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THE MULTI-LINGUAL DATABASE SYSTEM - A PARADIGM AND TEST-BED FOR THE INVESTIGATION OF DATA-MODEL TRANSFORMATIONS, DATA-LANGUAGE TRANSLATIONS AND DATA-MODEL SEMANTICS.

机译：多语言数据库系统-一种用于研究数据模型转换，数据语言翻译和数据模型语义的范例和测试平台。

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摘要

The multi-lingual database system serves as a test-bed for examining data-model transformations, data-language translations and data-model semantics. The different data-model transformations are used to study the data-model semantics. We are comparing and contrasting different data models from a data-semantic viewpoint, by examining their data-model transformations to a common data model. For the data-language translations, we develop a method for characterizing the translations. We then use this method to compare different data languages, as they have been translated into a common data language. Thus, this dissertation includes the processes of data-model transformations, data-language translations and their relationships to data-model semantics.;In order to compare different data languages, we have developed a compact and uniform method for specifying the data-language-translation process. The specification method is used for comparing the different data languages. The end result of this analysis is the determination of the different types of data languages through the data-language-translation process.;In this dissertation we have studied how four different data methods (i.e., the relational, the hierarchical, the network and the functional models) can be transformed to a common data model (i.e., the attribute-based model). Using the quantitative measure and qualitative analysis for the data-model-transformation processes we have determined a ranking of the four different data models. We have also studied how the corresponding data languages (i.e., SQL, DL/I, CODASYL-DML and Daplex) can be translated to a common data language (i.e., ABDL). Using the specification method for the data-language-translation processes we have determined the types and characteristics of the different data languages. Collectively, through this dissertation, we have learned more about data models, data languages and data-model semantics.;In order to compare and contrast different data models, we have developed a quantitative measure and a qualitative analysis for examining the transformations. The quantitative measure gauges the complexity of the data-model-transformation processes. The qualitative measure compares the data models: first, by characterizing each data-model transformation, and second, by comparing these characterizations. Both the quantitative measure and the qualitative analysis give us a means for investigating data-model semantics and establish a ranking of the different data models.
机译：多语言数据库系统充当测试床，用于检查数据模型转换，数据语言翻译和数据模型语义。不同的数据模型转换用于研究数据模型语义。通过检查数据模型到通用数据模型的转换，我们正在从数据语义的角度比较和对比不同的数据模型。对于数据语言翻译，我们开发了一种表征翻译的方法。然后，我们将使用这种方法来比较不同的数据语言，因为它们已被翻译成通用的数据语言。因此，本文包括数据模型转换，数据语言翻译及其与数据模型语义之间的关系。；为了比较不同的数据语言，我们开发了一种紧凑而统一的方法来指定数据语言。翻译过程。规范方法用于比较不同的数据语言。该分析的最终结果是通过数据语言翻译过程确定不同类型的数据语言。本文研究了四种不同的数据方法（即关系，层次，网络和方法）。功能模型）可以转换为通用数据模型（即基于属性的模型）。通过对数据模型转换过程进行定量测量和定性分析，我们确定了四种不同数据模型的排名。我们还研究了如何将相应的数据语言（即SQL，DL / I，CODASYL-DML和Daplex）转换为通用数据语言（即ABDL）。使用用于数据语言翻译过程的规范方法，我们确定了不同数据语言的类型和特征。通过本文，我们集体了解了有关数据模型，数据语言和数据模型语义的更多信息。为了比较和对比不同的数据模型，我们开发了定量方法和定性分析以检查转换。定量度量衡量了数据模型转换过程的复杂性。定性度量比较数据模型：首先，通过描述每个数据模型转换的特征，其次，通过比较这些特征。定量度量和定性分析都为我们提供了一种调查数据模型语义并建立不同数据模型排名的方法。

著录项

  • 作者

    DEMURJIAN, STEVEN ARTHUR.;

  • 作者单位

    The Ohio State University.;

  • 授予单位 The Ohio State University.;
  • 学科 Computer science.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 1987
  • 页码 262 p.
  • 总页数 262
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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