Modeling Controlled Sparsity of Databases’ Entity-Object Subschemas

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

In the process of creating information systems at the enterprise level, we always have to solve the same problem to design a subschema, in the tables of which the lists of objects will be placed. Ideally, there should be one object table in the database, which will be used in all associations in which the objects participate. However, a wide range of requirements for the structural organization of objects lists, such as compactness, modifiability, semantic unambiguous identifiability, and a number of others, force the objects table to be partitioned into many local tables to accommodate in the latter objects with similar properties and identical appointments. The paper calls into question the dogma of compactness, which leads to an avalanche-like increase in the number of object’s tables, and as an alternative, the concept of controlled sparsity is put forward. Following this concept allows database creators, at the discretion of the user, to combine into one object type the set of local compact types. We proposed the structural framework, which includes two interrelated blocks: the block of objects’ types and metablock. The later contains meta-types, meta-relationships, and meta-constraints that collectively provide and guarantee the correctness of objects’ data placed in the database.

Sobre autores

Aleksandr Rodionov

Computer Centre of Far-Eastern Branch of Russian Academy of Sciences

Autor responsável pela correspondência
Email: alnk.rodionov@mail.ru

Doctor of technical sciences

Rússia, Khabarovsk

Bibliografia

  1. Aktinson C., Kühne T. The essence of multilevel metamodeling. In.: Gogolla M., Kobryn C. (eds.) UML 2001. Berlin Heidelberg: Springer; 2001. p. 9-33.
  2. Neumayr B., Schrefl M., Thalheim B. Modeling techniques for multi-level abstraction. In: Kaschek/Delcambre (eds.): The evolution of conceptual modeling. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag; 2011. p. 68-92.
  3. Fonseca C. M., Almeida J. P., Guizzardi G., Carvalho V. A. Multi-level conceptual modeling: theory, language and application. Data & knowledge engineering. 2021;134.
  4. Neumayr B., Schuetz C. G., Kepler J. Multilevel modeling Encyclopedia of database systems. In: Liu L., Özsu (eds): encyclopedia of database systems. New York, USA: Springer; 2020. 4964 p.
  5. Neumayr B. Multi-level modeling with M-objects and MRelationships. PhD Thesis. Johannes Lepler Iniversität Linz. 2010.
  6. Thalheim B. Entity-relationship modeling: foundation of database technology. Berlin: Springer-Verlag; 2000. 640 p.
  7. Gonzalez-Perez C., Henderson-Sellers B. A powertypebased metamodeling framework. Software and systems modeling. 2006; 5(1):72-90.
  8. Guerra E., de Lara J. Automated analysis of integrity constraints in multi-level models. Data & knowledge engineering. 2017; 107:1-23.
  9. Jacome-Guerrero S. P., de Lara J. TOTEM: Reconciling multi-level modelling with standard two-level modelling. Computer Standards & Interfaces. 2020; 69.
  10. Macías F., Rutle A., Stolz Mult V. Ecore: combining the best of fixed-level and multilevel metamodeling. In: Grossmann G., Clark T., Atkinson C. (eds) 3rd International workshop on multi-level modelling, MULTI 2016; CEUR-WS, Saint-Malo; France; 2016. P. 66-75.
  11. Rodionov A., Tsoy G. Unveiling and conceptual-logical modeling of phase sequences in data engineering // Proceedings of 6th international conference on information technologies and high-performance computing, 2021, Khabarovsk, pp. 54-61
  12. Rodionov A. N. Typology and modeling profiles of moving-class process-entity interactions. Framework for multimodal route network. Information technology. 2023;29(8): 391–405 (In Russ). doi: 10.17587/it.29
  13. Rodionov A. N. Typology and modeling profiles of moving-class process-entity interactions: core types, relationships, constraints and subschemas. 2023;29(2): 72-83 (In Russ). doi: 10.17587/it.29.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».