मैं वर्तमान में डेटाबेस बनाने की कोशिश कर रहा हूं जहां डेटा का एक बहुत बड़ा प्रतिशत अस्थायी है। ऐसा करने के लिए कई तकनीकों को पढ़ने के बाद (सबसे अधिक 6 एनएफ सामान्यीकरण शामिल) मैं Anchor Modeling में भाग गया।एंकर मॉडलिंग के पेशेवरों और विपक्ष क्या हैं?
मैं जिस स्कीमा को विकसित कर रहा था वह दृढ़ता से एंकर मॉडलिंग मॉडल जैसा दिखता था, खासकर जब उपयोग केस (टेम्पोरल डेटा + ज्ञात अज्ञात) इतना समान है, कि मैं इसे पूरी तरह से गले लगाने के लिए प्रेरित हूं।
मेरे पास होने वाली दो सबसे बड़ी समस्या यह है कि मुझे इस दृष्टिकोण के नकारात्मक विवरणों का विवरण नहीं मिल रहा है, और मुझे उन संगठनों के लिए कोई संदर्भ नहीं मिल रहा है जिन्होंने युद्ध-कहानियों और गठजोड़ों के उत्पादन में इसका उपयोग किया है जिन्हें मुझे अवगत होना चाहिए का।
मुझे आश्चर्य है कि यहां कोई भी व्यक्ति कुछ नकारात्मकों पर संक्षिप्त रूप से विस्तार करने के लिए पर्याप्त परिचित है (क्योंकि सकारात्मक शोध पत्रों और उनकी साइट में सकारात्मक रूप से विज्ञापित हैं), और उत्पादन वातावरण में इसका उपयोग करने के साथ किसी भी अनुभव।
बिल्ली, यह नहीं कि मैं यहां जो कुछ कहता हूं उससे असहमत हूं, लेकिन प्रति मॉडल (और इस तरह के मॉडल पेपर को चित्रित करने का कार्य) के बीच एक अंतर है, और उस मॉडल के कार्यान्वयन (एक परिभाषित करने का कार्य उस मॉडल को लागू करने के लिए डेटाबेस संरचना)। क्या कोई कानून है जो कहता है कि एक वैचारिक/अनौपचारिक मॉडल जो "जैसा दिखता है" 6 एनएफ जरूरी है कि इसके परिणामस्वरूप तार्किक डेटाबेस संरचना भी हो जो _IS_ 6NF? निजी तौर पर, मेरा जवाब लाइनों के साथ और अधिक होगा कि जब आप Í_formal मॉडल को आकर्षित करने के लिए तकनीक के रूप में एंकर मॉडलिंग का उपयोग कर रहे हैं, तो "इकाई" (जारी ...) में एक विशेषता " –
... से अधिक वर्ग इंच लेती है जब आप ड्राइंग तकनीक के रूप में ईआर का उपयोग कर रहे हैं। अनिवार्य परिणाम के साथ कि कागज के एक निश्चित आकार को देखते हुए, एंकर मॉडलिंग ई/आर के रूप में ज्यादा (_IN_formal) जानकारी व्यक्त नहीं कर सकता है। 6 एनएफ के बजाय 5 एनएफ में एंकरिंग के साथ खींचे गए मॉडल को लागू करने से आपको वास्तव में क्या रोकता है? क्या आपको पूर्ण 6 एनएफ में ई/आर क्रॉफफुट में खींचे गए मॉडल को लागू करने से रोकता है? –
@ErwinSmout: कोई संबंध नहीं है जो कहता है कि 6 एनएफ में एक वैचारिक मॉडल के परिणामस्वरूप 6 एनएफ में एक डेटाबेस होना चाहिए। मैंने लोटस नोट्स में 5 एनएफ वैचारिक मॉडल लागू किए हैं - यह लगभग 5 एनएफ * भौतिक मॉडल * के बारे में है जैसा आप प्राप्त कर सकते हैं। लेकिन मैं समझता हूं कि एंकर मॉडलिंग में, * प्रत्येक * टेबल जो एक एंकर, एक विशेषता, या गाँठ लागू करता है * 6 एनएफ में होना चाहिए। एंकर मॉडलिंग के चुस्त तरीकों का समर्थन करने के लिए 6 एनएफ में टेबल्स की आवश्यकता होती है; मुझे नहीं लगता कि आप कुछ ऐसा करने के बिना 5 एनएफ तक गिर सकते हैं जो अब "एंकर मॉडलिंग" नहीं है। (ऐसा नहीं है कि इसमें कुछ भी गलत है।) –