O’zbekisтon aloqa va aхboroтlashтirish agenтligi тoshkenт aхboroт тeхnologiyalari universiтeтi urganch filiali aхboroт тeхnologiyalari fakulтeтi

3 – MA’RUZA.

RELYATSION MA’LUMOTLARNING TO’LIQLIGI.
Reja:

1. 
   Semantik ma’lumotlar modellari. «Mohiyat-aloqa» ma’lumotlar modeli.
   
2. 
   Ma’lumotlarning binar modellari
   
3. 
   Semantik tarmoqlar
   
4. 
   Ma’lumotlarning infologik modellari
   
5. 
   Birlamchi va tashqi kalitlar haqida tushuncha
   

Tayanch tushunchalar: Ma’lumotlar bazalarini loyhalsh, ma;lumotlar modeli, mohiyat, aloqa, atribut (hususiyat), Ma’lumotlarning binar modellari, semantik, toifalar, tiplar grafi, binary munosabat, ob’ekt, ma’lumotlarning infologik modellari, kalit,filtrlar.
«Mohiyat-aloqa» ma’lumotlar modeli
Ma’lumotlar bazalarini loyihalashda yuqorida keltirilgan ma’lumotlar modellaridan foydalanish bir qadar noqulayliklar tug’diradi. Buning uchun amaliyotda turli semantik modellardan foydalaniladi. Amalda foydalanilayotgan MBBТlari uchun ma’lumotlar bazalarini loyihalashga mo’ljallangan model «Mohiyat-aloqa» tipidagi ma’lumotlar modeli hisoblanadi. Bu ma’lumotlar modelini shajaraviy va tarmoqli modellarning takomillashtirilgan va umumlashtirilgan ko’rinishi sifatida e’tirof etish mumkin. Bu esa, ushbu modelda butunlik cheklovlarini oshkor ko’rsatish hamda «ko’pga-ko’p» tipidagi aloqalarni bevosita tasvirlash imkoniyati mavjudligini bildiradi.

Ushbu model Peter Chen tomonidan 1976 yili taklif etilgan. «Mohiyat-aloqa» modeli ER-model (inglizchadan – «entity-relationship») deb ham ataladi. U cheklangan sondagi turli jinsli komponentlardan tashkil topuvchi grafik diagrammalardan iborat. P.Chen ma’lumotlar tuzilmalarini mohiyatlar jamlanmasi va ular orasidagi aloqalar to’plami sifatida ifodalashni taklif qilgan. Chen hamda Хammer va Mak-Leodning ishlanmalari ER-model yoki «mohiyat-aloqa» modelining ishlab chiqilishiga asos bo’lgan. ER-modelning asosiy komponentlari mohiyat, aloqa va atributlar hisoblanadi.

Mohiyat – bu xohlagan bir haqiqiy yoki tasavvurdagi ob’ekt bo’lib, ma’lumotlar bazasida mazkur ob’ekt to’g’risida axborot saqlanishi zarur bo’ladi. Odatda, ER-model diagrammalarida mohiyat, ichki qismiga mohiyat nomi yozib qo’yilgan to’g’ri to’rtburchak shaklida ifodalanadi. Mohiyat aniq mazmun kasb etuvchi nomlanishga ega bo’lishi hamda mohiyat nomi ot so’z turkumida, birlik sonda belgilanishi zarur. Mohiyat tipi va mohiyat nusxasi (ekzempelyari) tushunchalarini chalkashtirib yubormaslik zarur. Mohiyat nomi mohiyat nusxasi uchun emas, uning tipi uchun belgilanadi. Mohiyat nusxasi bir jinsli predmetlar, hodisalar, g’oyalar jamlanmasidagi aniq muayyan bir narsani bildiradi.

Misol uchun, «O’quvchi» mohiyat tipi 2.5-rasmda ko’rsatilgani kabi tasvirlanadi. «O’quvchi» mohiyat tipining nomlanishi hisoblanadi, mazkur mohiyat nusxalari sifatida muayyan o’quvchilar – Botirov, Valiyev, Po’latov va boshqalar bo’lishi mumkin. Mohiyat nusxasi tushunchasi relyatsion modeldagi kortej tushunchasi bilan taxminan mos keladi. Shu nuqtai nazardan, mohiyatning har bir nusxasi mazkur mohiyatning boshqa xohlagan bir nusxasidan farq qilishi zarur bo’ladi.

Aloqa – bu ikki va undan ortiq mohiyatlarning o’zaro birlashuvi (assotsiatsiyasi)dir. Grafik diagrammalarda aloqa ikki mohiyatni bog’lovchi chiziq sifatida ifodalanadi. Aloqa ko’pincha bir xil bo’lmagan ikki mohiyat orasida mavjud bo’ladi. Biron-bir mohiyatni o’z-o’zi bilan bog’lovchi aloqa ham mavjud bo’lishi mumkin va bu turdagi aloqa rekursiv aloqa deb nomlanadi.

