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Modelo de datos genérico

Ejemplo de un modelo de datos genérico. [1]

Los modelos de datos genéricos son generalizaciones de los modelos de datos convencionales . Definen tipos de relaciones generales estandarizados, junto con los tipos de cosas que pueden estar relacionadas mediante ese tipo de relación.

Descripción general

La definición de modelo de datos genérico es similar a la definición de un lenguaje natural. Por ejemplo, un modelo de datos genérico puede definir tipos de relación como una "relación de clasificación", que es una relación binaria entre una cosa individual y un tipo de cosa (una clase) y una "relación parte-todo", que es una relación binaria entre dos cosas, una con el papel de parte, la otra con el papel de todo, independientemente del tipo de cosas que estén relacionadas. Dada una lista extensible de clases, esto permite la clasificación de cualquier cosa individual y especificar relaciones parte-todo para cualquier objeto individual. Mediante la estandarización de una lista extensible de tipos de relación, un modelo de datos genérico permite la expresión de un número ilimitado de tipos de hechos y se acercará a las capacidades de los lenguajes naturales. Los modelos de datos convencionales, por otro lado, tienen un alcance de dominio fijo y limitado, porque la instanciación (uso) de dicho modelo solo permite expresiones de tipos de hechos que están predefinidos en el modelo.

Historia

Los modelos de datos genéricos se desarrollan como una estrategia para resolver algunas deficiencias de los modelos de datos convencionales . Por ejemplo, diferentes modeladores suelen producir diferentes modelos de datos convencionales del mismo dominio. Esto puede generar dificultades para reunir los modelos de diferentes personas y es un obstáculo para el intercambio y la integración de datos. Sin embargo, invariablemente, esta diferencia se puede atribuir a diferentes niveles de abstracción en los modelos y a diferencias en los tipos de hechos que se pueden instanciar (las capacidades de expresión semántica de los modelos). Los modeladores deben comunicarse y acordar ciertos elementos que se deben representar de manera más concreta, para que las diferencias sean menos significativas.

Temas genéricos de modelos de datos

Patrones genéricos

Existen patrones genéricos que se pueden utilizar con ventaja para modelar negocios. Entre ellos se incluyen los tipos de entidad PARTE (con PERSONA y ORGANIZACIÓN incluidas), TIPO DE PRODUCTO, INSTANCIA DE PRODUCTO, TIPO DE ACTIVIDAD, INSTANCIA DE ACTIVIDAD, CONTRATO, ÁREA GEOGRÁFICA y SITIO. Un modelo que incluya explícitamente versiones de estas clases de entidad será razonablemente sólido y razonablemente fácil de entender.

Los modelos más abstractos son adecuados para herramientas de uso general y consisten en variaciones de COSA y TIPO DE COSA, y todos los datos reales son instancias de estos. Estos modelos abstractos son, por un lado, más difíciles de manejar, ya que no son muy expresivos de cosas del mundo real, pero por otro lado tienen una aplicabilidad mucho más amplia, especialmente si están acompañados de un diccionario estandarizado. Los modelos de datos más concretos y específicos corren el riesgo de tener que cambiar a medida que cambia el alcance o el entorno.

Enfoque al modelado de datos genéricos

Un enfoque para el modelado de datos genéricos tiene las siguientes características:

Esta forma de modelado permite la adición de clases estándar y tipos de relaciones estándar como datos (instancias), lo que hace que el modelo de datos sea flexible y evita cambios en el modelo de datos cuando cambia el alcance de la aplicación.

Reglas genéricas del modelo de datos

Un modelo de datos genérico obedece las siguientes reglas [2] ]:

  1. Los atributos del candidato se tratan como si representaran relaciones con otros tipos de entidades.
  2. Los tipos de entidad se representan y se nombran en función de la naturaleza subyacente de una cosa, no del papel que desempeña en un contexto particular. Los tipos de entidad se eligen. Por lo tanto, como resultado de este principio, cualquier ocurrencia de un tipo de entidad pertenecerá a él desde el momento en que se crea hasta el momento en que se destruye, no solo mientras sea de interés. Esto es importante cuando se administran los datos subyacentes, en lugar de las vistas que las aplicaciones utilizan sobre ellos. Llamamos tipos de entidad genéricos a los tipos de entidad que se ajustan a este principio.
  3. Las entidades tienen un identificador local dentro de una base de datos o archivo de intercambio. Estos deben ser artificiales y estar gestionados para que sean únicos. Las relaciones no se utilizan como parte del identificador local.
  4. Las actividades, relaciones y efectos de eventos están representados por tipos de entidad (no atributos).
  5. Los tipos de entidad forman parte de una jerarquía de subtipos o supertipos de tipos de entidad, con el fin de definir un contexto universal para el modelo. Como los tipos de relación también son tipos de entidad, también se organizan en una jerarquía de subtipos o supertipos de tipos de relación.
  6. Los tipos de relaciones se definen en un nivel alto (genérico), siendo el nivel más alto en el que el tipo de relación sigue siendo válido. Por ejemplo, una relación de composición (indicada por la frase: 'está compuesta de') se define como una relación entre una 'cosa individual' y otra 'cosa individual' (y no solo entre, por ejemplo, un pedido y una línea de pedido). Este nivel genérico significa que el tipo de relación puede aplicarse en principio entre cualquier cosa individual y cualquier otra cosa individual. Se definen restricciones adicionales en los 'datos de referencia', que son instancias estándar de relaciones entre tipos de cosas.

Ejemplos

Ejemplos de modelos de datos genéricos son

Véase también

Referencias

  1. ^ Amnon Shabo (2006). Estándares de datos genómicos clínicos para farmacogenética y farmacogenómica Archivado el 18 de octubre de 2011 en Wayback Machine .
  2. ^ Matthew West y Julian Fowler (1999). Desarrollo de modelos de datos de alta calidad Archivado el 9 de septiembre de 2020 en Wayback Machine . Ejecutivo de enlace técnico de STEP de European Process Industries (EPISTLE).

1. David C. Hay. 1995. Patrones de modelos de datos: convenciones del pensamiento . (Nueva York: Dorset House).

2. David C. Hay. 2011. Patrones de modelos empresariales: descripción del mundo . (Bradley Beach, Nueva Jersey: Technics Publications).

3. Matthew West 2011. Desarrollo de modelos de datos de alta calidad (Morgan Kaufmann)

Enlaces externos