Введение в информационные системы. Брюхомицкий Ю.А. - 11 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТТИ ЮФУ | Таганрог

Составители: 

Рубрика: 

11
капсулируют (не требуют специального описания) свойства конкретных дан-
ных.
Отдельные свойства категорий наследуются принадлежащими к ним
данными. Кроме того, устраняется дублирование имен: имена подобных объек-
тов и их свойств могут быть абстрагированы соответственно в имя категории и
имя свойства категории. Например, путем присвоения самой категории имени
СЛУЖАЩИЙ, а свойству этой
категории – имени ВОЗРАСТ, устраняется по-
вторение имен в каждой тройке < СЛУЖАЩИЙ, ВОЗРАСТ, ЗНАЧЕНИЕ >.
Еще одно преимущество сильно типизированных моделей состоит в
возможности устранять очевидную противоречивость данных, поскольку се-
мантически близкие данные будут рассматриваться в рамках одной категории.
Это не всегда имеет место в слабо типизированных моделях данных. Гибкость
последних позволяет отводить
факту различные места в общей структуре фак-
тов. В слабо типизированных моделях обнаружить противоречивость далеких
по представлению фактов очень трудно.
В отличие от сильно типизированных моделей слабо типизированные
модели данных обеспечивают интеграцию данных и категорий. Предельные
возможности в этом плане обеспечиваются исчислением предикатов, в котором
акцент делается на обеспечении универсальности
средств описания, вне связи с
искусственными ограничениями на типизацию и категоризацию данных. Во
многих моделях данных исчисление предикатов используется для представле-
ния знаний, не реализуемого базовыми средствами модели.
Вместе с тем, исчисление предикатов не обеспечивает хорошего на-
глядного представления данных, поскольку предполагает работу с линейными
текстами (или с конструкциями формального языка
типа ПРОЛОГ), и поэтому
не может служить универсальным средством моделирования.
Основные причины, по которым в сильно типизированных моделях
поддерживаются столь серьезные ограничения, связаны с тем, что число пред-
ставляемых объектов обычно весьма велико, а возможности интеллекта челове-
ка ограничены. Для облегчения понимания данных и работы с ними необходи-
мо разбить
множество объектов на подмножества. Элементы каждого подмно-
жества должны подчиняться общим закономерностям. При небольшом числе
объектов или высоком уровне интеллекта пользователей ограничения могут
быть ослаблены, а значения представлены в естественной для них форме.
Определение модели данных. Большинство моделей данных, исполь-
зуемых в СОД, относится к сильно типизированным. Поэтому в данном курсе
основное внимание будет уделено именно этим моделях. В модели данных кон-
кретной предметной области совокупность именованных категорий (например,
ЛИЧНОСТЬ, АВТОМОБИЛЬ), их свойств (ФИО, МАРКА АВТОМОБИЛЯ) и
связей между ними (ВЛАДЕЕТ, ВОДИТ) называется схемой.
Рассмотрим простую модель данных – т.н. «плоский файл», в которой
категории называются типами сущностей, а свойства категорий –
атрибутами.

Страницы