«Mohiyat-aloqa» diagrammalarini ishlab chiqishning bir qancha andozaviy uslubiyatlari mavjud. Bu uslubiyatlar sifatida IDEF1X, IE, DM kabilarni ko’rsatish mumkin va ularning har birida mohiyat va aloqalarni tasvirlash uchun o’ziga xos belgilashlar qabul qilingan.

Umuman olganda, aloqaning har bir tugallanishiga aloqa ko’rsatkichi (1 yoki ko’p so’zini ifodalovchi simvol) qo’yiladi. Quyidagi xillardagi aloqa ko’rsatkichlari mavjud bo’lishi mumkin:

Birga-bir. A mohiyatning har bir nusxasiga V mohiyatning 0 yoki 1 ta nusxasi mos keladi.

Birga-ko’p. A mohiyatning bir vakiliga V mohiyatning 0, 1 yoki bir necha vakili mos keladi.

Ko’pga-ko’p. A mohiyatning har bir nusxasiga V mohiyatning 0 yoki bir necha nusxasi mos keladi hamda V mohiyatning har bir nusxasi uchun ham ushbu vaziyat kuzatiladi.

Aloqalarda aloqa ko’rsatkichidan tashqari xususiyatlar ham mavjud. Masalan, mavjud bo’lish vaqti (doimiy, uzoq davrli va qisqa davrli aloqalar), tanlov (majburiy, nomajburiy, imkoniyatdan kelib chiqadigan va shartli aloqalar).

Atribut (xususiyat) – mohiyat tavsifining nomi. Atribut tuzilmaning elementar birligi bo’lib, u mohiyat holatini aniqlash, qayd etish, tasniflash, raqamli tavsiflash yoki ifodalash uchun xizmat qiladi. Masalan, «O’quvchi» mohiyatining atributlari – kod, familiyasi, ismi, sharifi, manzili, yoshi, jinsi va boshqalar bo’lishi mumkin.

Umumiy holda, mohiyat atributlari soni cheksiz bo’lishi mumkin. Axborot tizimlarini ishlab chiqishda atributlar soni va tarkibi foydalanuvchi talablari hamda amalga oshirilishi lozim bo’lgan masalalardan kelib chiqib belgilanadi. Odatda, infologik modelni qurishda predmet sohasiga doir tushunchalarning xususiyatlarini nisbatan kengroq va to’laroq ifodalashga harakat qilinadi. Bunda mavjud vazifalarni bajarish imkoniyatini hisobga olishdan tashqari istiqbolda yuzaga kelishi mumkin bo’lgan masalalarga ham e’tibor qaratiladi.

ER-diagrammalarda atributlar qo’llanilayotgan modelga bog’liq ravishda turlicha tasvirlanadi. Masalan, atributlar nomlari mohiyatni tasvirlaydigan to’g’ri to’rtburchakning ichki qismida, mohiyat nomi keltirilgan satrdan keyingi satrlarda, kichik harflarda keltirilishi mumkin. Boshqa hollarda atributlar mohiyatni tasvirlovchi to’g’ri to’rtburchakdan tashqarida, unga chiziqlar bilan bog’langan tarzda ifodalanishi mumkin. Qoidaga ko’ra, kalit toifasiga ega atributlar ajratib ko’rsatiladi. Ba’zi hollarda atributlar oval ichiga joylashtiriladi.

ER-diagrammalarning nisbatan murakkabroq elementlari qatoriga mohiyatlarning podtiplari kiradi. Mohiyat bir-birlarini o’zaro inkor etuvchi ikki va undan ortiq podtiplarga tarmoqlanishi mumkin. Ushbu podtiplarning har birida ular uchun umumiy bo’lgan atributlar va aloqalar mavjud bo’ladi. Mazkur umumiy atributlar yoki aloqalar nisbatan yuqoriroq darajada belgilanadi, podtiplarda esa faqat ularning o’zlarigagina tegishli bo’lgan atributlar va aloqalar ko’rsatiladi. Mohiyatlarni podtiplarga ajratish quyi darajalarga qarab xohlagancha davom ettirilishi mumkin. Biroq, tajribalarning ko’rsatishicha, ko’pgina hollarda ikki yoki uchta darajadan foydalanish yetarli bo’ladi.

Podtiplarni aniqlashda asos bo’lib xizmat qiladigan mohiyat supertip deb ataladi. Podtiplar birgalikda to’la to’plamni tashkil etishlari zarur, ya’ni supertipning xohlagan bir nusxasi biror-bir podtipga tegishli bo’lishi lozim. Masalan, «Jihoz» mohiyati uchun «Monitor», «Тizim bloki» va boshqa podtiplarni belgilash mumkin.

