Cтраница 1
Выбор моделей данных осуществляется при анализе области применения ГИС. [1]
Выбор модели данных представляет собой трудную задачу, поскольку такая модель должна обладать структурой, достаточно богатой для описания существенных аспектов реального мира. Кроме того, необходимо иметь возможность автоматически определять эффективную реализацию концептуальной схемы физической схемой. Следует подчеркнуть, что, хотя СУБД могут использоваться и для построения небольших баз данных, многие базы данных тем не менее состоят из миллионов байт и неэффективная реализация может оказаться для них гибельной. Если нам не известно, где именно в физической базе данных должна находиться конкретная порция информации, то, чтобы ее найти, может потребоваться несколько часов на просмотр всей базы данных. [2]
Выбор моделей данных осуществляется при анализе области применения ГИС. [3]
На выборе модели данных могут сказываться особенности языка данных. Наиболее традиционным является навигационный язык данных, что объясняется спецификой позаписного интерфейса с включающими языками программирования. Однако некоторые СУБД поддерживают спецификационные языки. [4]
Для PC критерии выбора модели данных и поддерживающей ее СУБД должны быть основаны на задачах и требованиях специализированных приложений. Этот уровень моделирования непосредственно связан с конструированием системы, позволяющим из информационных потребностей пользователей синтезировать машинно-ориентированные программы и структуры данных. Его называют даталогическим или СУБД-ориентированным этапом моделирования данных. Выбор даталогической модели фактически соответствует выбору СУБД. Следовательно, критерии выбора модели данных для PC должны быть определены для даталогического уровня моделирования. [5]
Одна из главных проблем выбора модели данных связана со степенью ее сложности. [6]
При создании систем проектирования актуальным является выбор моделей данных для представления информации, сопровождающей процесс создания СОЭИ. [7]
Рассмотренная классификация хотя и дает некоторое представление о структурных особенностях моделей данных, не предлагает каких-либо критериев выбора моделей данных. [8]
С другой стороны, как показано выше, описание бааы данных может быть сделано более чем для одной модели данных; это позволит установить, какая из моделей данных в наибольшей степени соответствует требованиям применения. В такой ситуации выбор модели данных влияет на выбор СУБД. [9]
Поэтому, используя приемы генерализации и абстракции, необходимо свести множество данных к конечному объему, легко поддающемуся анализу и управлению. Это достигается применением моделей, сохраняющих основные свойства объектов исследования и не содержащих второстепенных свойств. Поэтому первым этапом разработки ГИС или технологии ее применения является обоснование выбора моделей данных для создания информационной основы ГИС. [10]
Поэтому, используя приемы генерализации и абстракции, необходимо свести множество данных к конечному объему, легко поддающемуся анализу и управлению. Это достигается применением моделей, сохраняющих основные свойства объектов исследования и не содержащих второстепенных свойств. Поэтому первым этапом разработки ГИС или технологии ее применения является обоснование выбора моделей данных для создания информационной основы ГИС. [11]
Выбрать подходящее для организации программное обеспечение всегда бывает трудно. Во многих случаях решение принимается разработчиком системы даже до начала процесса проектирования. Руководства в этой области [ например, Burrough, 1986 ] быстро устаревают из-за постоянного совершенствования как программного, так и аппаратного обеспечения. Выбор модели данных основывается на тех видах анализа, которые нужны, а они, в свою очередь, определяются пространственно-информационными продуктами проекта. Многие современные ГИС поддерживают более одной модели данных или могут использовать набор различных аналитических модулей. Выбор аппаратной платформы и периферийных устройств диктуется финансовыми ограничениями, требованиями по точности, условиями обучения и даже личными предпочтениями. [12]
Ее разработка ведется на втором этапе и основывается на инфологической модели, полученной на первом этапе. В пр кчсе разработки осуществляется выбор типа модели данных и определяются ее элементы. Каждая СУБД поддерживает только одну из моделей. Выбор модели данных и выбор СУБД тесно взаимосвязаны. [13]
Для PC критерии выбора модели данных и поддерживающей ее СУБД должны быть основаны на задачах и требованиях специализированных приложений. Этот уровень моделирования непосредственно связан с конструированием системы, позволяющим из информационных потребностей пользователей синтезировать машинно-ориентированные программы и структуры данных. Его называют даталогическим или СУБД-ориентированным этапом моделирования данных. Выбор даталогической модели фактически соответствует выбору СУБД. Следовательно, критерии выбора модели данных для PC должны быть определены для даталогического уровня моделирования. [14]