Was ist Schema-Matching?
Schema-Matching ist die Technik der Identifizierung von Objekten, die semantisch verwandt sind. Mit anderen Worten, Schema-Matching ist eine Methode, um die Entsprechungen zwischen den Konzepten verschiedener verteilter, heterogener Datenquellen zu finden.
Schema-Matching wird als eine der grundlegenden Operationen für die Schemaintegration und Datenverarbeitung betrachtet. Es wurde von einer großen Anzahl von Anwendungen als eine grundlegende Technik zum Anpassen verschiedener Datendarstellungen erkannt.
Der Schema-Abgleich hat keine eindeutige oder universelle Lösung, da die Identifizierung der Semantik von Schemaobjekten ein äußerst schwieriger, zeitraubender Prozess und ein hochintelligenter Prozess ist. Schema Matching ist eine sehr subjektive Technik.
Es gibt verschiedene Schema-Matching-Techniken wie:
– Sprachliche Übereinstimmung
– Instanzbasiertes Matching
– Strukturbasiertes Matching
– Constraint-basiertes Matching
– Hybrid-Anpassung
– Regelbasiertes Matching
Momentan wird der Schema-Abgleich manuell durchgeführt, obwohl dies erhebliche Einschränkungen aufweist. Wenn sie manuell durchgeführt wird, ist das Schema-Matching sehr zeitaufwändig und kann insbesondere bei dynamischen Umgebungen oder großen sich entwickelnden Schemas nicht durchführbar sein. In vielen Fällen stimmen Experten mit den Endergebnissen von Schema-Matching-Techniken nicht völlig überein.
Viele Anwendungen nutzen den Schema-Abgleich. Im Fall von Datenbanken ist der Schema-Abgleich der erste Schritt zum Generieren einer Sichtdefinition und eines Programms. Knowledge-basierte Anwendungen, die Schema-Matching verwenden, helfen bei der Ausrichtung von Ontologien. Webanwendungen und das Gesundheitswesen verwenden den Schema-Abgleich zum Ausrichten von Datensätzen und Berichten. Der Schema-Abgleich unterstützt auch E-Commerce, um verschiedene Nachrichtenformate aufeinander abzustimmen.