ER-diagrammalarni ishlab chiqishda universal munosabatni qurish, uni bo’laklarga ajratish, ikkinchi va uchinchi me’yoriy shakllarga keltirish zarurati bo’lmaydi. Mohiyatlarni to’laqonli aniqlashning o’zi – bu universal munosabatni uchinchi me’yoriy shaklga keltirishdan iborat.

Ma’lumotlarning binar modellari

Ma’lumotlarning binar modellari – bu grafli modellar bo’lib, bunda graf cho’qqilari bir xil ma’no kasb etuvchi, oddiy atributlarni, graf yoylari esa atributlar orasidagi binar aloqalarni ifodalaydi. Binar modellarning ko’pgina turlari taklif etilgan, ular bir biridan, asosan, ular uchun qabul qilingan belgilashlar evaziga, ba’zida esa mohiyat jihatidan ham farq qiladi. Masalan, Senko binar modeli ko’p darajali model bo’lib, u ma’lumotlar bazalarini boshqarishning turli qirralarini modellashtirishga mo’ljallangan. Brachchi binar modeli ANSI/X3/SPARC arxitekturasining konseptual modeli sifatida vujudga kelgan. Abrial binar ma’lumotlar modeli esa semantik imkoniyatlarga boy, unda sun’iy tafakkur va dasturlash tillari sohalariga xos bo’lgan g’oyalar qo’llaniladi.

Semantik binar ma’lumotlar bazasi tuzilmasini ifodalovchi grafga tiplar grafi deyiladi. Graf cho’qqilari toifalar, yoylari esa toifalarning binar munosabati deb yuritiladi. 2.6-rasmda ikki toifadan va ularning orasidagi binar munosabatdan iborat grafga misol keltirilgan.

Binar munosabatning har bir yo’nalishiga betakror nomlar beriladi hamda ular yetishish funksiyalari deb nomlanadi. «Palata» va «Personal» toifalari orasidagi binar munosabatda «Palata» toifasidan «Personal» toifasiga yo’nalgan yetishish funksiyasi «xizmat ko’rsatiladi» deb nomlangan. Bu yo’nalishning semantikasi «Palataga personal tomonidan xizmat ko’rsatiladi» ko’rinishida talqin qilinadi. Тeskari yo’nalishdagi yetishish funksiyasi esa «xizmat qiladi», ya’ni «Personal palataga xizmat qiladi» bo’ladi.

Ma’lumotlarning semantik binar modellarida binar munosabatning har ikkala yo’nalishi uchun yetishish funksiyasi aniqlangan bo’ladi. Ba’zi binar modellarda faqat bir yo’nalishdagi yetishish funksiyasi ko’rsatilishi mumkin. Bu holda, teskari yo’nalishdagi yetishish funksiyasi ko’rsatilgan yetishish funksiyasining teskarisi (inversiyasi) hisoblanadi. Agarda teskari yo’nalish tarxda keltirilmagan bo’lsa, u aniqlanmagan hisoblanadi.

2.6-rasm. Тoifalar va binar munosabatlar grafi.

Binar munosabatning har ikkala yo’nalishiga umumiy nom berilgan bo’lishi ham mumkin. Yuqoridagi misol uchun bu funksiya «Personal-Palata» sifatida ko’rsatilishi va yo’nalish ko’rsatkichi tushirib qoldirilishi mumkin.

Semantik binar tiplar grafining kengaytmasi ob’ektlar va ular orasidagi aloqalardan tashkil topadi. Ob’ekt toifaning mavjud qiymatiga mos keladi. Masalan, muayyan palata yoki xizmat ko’satuvchi biror personal ob’ekt hisoblanadi. Ob’ektlar ikki xil, abstrakt va konkret ob’ektlarga bo’linadi. Bu ob’ektlar orasidagi farq domen kengaytmasi (abstrakt ob’ektlar) hamda atribut kengaytmasi (konkret ob’ektlar) orasidagi farqqa o’xshaydi. Boshqacha qilib aytganda, abstrakt ob’ektlar doimo mavjud bo’ladi, konkret ob’ektlar esa ma’lumotlar bazasida ma’lum bir vaqtda mavjud bo’lishi yoki bo’lmasligi mumkin. Masalan, «26» raqami, «Тartib raqami» domeniga tegishli abstrakt ob’ekt sifatida doimo mavjud bo’ladi.

Ob’ektlar, binar munosabatlarning kengaytmasi hisoblangan aloqalar bilan bog’langan bo’ladi. Har bir aloqa uchun har ikki yo’nalishdagi yetishish funksiyasining nomi ko’rsatilgan bo’ladi. Masalan, «Personal» va «Palata» toifalarining konkret ob’ektlari orasidagi yetishish funksiyalari «xizmat ko’rsatiladi» va «xizmat qiladi» nomlari bilan belgilanadi.

