スキーマとは何ですか？

スキーママッチングは、2つ以上の複雑なデータベースまたは情報セットを互いに統合するために使用される手法です。データベースと電子情報ストレージの使用がインターネットを介して大きく複雑になるため、データベースから別のデータベースにデータのセットをマージするための定義された方法が必要であり、スキーママッチングはそのような手法の1つです。概念は単純ですが、データのマージの現実はかなり複雑です。

「スキーママッチング」という用語は、ユーザーが実際にデータをマッピングしていないため、「スキーママッピング」と同義語で使用されます。 2つ以上のデータベースが一緒にマッピングされ、各データベースの同様の側面が互いにマッピングされます。データをマージする最も一般的な方法は、正確な参照を使用することです。このスタイルのマージの例は、1つのデータベースの名前列と別のデータベースの名前列を組み合わせることです。

マージは、通常、人やコンピューターの場合はそれほど単純ではありません。非常に多くのデータをフィルタリング、組み合わせ、使用する必要があり、oを持っている複数のデータベースではなくNEデータベースが不可欠です。スキーママッピングは、この退屈なプロセスを自動化し、より効率的にすることに焦点を当てています。スキーママッチングが必要な場所の例は、1つのデータベースに「学生の主要な」フィールドがあり、別のデータベースに「学生の学習分野」フィールドがある場合の例です。それは同じ情報ですが、少し異なるタイトルはそれをブレンドするための努力を複雑にします。

スキーママッチングは、データベースをマージするこの複雑なプロセスを、積分前、比較、適合、マージの4つのステップに分割します。複数のデータベースをマージする前に、類似点と相違点について分析する必要があります。スキーママッチングの領域では、これは積分前と呼ばれます。コンピューターは、最も効率的な統合方法を決定し始めます。

次に、コンピューターは、より詳細なレベルでそれらを互いに比較することにより、スキームを評価します。比較ではP、コンピューターは各データベースエントリを調べ、競合がある可能性のある場所を決定します。この例は、「学生の関心」フィールドが「医師」をリストし、別のデータベースがそれを「医師」としてリストしているときです。人は情報を同じであると認識するでしょうが、データベースツールの場合、それらは2つの別々のエンティティです。

コンピューターが潜在的な競合のすべてを決定すると、問題を解決しようとすることで前進することができます。これは、「医師」のすべてのインスタンスを「医師」に変更するのと同じくらい簡単かもしれません。実際には、プロセスは実質的に複雑です。

すべての競合が修正されると、コンピューターはスキーママッチングプロセスでデータをマージすることを進めることができます。この段階では、2つ以上のデータベースが1つの大きなデータベースにマージされます。すべてがうまくいかない場合、統合および将来のデータベースへのアクセス中に競合やエラーは発生しません。