Семантическая модель данных ( SDM ) — это высокоуровневое описание базы данных на основе семантики и формализм структурирования ( модель базы данных ) для баз данных. Эта модель базы данных предназначена для того, чтобы охватить больше смысла среды приложения, чем это возможно с помощью современных моделей баз данных. Спецификация SDM описывает базу данных с точки зрения типов объектов, существующих в среде приложения, классификаций и группировок этих объектов, а также структурных взаимосвязей между ними. SDM предоставляет набор примитивов моделирования высокого уровня для отражения семантики среды приложения. Размещая производную информацию в структурной спецификации базы данных, SDM позволяет просматривать одну и ту же информацию несколькими способами; это позволяет напрямую удовлетворить различные потребности и требования к обработке, обычно присутствующие в приложениях баз данных. Конструкция настоящего SDM основана на нашем опыте использования его предварительной версии. SDM предназначен для повышения эффективности и удобства использования систем баз данных. Описание базы данных SDM может служить формальным инструментом спецификации и документации для базы данных; он может обеспечить основу для поддержки множества мощных средств пользовательского интерфейса, он может служить концептуальной моделью базы данных в процессе проектирования базы данных; и его можно использовать в качестве модели базы данных для нового типа системы управления базами данных.
Семантическая модель данных в разработке программного обеспечения имеет различные значения:
Обычно данные экземпляра семантических моделей данных явно включают в себя виды отношений между различными элементами данных, например <находится в>. Для интерпретации смысла фактов из примеров необходимо знать смысл видов отношений (типов отношений). Поэтому семантические модели данных обычно стандартизируют такие типы отношений. Это означает, что второй тип семантических моделей данных позволяет экземплярам выражать факты, включающие в себя их собственные значения. Второй вид семантических моделей данных обычно предназначен для создания семантических баз данных. Возможность включать значение в семантические базы данных облегчает создание распределенных баз данных , которые позволяют приложениям интерпретировать значение из содержимого. Это означает, что семантические базы данных могут быть интегрированы, если они используют одни и те же (стандартные) типы отношений. Это также означает, что в целом они имеют более широкую применимость, чем реляционные или объектно-ориентированные базы данных .
Логическая структура данных системы управления базами данных (СУБД), будь то иерархическая , сетевая или реляционная , не может полностью удовлетворить требования к концептуальному определению данных, поскольку она ограничена по объему и смещена в сторону стратегии реализации, используемой СУБД. Таким образом, необходимость определения данных с концептуальной точки зрения привела к разработке методов семантического моделирования данных. То есть методы определения значения данных в контексте их взаимосвязей с другими данными, как показано на рисунке. Реальный мир с точки зрения ресурсов, идей, событий и т. д. символически определяется в физических хранилищах данных. Семантическая модель данных — это абстракция, которая определяет, как хранимые символы соотносятся с реальным миром. Таким образом, модель должна быть истинным представлением реального мира. [1]
По словам Класа и Шрефла (1995), «общая цель семантических моделей данных состоит в том, чтобы уловить больше смысла данных путем интеграции реляционных концепций с более мощными концепциями абстракции, известными из области искусственного интеллекта . Идея состоит в том, чтобы предоставить примитивы моделирования высокого уровня в виде неотъемлемая часть модели данных, облегчающая представление ситуаций реального мира». [2]
Потребность в семантических моделях данных была впервые осознана ВВС США в середине 1970-х годов в результате программы интегрированного автоматизированного производства (ICAM). Целью этой программы было повышение производительности производства за счет систематического применения компьютерных технологий. Программа ICAM выявила необходимость в улучшенных методах анализа и коммуникации для людей, участвующих в повышении производительности производства. В результате программа ICAM разработала серию методов, известных как методы IDEF (определение ICAM), которые включали следующее: [1]
В 1990-е годы применение методов семантического моделирования привело к созданию семантических моделей данных второго рода. Примером такой модели является семантическая модель данных, стандартизированная как ISO 15926-2 (2002 г.), которая получила дальнейшее развитие в языке семантического моделирования Gellish (2005 г.). Определение языка геллиш задокументировано в виде семантической модели данных. Gellish сам по себе является языком семантического моделирования, который можно использовать для создания других семантических моделей. Эти семантические модели могут храниться в базах данных Gellish, которые являются семантическими базами данных.
Семантическая модель данных может использоваться для многих целей. Некоторые ключевые цели включают: [1]
Эта статья включает общедоступные материалы Национального института стандартов и технологий.