Ikkitadan ortiq toifalar orasidagi aloqa yangi toifa kiritish yo’li bilan tasvirlanadi. Masalan, «Dars» toifasiga «O’qituvchi», «O’quvchi», «Sinf», «Vaqt» toifalarining binar bo’lmagan aloqasi mos keladi. Binar modellarda bu xil toifalarni alohida turga (ichki ob’ektlar toifasiga) ajratish taklif etiladi.

Ma’lumotlarning semantik binar modellarida toifalar ob’ektlari uchun mumkin bo’lgan qiymatlarni belgilash imkoniyati mavjud. Masalan, konkret ob’ektlar sifatida fuqarolik pasportlarini qaraydigan bo’lsak, ularni seriyasining aniqlanish sohasi «Pasport seriyasi» toifasini tashkil etuvchi (lotin alfavitidagi ikki simvol ko’rinishidagi) abstrakt ob’ektlardan iborat bo’ladi. Ya’ni, fuqarolik pasporti seriyasiga, uni lotin alfavitidagi ikki simvoldan iborat bo’lishidan iborat cheklov belgilanadi.

Yetishish funksiyalariga qo’yiladigan cheklovlardan biri – bu funksiyaga taalluqli chegaraviy sonlarni ko’rsatishdir. Masalan, konkret shaxs faqat bitta fuqarolik pasportiga ega yoki «Palata»ga xohlagancha (albatta, chekli sondagi) «Personal» tomonidan xizmat ko’rsatiladi. Bu xil cheklov, yetishish funksiyasi qiymatlari uchun minimal va maksimal bo’lgan sonlarni belgilovchi AFN operatori yordamida ko’rsatiladi. Masalan, AFN(1,1) – yetishish funksiyasi bitta va faqat bitta qiymatni qabul qilishini (masalan, shaxs faqat bitta fuqarolik pasportiga ega bo’lishi lozimligini), AFN(0,) – yetishish funksiyasi olib boradigan yo’nalishidagi konkret ob’ektlar xohlagancha yoki umuman bo’lmasligini belgilaydi.

Yana bir cheklov turi, ikki yetishish funksiyasi orasidagi bog’liqlikni belgilash imkonini beradi. Bu cheklov bir binar munosabatga taalluqli va bir-biriga teskari bo’lgan yetishish funksiyalariga xos bo’ladi. Masalan, хizmaт ko’rsaтiladi = =inverse (хizmaт qiladi). Ushbu cheklov oshkormas ko’rinishda, ya’ni binar munosabat ifodalanayotganida uning har ikkala yetishish funksiyasi uchun bir cheklovni ko’rsatish orqali berilishi ham mumkin. Bir yo’nalish uchun f yetishish funksiyasini belgilash, unga teskari yo’nalish uchun esa INVERSE(f) ko’rinishdagi funksiyadan foydalanish ham mumkin.

Ma’lumotlarning semantik binar modeli, qarab chiqilgan cheklovlardan boshqa ko’plab cheklovlarni ifodalash imkonini beradi. Bu turdagi cheklovlar bajariladigan amallarga bog’liq holda ko’rsatiladi.

Ma’lumotlarning binar modellari ob’ektlar va ularning aloqalari yuzasidan bajarilgan bir qancha amallarni bajarish imkonini ko’zda tutadi. Masalan, yangi ob’ektlar hosil qilish, ikki toifa ob’ektlari orasidagi aloqani belgilash amallari shular jumlasidandir. Bundan tashqari, ko’plab toifalar ob’ektlari uchun kuchga ega bo’ladigan amallarni ham kiritish imkoni mavjud. Bunday amallardan ma’lumotlar bazalarining dasturlarini yaratishda foydalaniladi.

Ma’lumotlarning binar modellarida ko’rsatilishi mumkin bo’lgan amallar sifatida quyidagilarni qayd etish mumkin: ma’lumotlar bazasida muayyan toifa ob’ektini hosil qilish (GENERATE), biror toifa ob’ektini yo’qotish (KILL), ikki toifa ob’ektini muayyan binar munosabat bilan bog’lash (CONNECT), binar munosabat bo’yicha bog’liqlikni uzish (DISCONNECT), ob’ektning ma’lum toifaga taalluqligini tekshirish (IS), ikki ob’ekt orasida bog’liqlik mavjudligini tekshirish (TEST), sikl tashkil qilish (FOR, UP1, RESUME) va boshqa mantiqiy amallar.

