Was ist das semantische Datenmodell?
Das semantische Datenmodell ist eine Methode zur Strukturierung von Daten, um diese auf eine bestimmte logische Art und Weise darzustellen.
Es ist ein konzeptionelles Datenmodell, das semantische Informationen enthält, die den Daten und den zwischen ihnen liegenden Beziehungen eine grundlegende Bedeutung verleihen. Dieser Ansatz zur Datenmodellierung und Datenorganisation ermöglicht die einfache Entwicklung von Anwendungsprogrammen und auch die einfache Aufrechterhaltung der Datenkonsistenz bei der Aktualisierung von Daten.
Das semantische Datenmodell ist ein relativ neuer Ansatz, der auf semantischen Prinzipien basiert, die zu einem Datensatz mit inhärent spezifizierten Datenstrukturen führen. Gewöhnlich geben singuläre Daten oder ein Wort den Menschen keine Bedeutung, aber gepaart mit einem Kontext erbt dieses Wort mehr Bedeutung.
In einer Datenbankumgebung wird der Datenkontext häufig hauptsächlich durch seine Struktur definiert, z. B. durch seine Eigenschaften und Beziehungen zu anderen Objekten. In einem relationalen Ansatz wird also die vertikale Struktur der Daten durch explizite referentielle Constraints definiert, aber in der semantischen Modellierung wird diese Struktur auf eine inhärente Weise definiert, was bedeutet, dass eine Eigenschaft der Daten selbst mit einer Referenz übereinstimmen kann ein anderes Objekt.
Ein semantisches Datenmodell kann graphisch durch ein Abstraktionshierarchiediagramm veranschaulicht werden, das Datentypen als Kästchen und ihre Beziehungen als Linien zeigt. Dies geschieht hierarchisch, so dass Typen, die auf andere Typen verweisen, immer über den Typen aufgeführt werden, auf die sie verweisen, was das Lesen und Verstehen erleichtert.
Abstraktionen, die in einem semantischen Datenmodell verwendet werden:
Klassifizierung – „instance_of“ Beziehungen
Aggregation – „hat_a“ Beziehungen
Generalisierung – „is_a“ Beziehungen
