ऑब्जेक्ट-रोल मॉडलिंग

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ओआरएम 2 आरेख का उदाहरण

ऑब्जेक्ट-रोल मॉडलिंग (ओआरएम) का उपयोग विश्लेषण जगत के अर्थ विज्ञान को मॉडल करने के लिए किया जाता है। ओआरएम का उपयोग अधिकांशतः डेटा मॉडलिंग और सॉफ्टवेयर अभियांत्रिकी के लिए किया जाता है।

ऑब्जेक्ट-रोल मॉडल चित्रमय प्रतीकों का उपयोग करता है, जो प्रथम-क्रम तर्क पर आधारित होते हैं। मॉडलर को विश्लेषण के विवेकाधीन जगत की स्पष्ट परिभाषा बनाने में सक्षम करने के लिए सिद्धांत निर्धारित करते हैं। विशेषता मुक्त ओआरएम मॉडल के विधेय ग्राफ डेटाबेस मॉडल के विश्लेषण और रचना के लिए स्वत: को उतना ही उधार देते हैं जितना ओआरएम को मूल रूप से संबंधित डेटाबेस रचना के लाभ के लिए कल्पना की गई थी।

ऑब्जेक्ट-रोल मॉडल शब्द 1970 के दशक में गढ़ा गया था और ओआरएम आधारित उपकरण का उपयोग 30 से अधिक वर्षों से किया जा रहा है। मुख्य रूप से डेटा मॉडलिंग के लिए शीघ्र ही ओआरएम का उपयोग व्यावसायिक नियमों, एक्सएमएल-योजना, डेटा भांडागार, आवश्यकताओं और अभियांत्रिकी वेब रूपों को मॉडल करने के लिए किया गया है।[1]

इतिहास

1970 के दशक के पर्यंत यूरोप में सूचना प्रणाली के लिए अर्थ-संबंधी मॉडलिंग में शोध करने के लिए ओआरएम के मूलों का पता लगाया जा सकता है। इसके लिए पुराने समय में कई अग्रदूत थे और यह संक्षिप्त सारांश किसी भी प्रकार से उन सभी का उल्लेख नहीं करता है। इस प्रकार से प्रारंभिक योगदान 1973 में आया जब माइकल सेनको ने आईबीएम प्रणाली पत्रिका में डेटा संरचना के बारे में लिखा गया था। इस प्रकार 1974 में जीन-रेमंड एब्रियल ने डेटा अर्थ-संबंधी के बारे में लेख का योगदान दिया गया था। इस प्रकार जून 1975 में, हार्ड फाल्कनबर्ग की डॉक्टरेट शोध प्रबंध प्रकाशित हुई थी और 1976 में फ़ॉकनबर्ग के पेपर में ऑब्जेक्ट-रोल मॉडल शब्द का उल्लेख है।

जी.एम. निजसेन ने वस्तु प्रकारों और भूमिकाओं के लिए वृत्त बॉक्स अंकन की प्रारंभिक करके और वैचारिक योजना रचना प्रक्रिया के पहले संस्करण को तैयार करके मौलिक योगदान दिया। रॉबर्ट मीर्समैन ने उपटाइपिंग जोड़कर और पहली सही माध्यम में वैचारिक पूछताछ भाषा को प्रस्तुत करके दृष्टिकोण को बढ़ाया गया था।