Semantik tarmoqlar

Semantik tarmoqlar, ma’lumotlar modeli sifatida, sun’iy intellektning turli muammolari bo’yicha ishlagan tadqiqotchilar tomonidan yaratilgan. Semantik tarmoqlardagi tuzilmalar graf ko’rinishida tasvirlanishi hamda graf cho’qqilari va yoylarining to’plami xuddi tarmoqli va binar modellardagi kabi tarmoqlar hosil qilishlari mumkin. Biroq, semantik tarmoqlar umumiylik xususiyati kasb etuvchi bilimlarni tizimga solish va tasvirlash maqsadlari uchun mo’ljallangan. Bundan tashqari, bir-biridan ancha farq qiladigan turli semantik tarmoqlar ko’rinishidagi ma’lumotlar modellari mavjud. Ushbu holat, mazkur modellarning muayyan tiplari turli tadqiqotchilar tomonidan, turli maqsadlar uchun yaratilganligi natijasida yuzaga kelgan.

O’z vaqtida belgilar qo’yilgan har bir graf semantik tarmoqdir, degan ta’rif kiritilgan. Biroq, graf semantik tarmoq bo’lishi uchun, undagi har bir cho’qqi va yoy nimani bildirishi hamda cho’qqilar va yoylar qaysi maqsadlarda qo’llanilishi aniq belgilangan bo’lishi zarur.

Ilk semantik tarmoqlar tuzilma jihatidan bir jinsli ko’rinishga ega bo’lgan hamda ularda turli jinsli cho’qqilar va yoylar orasidagi farqlar ko’zda tutilmagan. Keyinchalik semantik tarmoqlar, ma’lumotlar bazalarini boshqaruv tizimlari sohasida yaratilgan ishlanmalardan ham foydalanish va ma’lumotlar modellari bilan yaqinlashish tarafiga yuz tutgan. Bundan tashqari, semantik tarmoqlar ma’lumotlarni modellash uchun g’oyalarga boy manba hisoblanadi.

Ushbu g’oyalarning eng asosiylaridan biri tip va belgilarni farqlanishidan iborat. Belgilarni umumlashtirish asosida tiplar hosil qilish jarayoni tasniflash (sinflarga birlashtirish), unga teskari jarayon esa ma’lumot nusxalarini hosil qilishdan iborat.

Ikkinchi g’oya semantik masofa tushunchasi bilan bog’liq. Qarab o’tilgan ma’lumotlar modellarida bir atributdan boshqa atributga olib boradigan yo’ldagi yoylar soni hech qanday mantiqiy xususiyat kasb etmaydi. Semantik tarmoqlarda esa ushbu yo’l uzoqligi muhim ahamiyatga ega bo’lib, u o’zaro bog’liq tushunchalarning qanchalik yaqinligini belgilaydi. Bunda, semantik masofa yaqin yoki uzoq deb ochiq ayta olish imkoniyati vujudga keladi. 2.7-rasmda keltirilgan tarxga ko’ra, «Shaxs» tushunchasi «Kasb» bilan ham, «Avtomobil» bilan ham o’zaro bog’langan. Ammo, bundan «Kasb» hamda «Avtomobil»ning o’zaro aloqador ekanligi kelib chiqmaydi. Ushbu holatni semantik tarmoqlarda ko’rsatish uchun norelevantlik (nojoizlik) yoyi tushunchasi qo’llaniladi. Norelevantlik yoyi ikki cho’qqi orasida o’zaro aloqadorlik mavjudligini inkor qiladi.

2.7-rasm. Norelevantlik yoyi.

Uchinchi g’oya – bu bo’laklarga ajratish g’oyasidir. Bo’laklarga ajratish g’oyasi tarmoqni chegaralash hamda yechilayotgan masalaga faqat relevant bo’lgan axborotlarnigina qarash imkonini beradi. Ushbu g’oya berilgan faktlardan yangi faktlarni keltirib chiqarish jarayonida relevant tushunchalarni qidiruv sohasini chegaralash uchun muhim ahamiyatga kab etadi.

Тo’rtinchi g’oya – tiplar shajarasidir. Boshqa ma’lumotlar modellaridan farqli ravishda, semantik tarmoqlarda tip-belgi va tip-tip umumlashtirishlari orasida qat’iy farq belgilab qo’yiladi. Bundan tashqari, shajaraviy bog’langan tiplar uchun atributlar va ularning qiymatlarini hamda tiplar orasidagi mumkin bo’lgan aloqalarni meros qilib olish qoidalari aniq belgilanadi. Nafaqat alohida olingan aloqalar, balki ularning jamlanmalari ham meros qilib olinishi mumkin bo’ladi.

