ВУЗ:
Составители:
10
а не фиксацией абсолютного времени. В разных аспектах использования данных
может меняться информационная ценность новых и старых данных. Например,
в расчетах заработной платы предприятия используется текущий размер зара-
ботной платы служащего и не требуется знания всех предыдущих изменений
его заработка. В то же время, для других приложений, связанных, например, с
динамикой роста заработной платы на предприятии, сведения об изменениях
заработка служащего станут необходимыми. Поэтому характеристика времени
во многих моделях данных подменяется, либо некоторыми другими характери-
стиками, либо упорядочением объектов.
Опуская временную характеристику, приходим к следующему пред-
ставлению элементарной единицы данных:
<имя объекта, свойства объекта, значение свойства>.
Она может быть
реализована множеством способов, что и привело к
созданию множества моделей данных. Простым и естественным способом
представления элементарных данных и связей между ними является сетевая
структура, в которой вершины соответствуют элементам, а дуги – связям между
ними. Другой мощный способ установления связей между данными состоит в
распределении их по категориям. Данные одной категории
предполагаются по-
добными. В соответствии с уровнем требований к категоризации данных, моде-
ли данных разделяются на два класса: сильно типизированные и слабо типизи-
рованные.
Сильно типизированные – это модели, в которых предполага-
ется, что все данные должны быть отнесены к какой-либо категории. Если дан-
ные нельзя отнести ни к одной
из них, то их следует с помощью искусственных
приемов привести к той или иной категории.
Слабо типизированные модели не связаны никакими предпо-
ложениями относительно категорий. Категории используются в той степени, в
какой это целесообразно в каждом конкретном случае. Отдельные данные могут
существовать как сами по себе, так и в связи с
другими данными.
Сильно типизированные модели накладывают весьма жесткие ограни-
чения на представление данных и на их применение, что затрудняет передачу
тонких семантических различий. Например, категория СЛУЖАЩИЙ в сильно
типизированной модели данных должна быть гомогенной, т. е. все объекты,
принадлежащие этой категории, должны иметь однотипные свойства, структуру
и т. д. Между
тем, женатые и неженатые, временные и постоянные, находящие-
ся на сдельной и повременной оплате служащие могут характеризоваться по-
разному.
Вместе с тем, сильно типизированные модели данных обладают и
большими достоинствами. Они позволяют построить строгие абстракции
свойств данных и исследовать их в терминах категорий. Иными словами, можно
построить теорию, основывающуюся на категориях
, которые фактически ин-
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- …
- следующая ›
- последняя »
