Идентификация объектов и записей

В задачах обработки информации, и в первую очередь в алгоритмизации и программировании, атрибуты именуют (обозначают) и приписывают им значения.

При обработке информации мы, так или иначе, имеем дело с совокупностью объектов, информацию о свойствах каждого из которых надо сохранять (записывать) как данные, чтобы при решении задач их можно было с помощью ЭВМ найти и выполнить необходимые преобразования.

Таким образом, любое состояние объекта характеризуется совокупностью актуализированных атрибутов (имеющих некоторое значений в этот момент времени), которые фиксируются на некотором материальном носителе в виде записи – совокупности (группы) формализованных элементов данных (значений атрибутов, представленных в том или ином цифровом формате). В общем случае объект может описываться совокупностью записей, относящихся к его составным частям или отражающих динамику изменения состояния. Кроме того, в контексте задач хранения и поиска можно говорить, что значение атрибута идентифицирует объект: использование значения в качестве поискового признака позволяет реализовать простой критерий отбора по условию сравнения. Следует отметить некоторые семантические проблемы идентификации через значение атрибута. Значение атрибута идентифицирует запись о состоянии объекта, и в случае изменения значения, например – табельного номера служащего, будет невозможно ответить на вопрос: идет ли речь о том же служащем, или о новом.

Также как и в реальном мире, отдельный объект всегда уникален (уже хотя бы потому, что мы именно его выделяем среди других). Соответственно, запись, содержащая данные о нем, также должна быть узнаваема однозначно (по крайней мере, в рамках предметной области), т.е. – иметь уникальный идентификатор, причем никакой другой объект не должен иметь такой же идентификатор. Поскольку идентификатор – суть значение элемента данных, в некоторых случаях для обеспечения уникальности требуется использовать более одного элемента. Например, для однозначной идентификации записей о дисциплинах учебного плана необходимо использовать элементы СЕМЕСТР и НАИМЕНОВАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ, так как одна дисциплина может быть прочитана в разных семестрах.

Предложенная выше схема представляет атрибутивный способ идентификации содержания объекта. Она является достаточно естественной для данных, имеющих фактографическую природу, и описывающих обычно материальные объекты. Информацию, представляемую такого рода данными, называют хорошо структурированной. Здесь важно отметить, что структурированность относится не только к форме представления данных (формат, способ хранения), но и к способу извлечения значения (интерпретации данных) пользователем: значение параметра не только представлено в предопределенной форме, но и обычно сопровождается указанием размерности величины, что позволяет пользователю понимать ее смысл без дополнительных комментариев. Таким образом, фактографические данные предполагают возможность их непосредственной интерпретации.

Исходя из соотношения понятий «объект», «атрибут», «значение атрибута» может быть определена следующая типология простых (атомарных) запросов:

1). А(Е) =? Каково значение атрибута А для объекта Е?

2). А(?) = V Какие объекты имеют значение атрибута равное V?

3). ?(Е) = V Какие атрибуты объекта Е имеют значение равное V?

4). ?(Е) =? Какие значения атрибутов имеет объект Е?

5). А(?) =? Какие значения имеет атрибут А в наборе?

6). ?(?) = V Какие атрибуты объектов набора имеют значение равное V?

Однако атрибутивный способ практически не подходит для идентификации слабо структурированной информации, связанной с объектами, имеющими обычно идеальную (умозрительную) природу – категориями, понятиями, знаковыми системами. Такие объекты зачастую определяются логически и опосредованно – через другие объекты. Для описания таких объектов используются естественные или искусственные языки (например, язык алгебры). Соответственно, для понимания смысла пользователю необходимо использовать соответствующие правила языка, и, более того, часто необходимо уже располагать некоторой информацией, позволяющей идентифицировать и связать получаемую информацию с наличным знанием. Т.е., процесс интерпретации такого рода данных имеет опосредованный характер и требует использования дополнительной информации, причем такой, которая не обязательно присутствует в формализованном виде в базе данных. В этом случае говорят об использовании лингвистических переменных, значение которых зависит от контекста – знаний приемника или значения соседних переменных.

Такое разделение нашло отражение в традиционном разделении баз данных на фактографические и документальные.