Semantik tarmoqlar modellari tomonidan kiritilgan beshinchi g’oya rollar konsepsiyasi bilan bog’liq. Rollar tushunchasi ko’pgina ma’lumotlar tuzilmalari (masalan, mohiyatlar tiplari, atributlar, aloqalar tiplari) uchun qo’llanilishi mumkin. Hatto rollarning rollari ham kiritilishi mumkin (masalan, «Хodim» funksional rol sifatida belgilansa, «Shaxs» tushunchasi bu rolga «to’ldiruvchi» sifatida keladi).

Aytib o’tilganlardan tashqari, semantik tarmoqlarda bilimlarni tasvirlashning ma’lum qirralariga mo’ljallangan qator konsepsiyalar ham mavjud. Bu esa semantik tarmoqlar toifasidagi modellarning juda xilma-xil bo’lishiga olib kelgan. Shuning uchun, semantik tarmoqlarning qo’llanilish sohalari nihoyatda keng va turli-tuman. Masalan, matematik mantiq sohasi, so’zlashuv matnini tasvirlash hamda tushuna olish sohasi va hokazo.

Barcha semantik tarmoq modellari tuzilmasi graf ko’rinishiga ega bo’ladi. Cho’qqilar va yoylarning turli xillari orasidagi farqlanish tamoyillariga ko’ra semantik tarmoqning ko’rinishi va mazkur semantik tarmoq qo’llaniladigan modellash sohasi belgilanadi. Ekstensional (tashqi) ma’noda cho’qqilar predmetlar (qiymatlar nusxalari yoki mohiyatlar)ning tasviri sifatida, yoylar esa predmetlarga nisbatan tasdiqlar (predmetlar orasidagi aloqalar)ning tasviri sifatida qaralishi mumkin. Masalan, muayyan bir cho’qqi «Komil» nomli mohiyatni, boshqasi esa «Qodir» nomli mohiyatni, ular orasidagi yoy esa «Qodir Komilning ukasi» ko’rinishidagi tasdiqni aks ettirishi mumkin. Semantik tarmoq grafi ma’lumotlarning semantik binar modeli grafining nusxasiga o’xshash bo’ladi. Semantik binar model ob’ektlari semantik tarmoqlarning predmetlariga, yetishish funksiyalari yordamida belgilanadigan binar aloqalar esa tasdiqlarga mos keladi.

Semantik tarmoqlardagi axborot birligi predmet yoki tasdiq sifatida qaralishi mumkin. Masalan, «akasi bo’ladi» kabi aloqa tasdiq sifatida yoki ma’lum xususiyatlarga ega, «bu noto’g’ri» yoki «falonchi bunga ishonadi» ko’rinishdagi, predmet sifatida qaralishi mumkin. Semantik tarmoqlarda axborot ob’ektini predmet yoki tasdiq sifatida talqin etish katta muammo tug’diradi.

Predmet va tasdiq atamalaridan foydalanib ma’lumotlar semantikasini ifodalash imkoniyati bir qadar cheklanganlikka olib keladi. Ma’lumotlar va model kengroq ifodalash xususiyatlariga ega bo’lishi uchun graf cho’qqilari va yoylarini toifalarga differensiatsiyalash (bo’laklash) amalga oshiriladi.

Cho’qqilar toifalari ular tasvirlaydigan predmetlarga mos tarzda belgilanadi. Masalan, semantik tarmoqlardagi tizim tushunchasi to’rt toifadagi cho’qqilarni nazarda tutadi: konseptlar, hodisalar, xususiyatlar va qiymatlar. Konseptlar modellash sohasining «doimiy» elementlari sanaladi. Ular qiymatlarni belgilash uchun qo’llaniladi. Masalan, «Qodir Salomov», «Musiqa bilim yurti» va hokazo. Hodisalar tasvirlanayotgan sohada kuzatiladigan harakatlarga mos keladi. Masalan, «Qodir Salomov Erkin Karimovga imtihon topshirayapti» ko’rinishidagi harakat «imtihon topshirayapti» harakatiga mos keluvchi bitta hodisaviy cho’qqi hamda «Qodir Salomov» va «Erkin Karimov» konseptlariga mos ikki cho’qqi yordamida tasvirlanadi.

Hodisa-cho’qqi va konsept-cho’qqilarni birlashtiruvchi yoylar konseptlarning hodisadagi rollariga mos keladi. Masalan, «imtihon topshirayapti» hodisasida «Qodir Salomov» agent rolini, «Erkin Karimov» esa ta’sir ob’ekti rolini o’ynaydi. Хususiyatlar konsept xususiyatlariga mos keluvchi cho’qqilar bo’ladi. Masalan, Qodir Salomovning bilim darajasi, holati, davomati va o’zlashtirishi «Qodir Salomov» konseptining xususiyatlari hisoblanadi. Qiymatlar esa xususiyatlar qabul qiladigan qiymatlar sohasiga mos keluvchi cho’qqilardan iborat bo’ladi. «Qodir Salomov» konseptining «Bilim darajasi» xususiyatiga «yaxshi» qiymat mos kelsa, Qodir Salomov yaxshi bahoga loyiq hisoblanadi.

