Анализ существующих моделей управления семантическими данными

Статья посвящена анализу существующих моделей управления семантическими данными. В статье рассмотрены: теоретико-методологические основы моделей управления семантическими данными; выделены и проанализированы концепции основных моделей управления семантическими данными; сделан сравнительный анализ в таблице моделей управления семантическими данными.

Ключевые слова: модели, управление, сематические данные, система, база.

Практическое применение технологии баз данных, всегда сопровождается необходимостью решения задачи проектирования схемы базы данных для одной из коммерческих систем управления базами данных. Если предметная область охватывает не менее десятка различных типов объектов, вряд ли данная проблема может быть решена качественно, если обойтись без уровня семантического (концептуального) моделирования. По сей день такие семантические модели, как IDEF1X, Barker ERM, Chen ERM, UML, ORM известны во всем мире и реализованы в соответствующих программных инструментах (так называемые CASE-системы) [1, с.14].

В связи с использованием разных концепций для представления одних и тех же концепций необходимо разработать набор базовых концепций, к которым мы сводим концепции разных моделей. После такого «сведения к общему знаменателю» можно говорить о содержательном сравнении выразительных возможностей семантических моделей. Для разработки ряда базовых концепций мы используем общий подход к проблеме семантического моделирования, сформулированный Дейтом [5, с.11].

Широкое распространение реляционных СУБД и их использование в самых разных приложениях показывает, что реляционной модели данных достаточно для моделирования предметных областей. Однако проектирование реляционной базы данных с точки зрения отношений, на основе кратко описанного механизма нормализации часто является очень сложным и неудобным процессом для разработчика [3, с.24].

Таким образом, потребность проектировщиков баз данных в более удобных и мощных инструментах для моделирования предметной области привела к разработке семантических моделей данных. Поскольку любая разработанная семантическая модель данных, как и реляционная модель, содержит структурные, управляющие и неотъемлемые части, основная цель семантических моделей — предоставить возможность выражать семантику данных.

Прежде чем мы сделаем анализ и сравним семантические модели, посмотрим, как их можно использовать.

На практике семантическое моделирование чаще всего используется на первом этапе проектирования базы данных. В этом случае концептуальная схема базы данных создается в смысле семантической модели, которая затем вручную преобразуется в реляционную (или другую) схему. Этот процесс осуществляется под контролем техник, в которых очень четко определены все этапы такого преобразования.

Реже осуществляется автоматическая компиляция концептуальной схемы в реляционную. Известны два подхода: на основе явного представления концептуальной схемы в качестве исходной информации для компилятора и построение интегрированных систем проектирования с автоматическим созданием концептуальной схемы на основе интервью с техническими экспертами. В обоих случаях результатом является схема реляционной базы данных в третьей нормальной форме.

Третья возможность, которая не выходит (или выходит только) за рамки исследовательских и тестовых проектов, — это наконец работа с базой данных в семантической модели, то есть СУБД на основе семантических моделей данных. Здесь также рассматриваются два варианта: предоставление пользовательского интерфейса на основе семантической модели данных с автоматическим отображением структур в реляционную модель данных (это задача примерно такой же сложности, как автоматическое создание концептуальной схемы базы данных. в реляционной схеме) и прямая реализация СУБД на основе любой семантической модели данных. Второй подход наиболее близок к современным объектно-ориентированным СУБД, модели данных которых во многом схожи с семантическими моделями (хотя в одних аспектах они более эффективны, а в других — слабее). Проанализируем и выделим семантические категории и концепции сравниваемых моделей см. таб.1 [2, с.12].

Семантические категории и концепции сравниваемых моделей

Таким образом, мы можем сказать, что наметившиеся тенденции в развитии семантических моделей привели к увеличению выразительности этих моделей и семантических моделей с OMM как формальной системой с присущей им строгостью определений и выводов. Перейдем к сравнению модели относительно возможностей выражения ранее введенных классов ограничений таб. 2 [4, с.44].

Таблица 2

Семантические категории и концепции сопоставимых моделей

Выводы из рассмотренных примеров использования семантических моделей очевидны:

Создание качественных системных моделей возможно как со стандартом, так и без него; решение о его использовании должно приниматься в первую очередь исходя из прикладного контекста разрабатываемой информационной системы — с целью возможного включения модели в процессы интеграции и с точки зрения предпосылок для выполнения расчетов на модель. Соответствие стандарту можно дать как общую рекомендацию, но необходимость быстрых вычислений модели может, в определенных обстоятельствах, потребовать реализации более рациональной онтологии. Решение задачи оптимизации вычислений только аппаратными средствами обычно нерационально.

Литература:

1. Алиев, В. С. Информационные технологии и системы финансовог менеджмента / В. С. Алиев. — М.: ИНФРА-М, 2019. — 320 c.
2. Вендров, А. М. Практикум по проектированию программного обеспечения экономических информационных систем / А. М. Вендров. — М.: Финансы и статистика, 2021. — 192 c.
3. Демьянова О. В. Информационные технологии // Проблемы современной экономики. — 2018. − № 1 (33).
4. Рассел, Аллан Информационная революция. Путь к корпоративному разуму: моногр. / Аллан Рассел, Джим Дэвис, Глория Миллер. — М.: Альпина Паблишер, 2019. — 272 c.
5. Чудновский А. Д. Информационные технологии управления: учебное пособие. — 3-е изд., стер. — М.: КНОРУС, 2018. —104 с.