ऑब्जेक्ट रोल मॉडलिंग भी प्राकृतिक भाषा सूचना विश्लेषण पद्धति से विकसित हुई थी। ऐसी पद्धति जिसे प्रारंभिक रूप से शैक्षणिक शोधकर्ता जी.एम. द्वारा विकसित किया गया था। 1970 के दशक के मध्य में नीदरलैंड (यूरोप) में निजसेन और बेल्जियम में नियंत्रण डेटा निगम अनुसंधान प्रयोगशाला में हुई थी। इस प्रकार उनकी शोध समूह को बाद में 1980 के दशक में ऑस्ट्रेलिया के क्वींसलैंड विश्वविद्यालय में परिवर्णी शब्द 'एनआईएएम' मूल रूप से निजसेन की सूचना विश्लेषण पद्धति के लिए खड़ा था। इसके बाद में प्राकृतिक भाषा सूचना विश्लेषण पद्धति और द्विआधारी संबंध मॉडलिंग के लिए सामान्यीकृत किया गया क्योंकि जी. एम. निजसेन विधि के विकास में सम्मलित कई लोगों में से था।[2] 1989 में, टेरी हैल्पिन ने ओआरएम पर अपनी पीएचडी शोध प्रबंध पूरी की और दृष्टिकोण की पहली पूर्ण औपचारिकता प्रदान की जिसमे कई स्थिति सम्मलित किए गए थे।

इसके अतिरिक्त 1989 में, टेरी हैल्पिन और जी.एम. निजसेन ने वैचारिक योजना और संबंधित डेटाबेस रचना और कई संयुक्त पत्रों का सह-लेखन किया, जो ऑब्जेक्ट-रोल मॉडलिंग की पहली औपचारिकता प्रदान करता है।

चित्रमय एनआईएएम रचना उपकरण जिसमें ओरेकल, डीबी2 और डीबीक्यू के लिए डेटाबेस-निर्माण आलेख बनाने की क्षमता सम्मलित थी। 1990 के दशक की प्रारंभिक में पेरिस में विकसित किया गया था। इसे मूल रूप से जेनेसिस नाम दिया गया था और इसे फ्रांस और बाद में कनाडा में सफलतापूर्वक विपणन किया गया था। यह ईआर आरेख रचना को भी संभाल सकता है। इस प्रकार इसे एससीओ यूनिक्स, सन ओस, डीईसी 3151's और विंडोज़3.0 प्लेटफॉर्म पर पत्तन किया गया था और बाद में क्रॉस परिचालन प्रणाली चित्रमय सुवाह्यता के लिए एक्सवीटी का उपयोग करते हुए सफल माइक्रोसॉफ्ट परिचालन प्रणाली में माइग्रेट किया गया था और उपकरण का नाम बदलकर ओरियन रखा गया और वर्तमान में इसका उपयोग बड़े डेटा भांडागार और एसओए परियोजनाओं के लिए किया जा रहा है।

इसके अतिरिक्त एनआईएएम से विकसित पूरी तरह से संचार उन्मुख सूचना मॉडलिंग एफसीओ-आईएम (1992) है। यह स्वत: को पारंपरिक ओआरएम से अलग करता है क्योंकि यह सख्त संचार-उन्मुख परिप्रेक्ष्य लेता है। इस प्रकार कार्यक्षेत्र और इसकी आवश्यक अवधारणाओं को मॉडल करने का प्रयास करने के अतिरिक्त, यह इस कार्यक्षेत्र विश्लेषण का जगत में संचार को मॉडल करता है। इसमें महत्वपूर्ण अंतर यह है कि यह विश्लेषण के पर्यंत उदाहरण स्तर, व्युत्पन्न प्रकार स्तर और वस्तु तथ्य स्तर पर ऐसा करता है।

इस प्रकार इसके अन्य आधुनिक विकास संबद्ध भूमिकाओं के साथ मानकीकृत संबंध प्रकारों के संयोजन में ओआरएम का उपयोग है और इस प्रकार मानक मशीन-पठनीय शब्दकोश और अवधारणाओं का वर्गीकरण (सामान्य) जैसा कि गेलिश अंग्रेजी शब्दकोश में प्रदान किया गया है। संबंध प्रकार तथ्य प्रकार, भूमिकाओं और अवधारणाओं का मानकीकरण मॉडलीकरण और मॉडल पुन: उपयोग के लिए संभावनाओं को बढ़ाता है।

अवधारणाएं

ऑब्जेक्ट-रोल मॉडल अंकन का अवलोकन, स्टीफन एम. रिचर्ड (1999)।[3]