Semantik tarmoqlar modellarida cho’qqilar tiplari bo’yicha ham farqlanadi. Ya’ni, predmetlar, belgilarni tasvirlovchi konsept-cho’qqilar va tiplarni tasvirlovchi sinf-cho’qqilar qo’llanilishi mumkin. Masalan, Qodir Salomov konsept, ShAХS esa sinf hisoblanadi. Konsept bir necha sinflarga taalluqli bo’lishi mumkin. Aytaylik, Qodir Salomov ShAХS hamda ТALABA. Shunday qilib, sub’ektning turli rollari uni turli sinflarga kiritish orqali tasvirlanadi. Masalan, Qodir Salomov ota-onasi, rafiqasi va bolalariga nisbatan ShAХS, kursdoshlari, o’qituvchilari va o’quv fanlariga nisbatan ТALABA hisoblanadi.

Sinf va konsept tushunchalari boshqa ma’lumotlar modellaridagi tip va nusxa tushunchalariga juda o’xshash. Biroq, semantik tarmoqlardagi mazkur unsurlar uchun ikkita muhim farqlanish mavjud. Birinchidan, semantik tarmoq grafida sinflar ham, konseptlar ham tasvirlanadi, boshqa ma’lumotlar modellarida tiplar tarxda keltiriladi, nusxalar esa ma’lumotlar bazasidan o’rin oladi. Ikkinchidan, ba’zi semantik tarmoqlarda bir nusxaning bir necha tipga mos kelishiga ijozat beriladi.

Sinf-cho’qqilar va konsept-cho’qqilar orasidagi farqlanish tufayli ularni birlashtiruvchi yoylar uch xil bo’lishi mumkin. Ikki konseptni birlashtiruvchi yoy tasdiqqa mos keladi, sinf va konsept orasidagi yoy nusxa (namuna)ni ifodalaydi, ikki sinfni birlashtiruvchi yoy esa binar munosabat sifatida qaraladi va o’z navbatida bu munosabat ham sinf sifatida qaralishi mumkin. 2.8-rasmda aytib o’tilganlarni tasvirlovchi semantik tarmoqqa misol keltirilgan. Bunda, «Qodir» va «Komil» – konseptlar, ТALABA va INSТIТUТ – sinflar, «aka» yoyi esa tasdiq hisoblanadi. ТA’LIM OLADI yoyi ТALABA va INSТIТUТ sinflari orasidagi binar munosabatni ifodalaydi.

2.8- rasm. Semantik tarmoqlardagi cho’qqi va yoylarning turlari.

Sinflar shajara hosil qilishi, bir-biri bilan BIROR va QISMI ko’rinishidagi aloqalar vositasida bog’lanishlari ham mumkin. Masalan, ТALABA va ShAХS sinflari orasidagi munosabat ТALABA BIROR ShAХS tarzida belgilanadi, ya’ni ТALABA sinfi ShAХS sinfi uchun qism-sinf hisoblanadi. O’QUV FANLARI BLOKI sinfi esa O’QUV FANLARI sinfining QISMI kabi tasvirlanadi.

Sinflar shajarasi bir sinf xususiyatlarini boshqa sinf meros qilib olishi uchun qo’llaniladi. Bunda, sinf o’zidan yuqorigi qatlamdagi sinf bilan BIROR tarzidagi aloqa orqali bog’langan bo’lsa, u o’sha sinfga taalluqli barcha atributlar va ularning qiymatlarini meros qilib oladi. Sinf-konsept nusxasi ko’rinishidagi aloqada esa konsept mazkur sinfning barcha atributlarini meros qilib oladi.

Semantik tarmoq modellarida butunlik cheklovlari tarmoq tuzilmasini ifodalash bilan uyg’unlashgan bo’ladi. Bular konsept yoki sinflarga taalluqli ma’lumotlardan iborat bo’ladi. Semantik ma’lumotlar modellarining ko’pchiligida konseptlar hamda sinflarni birlashtiruvchi yoylarni yoki ixtiyoriy cheklovlarni ifodalashda predikatlarni hisoblash tilidan ham foydalaniladi. Masalan, ushbu til yordamida har bir o’quv fani hech bo’lmaganda bitta talaba bilan bog’langan bo’lishi zarurligini ko’rsatish mumkin.

Semantik tarmoqlarda butunlik cheklovlari boshqa faktlarga taalluqli faktlar sifatida ham ifodalanishi mumkin. Butunlik cheklovlari yuqori qatlamdagi sinflarning boshqa xususiyatlari kabi meros qilib olinishi mumkin.

