Семантическая модель данных ( SDM ) — это высокоуровневое описание базы данных на основе семантики и структурный формализм ( модель базы данных ) для баз данных. Эта модель базы данных разработана 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 видов сущностей, существующих в среде приложения, классификаций и группировок этих сущностей и структурных взаимосвязей между ними. SDM предоставляет набор примитивов моделирования высокого уровня для захвата семантики среды приложения. Размещая производную информацию в структурной спецификации базы данных, SDM позволяет просматривать одну и ту же информацию несколькими способами; это позволяет напрямую учитывать различные потребности и требования к обработке, обычно присутствующие в приложениях баз данных. Конструкция настоящей SDM основана на нашем опыте использования ее предварительной версии. SDM разработана для повышения эффективности и удобства использования систем баз данных. Описание базы данных SDM может служить формальным инструментом спецификации и документирования для базы данных; он может обеспечить основу для поддержки различных 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 программной инженерии имеет различные значения:
Обычно данные экземпляров семантических моделей данных явно включают виды отношений между различными элементами данных, такими как <находится в>. Чтобы интерпретировать значение фактов из экземпляров, необходимо, чтобы значение видов отношений (типов отношений) было известно. Поэтому семантические модели данных обычно стандартизируют такие типы отношений. Это означает, что второй вид семантических моделей данных позволяет экземплярам выражать факты, которые включают 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 контента. Это подразумевает, что семантические базы данных могут быть интегрированы, когда они используют те же (стандартные) типы отношений. Это также подразумевает, 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 требованиям концептуального определения данных, поскольку она ограничена по объему и смещена в сторону стратегии реализации, используемой СУБД. Поэтому необходимость определения данных с концептуальной точки зрения привела к разработке методов семантического моделирования данных. То есть методов 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 — охватить 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 как неотъемлемую часть модели данных для того, чтобы облегчить представление ситуаций реального мира». [2]
Потребность в семантических моделях данных была впервые признана ВВС США в середине 1970-х годов в результате программы Integrated Computer-Aided Manufacturing (ICAM). Целью этой программы было повышение производительности производства за счет систематического применения компьютерных технологий. Программа ICAM выявила потребность в более совершенных методах анализа и коммуникации для людей, занимающихся повышением производительности производства. В результате программа ICAM разработала ряд методов, известных как методы IDEF (определение ICAM), которые включали следующее: [1]
В 1990-х годах применение методов семантического моделирования привело к появлению семантических моделей данных второго рода. Примером такой модели является семантическая модель данных, стандартизированная как ISO 15926 -2 (2002), которая в дальнейшем была развита в язык семантического моделирования Gellish (2005). Определение языка Gellish задокументировано в форме семантической модели данных. Сам Gellish является языком семантического моделирования, который может использоваться для создания других семантических моделей. Эти семантические модели могут храниться в базах данных Gellish, являющихся семантическими базами данных.
Семантическая модель данных может использоваться для многих целей. Некоторые ключевые цели включают: [1]
В статье использованы материалы, являющиеся общественным достоянием Национального института стандартов и технологий.