तथ्य

ऑब्जेक्ट-रोल मॉडल प्रारंभिक तथ्यों पर आधारित होते हैं और आरेख में व्यक्त किए जाते हैं, जिन्हें प्राकृतिक भाषा में मौखिक रूप से व्यक्त किया जा सकता है। तथ्य यह है कि जॉन स्मिथ को 5 जनवरी 1995 को कार्य पर रखा गया था और मैरी जोन्स को 3 मार्च 2010 को कार्य पर रखा गया था।

ओआरएम के साथ, इस प्रकार के प्रस्ताव को तथ्य प्रकारों में सारगर्भित किया जाता है, उदाहरण के लिए व्यक्ति को दिनांक पर कार्य पर रखा गया था और व्यक्तिगत प्रस्तावों को प्रतिरूप डेटा माना जाता है। तथ्य और प्राथमिक तथ्य के बीच का अंतर यह है कि अर्थ के हानि के अतिरिक्त प्राथमिक तथ्य को सरल नहीं बनाया जा सकता है। यह तथ्य-आधारित दृष्टिकोण किसी भी कार्यक्षेत्र से जानकारी की मॉडलिंग रूपांतरण और पूछताछ की सुविधा प्रदान करता है।[4]

विशेषता-मुक्त

ओआरएम विशेषता-मुक्त है| इकाई-संबंध में मॉडल के विपरीत (ईआर) और एकीकृत मॉडलिंग भाषा (यूएमएल) विधियों में मॉडल के विपरीत, ओआरएम सभी प्राथमिक तथ्यों को संबंध के रूप में मानता है। इसलिए तथ्यों को संरचनाओं में समूहीकृत करने के लिए निर्णय लेता है जैसे विशेषता- आधारित इकाई प्रकार, वर्ग, संबंध योजनाएँ, एक्सएमएल योजना कार्यान्वयन संबंधी चिंताओं के रूप में अर्थ विज्ञान के लिए अप्रासंगिक हैं। विशेषताओं से बचकर, ओआरएम सिमेंटिक स्थिरता में सुधार करता है और प्राकृतिक भाषा में मौखिककरण को सक्षम बनाता है।

तथ्य-आधारित मॉडलिंग

तथ्य-आधारित मॉडलिंग में ईआर या यूएमएल जैसी विशेषता-आधारित संरचनाओं के लिए तथ्यों को मानचित्रण करने की प्रक्रियाएं सम्मलित हैं।[4]

तथ्य-आधारित पाठ्य प्रस्तुतिकरण देशी भाषाओं के औपचारिक उपसमुच्चय पर आधारित होते हैं। ओआरएम समर्थकों का तर्क है कि तकनीकी शिक्षा के अतिरिक्त लोगों द्वारा ओआरएम मॉडल को समझना सरल है। उदाहरण के लिए प्रस्तावकों का तर्क है कि ऑब्जेक्ट-रोल मॉडल को घोषणात्मक भाषाओं जैसे वस्तु बाधा भाषा (ओसीएल) और अन्य चित्रमय भाषाओं जैसे एकीकृत मॉडलिंग भाषा वर्ग मॉडल की तुलना में समझना सरल है।[4] ईआर और एकीकृत मॉडलिंग भाषाकी तुलना में तथ्य-आधारित चित्रमय अंकन अधिक अभिव्यंजक हैं। ऑब्जेक्ट-रोल मॉडल को संबंधित और कमी के कारण डेटाबेस जैसे डेटा वैज्ञानिक में स्वचालित रूप से मानचित्रण किया जा सकता है।[5]

ओआरएम 2 चित्रमय अंकन

ओआरएम 2 ऑब्जेक्ट-रोल मॉडलिंग की नवीनतम पीढ़ी है। ओआरएम 2 चित्रमय अंकन के मुख्य उद्देश्य हैं:[6]

