نظام دعم المعلومات المتكامل للقوات الجوية الأمريكية (I2S2) هو تطوير تجريبي وإثبات لهذا النوع من التكنولوجيا، يتم تطبيقه على نوع غير متجانس من بيئات نظم إدارة قواعد البيانات.

انظر أيضاً

المراجع

قالب:NIST-PD

  1. ^ أ ب ت ث ج FIPS Publication 184 Archived 2013-12-03 at the Wayback Machine released of IDEF1X by the Computer Systems Laboratory of the National Institute of Standards and Technology (NIST). 21 December 1993.
  2. ^ Wolfgang Klas, Michael Schrefl (1995). "Semantic data modeling" In: Metaclasses and Their Application. Book Series Lecture Notes in Computer Science. Publisher Springer Berlin / Heidelberg. Volume Volume 943/1995.

للاستزادة

  • Database Design - The Semantic Modelling Approach
  • Johan ter Bekke (1992). Semantic Data Modeling. Prentice Hall.
  • Alfonso F. Cardenas and Dennis McLeod (1990). Research Foundations in Object-Oriented and Semantic Database Systems. Prentice Hall.
  • Peter Gray, Krishnarao G. Kulkarni and, Norman W. Paton (1992). Object-Oriented Databases: A Semantic Data Model Approach. Prentice-Hall International Series in Computer Science.
  • Michael Hammer and Dennis McLeod (1978). "The Semantic Data Model: a Modeling Mechanism for Data Base Applications." In: Proc. ACM SIGMOD Int’l. Conf. on Management of Data. Austin, Texas, May 31 - June 2, 1978, pp. 26–36.
  • Hammer, Michael, and Dennis McLeod. "Database Description with SDM: A Semantic Database Model." ACM Transactions on Database Systems (TODS) 6.3 (1981): 351-86. Web.

وصلات خارجية