31、数据库集成中规范模型合成：保留值创新数据模型语义

数据库集成中规范模型合成：保留值创新数据模型语义

在信息技术领域，新信息模型的创建一直是一个持续的趋势。随着信息资源的不断积累，对异构信息资源的集成使用需求也日益增长。本文将探讨如何利用可判定的依赖类来创建新的数据模型，以实现数据库的集成，并保留值创新数据模型的语义。

背景与趋势

在 IT 行业，创建新信息模型（新语言）的趋势一直很稳定。这一趋势体现在新兴的基础设施（如 OMG、语义网、面向服务、网格和云架构）以及特定语言标准的开发中。随着信息资源的不断积累，其数量呈指数级增长，这引发了对异构信息资源集成使用的强烈需求，以及对构建虚拟或实体集成系统（I - 系统）的需求。

由于 I - 系统中的资源通常是异构的，因此需要将不同的信息模型统一到一个规范的信息模型中。规范模型的合成主要是通过扩展其核心来实现的，核心是固定的，针对环境中的每个特定信息模型，定义核心的扩展，以确保保留该模型中信息和操作的语义。

规范模型合成的发展阶段

规范模型合成的研究已经进行了多年，经历了几个阶段：
- S 阶段 ：最初研究结构化数据模型，出现了交换数据模型映射和规范模型核心的公理扩展方法，以及为各种结构化数据模型获得的公理类模板。
- O 阶段 ：随着对象和对象 - 关系数据模型的形成，需要使用形式化元模型来保留数据模型映射过程中的行为，以证明数据模型规范及其数据类型的细化。在此阶段，还研究了创建规范过程模型以统一各种工作流模型的可能性。

新的查询语言和依赖类

最近，在数据库和知识表示领域，受本体模型和相关描述逻辑的影响