  • स्पष्टता से समाधान के अतिरिक्त ओआरएम मॉडल का अधिक कॉम्पैक्ट प्रदर्शन है।
  • श्रेष्ठतर अंतर्राष्ट्रीयकरण उदाहरण के लिए अंग्रेजी भाषा के प्रतीकों से बचें।
  • सरलीकृत चित्रकारी नियम चित्रमय संपादक के निर्माण की सुविधा के लिए है।
  • चुनिंदा विवरण प्रदर्शित करने, दबाने के लिए विचारों का विस्तारित उपयोग है।
  • नई सुविधाओं के लिए समर्थन उदाहरण के लिए भूमिका पथ चित्रण, बंद करने के पहलू, कार्य प्रणाली है।

रचना प्रक्रिया

भूगर्भीय सतह के लिए योजना में ऑब्जेक्ट रोल मॉडलिंग के अनुप्रयोग का उदाहरण, स्टीफन एम. रिचर्ड (1999)।[3]

प्रणाली विकास में सामान्यतः कई चरण सम्मलित होते हैं जैसे व्यवहार्यता अध्ययन, आवश्यकताओं के विश्लेषण, डेटा और संचालन का वैचारिक रचना, तार्किक रचना, बाहरी रचना, प्रोटोटाइप, आंतरिक रचना और कार्यान्वयन, परीक्षण और सत्यापन, और रखरखाव। वैचारिक योजना रचना प्रक्रिया के सात चरण हैं।[7]

  1. परिचित जानकारी के उदाहरणों को प्राथमिक तथ्यों में बदलें, और गुणवत्ता जांच लागू करें।
  2. इस प्रकार इसके कई तथ्य प्रकार बनाएं गए और जनसंख्या पर उन्हें जांच के अनुसार लागू किया गया हैं।
  3. इकाई प्रकारों की जाँच करें जिन्हें जोड़ा जाना चाहिए और किसी भी अंकगणितीय व्युत्पत्ति पर ध्यान दें।
  4. विशिष्टता की कमी जोड़ें, और तथ्य प्रकारों की जांच करें।
  5. अनिवार्य भूमिका प्रतिबंध जोड़ें, और तार्किक व्युत्पत्तियों की जाँच करें।
  6. मूल्य जोड़ें, तुलना और उपटाइपिंग बाधाओं को स्थिर करें।
  7. अन्य बाधाएं जोड़ें और अंतिम जांच करें।

ओआरएम की वैचारिक योजना रचना प्रक्रिया (सीएसडीपी) डेटा के विश्लेषण और रचना पर केंद्रित करता है।

यह भी देखें

संदर्भ

  1. Jarrar, M. (2007). "Towards Automated Reasoning on ORM Schemes". Lecture Notes in Computer Science. Proceedings of the 26th International Conference on Conceptual Modeling. Lecture Notes in Computer Science. 4801: 181–197. CiteSeerX 10.1.1.148.6251. doi:10.1007/978-3-540-75563-0_14. ISBN 978-3-540-75562-3.
  2. Wintraecken, J. J. V. R. (1990) [1987]. The NIAM information analysis method: theory and practice. Translation of: Informatie-analyse volgens NIAM. Dordrecht; Boston: Kluwer Academic Publishers. doi:10.1007/978-94-009-0451-4. ISBN 079230263X. OCLC 19554537. S2CID 30209824.
  3. 3.0 3.1 Stephen M. Richard (1999). Geologic Concept Modeling. U.S. Geological Survey Open-File Report 99-386.
  4. 4.0 4.1 4.2 http://www.orm.net/pdf/ORM2_TechReport1.pdf[bare URL PDF]
  5. "P:11 Mapping ORM To Datalog - an Overview - The ORM Foundation". www.ormfoundation.org. Retrieved May 31, 2020.
  6. "ORM 2" (PDF). Archived from the original (PDF) on February 19, 2009. Retrieved April 22, 2009. Halpin, T. 2005, 'ORM 2', On the Move to Meaningful Internet Systems 2005: OTM 2005 Workshops, eds R. Meersman, Z. Tari, P. Herrero et al., Cyprus. Springer LNCS 3762, pp 676-87.
  7. Terry Halpin (2001). "Object-Role Modeling: an overview"


अग्रिम पठन


बाहरी संबंध