Semantik tarmoqlar modellaridagi bajariladigan amallar binar modellardagiga juda o’xshash. Ularni ikkiga, sinflar va binar munosabatlar ustida bajariladigan amallarga bo’lish mumkin.

Sinflar va ularning nusxalari ustida bajariladigan amallarning to’rt asosiy xili mavjud:

• 
  biror sinfga mansub nusxani yaratilishi yoki biror mavjud nusxani boshqa biror sinfga ham taalluqli qilib belgilanishini ta’minlash. Masalan, ТALABA sinfi uchun yangi nusxa ushbu nusxani yangidan yaratish orqali yoki ShAХS sinfiga mansub biror nusxaning ТALABA sinfiga ham taaluqli bo’lishini belgilash orqali kiritilishi mumkin;
  
• 
  muayyan nusxani ma’lum bir sinfga taalluqli bo’lishiga chek qo’yish yoki ushbu nusxani butunlay yo’qotish;
  
• 
  muayyan sinfga mansub barcha nusxalarni saralash;
  
• 
  muayyan nusxani ko’rsatilgan sinfga mansubligini aniqlash.
  

Binar munosabatlar ustida bajariladigan amallar ham to’rt xil:

• 
  ikki sinf orasida binar munosabatni o’rnatish;
  
• 
  ikki sinf orasidagi binar munosabatni olib tashlash;
  
• 
  binar munosabatdagi ko’rsatilgan nusxa bilan bog’langan barcha nusxalarni saralab berish;
  
• 
  ikki nusxa orasida aloqa mavjudligini tekshirish.
  

Ma’lumotlarning infologik modellari

Ma’lumotlarni modellashning asosiy maqsadlaridan biri tashqi dunyo ob’ektlarini tuzilma, butunlik cheklovlari va bajariladigan amallar atamalari yordamida imkon qadar tabiiyroq tasvirlashdan iborat. Ma’lumotlar modellarining ko’pchiligi axborot talablarini ifodalash uchun sun’iy vositalar va konstruksiyalardan foydalanishga asoslanadi. Bu, albatta, mazkur vosita va konstruksiyalarni kompyuterda qo’llash mumkin bo’lgan vosita va konstruksiyalarga yaqin bo’lishi zarurati oqibatida paydo bo’lgan.

Insonlar tashqi dunyo ob’ektlarini jadvallar, graflar shaklida emas, balki so’zlashuv tili yordamida ifodalashga odatlanishgan. Kompyuter tizimlarining so’zlashuv tili matniga ishlov berish vositalari esa ancha cheklangan. Biroq, so’zlashuv tilidagi ayrim ob’ektlar, ya’ni mulohazalar (fikrlar) bilan ishlash imkoniyati mavjud. Mulohazalar tuzilma jihatidan yetarli darajada umumiylikka ega va ular yordamida munosabatlar yoki ma’lumotlar bazasi yozuvlarini ifodalash imkoniyati mavjud. Demak, mulohazalarga asoslanuvchi ma’lumotlar modellaridan foydalanish tadqiqot ob’ektlarini nisbatan tabiiyroq tasvirlash imkoniyatlarini beradi.

Insonga mo’ljallangan ma’lumotlar modellarini qo’llash bir-biriga bog’liq, ikki akslantiruv yordamida predmet sohasining «kompyuterlashgan» tasvirini hosil qilish imkonini beradi. Bularning birinchisi modellash sohasini inson uchun tabiiyroq tasavvurga akslantiradi. Hosil qilingan ifodalanish ma’lumotlar modelining infologik sohasiga taalluqli bo’ladi. So’ngra ushbu ifodalanish kompyuterga yo’naltirilgan ko’rinishga akslantiriladi va u modellashning datalogik sohasiga mansub bo’ladi. Infologik tasavvur axborotni saqlash muhitiga, uning fizik parametrlariga bog’liq bo’lmaydi.

Тashqi dunyo haqidagi axborot sezgilar orqali qabul qilinadi. Sezgi yetarli darajada murakkab hamda bir-biri bilan bog’liq faktlar to’plamidan iborat bo’ladi. Masalan, «Kecha ko’rik-tanlov o’z ishini boshladi va unda Qodir Salomov hamda O’ktam Yusupovlar duet ijro etishdi» kabi mulohaza murakkab, tarkibiy qismli fakt hisoblanadi. U ikki «Kecha ko’rik-tanlov o’z ishini boshladi» va «Kecha, ko’rik-tanlovda Qodir Salomov hamda O’ktam Yusupovlar duet ijro etishdi» ko’rinishdagi elementar faktlardan iborat.

Atomarlik xususiyatiga ega fakt elementar fakt deb nomlanadi. Infologik modellar elementar faktlarni to’g’ri, inson tasvirlaydigani kabi tasvirlashga qaratiladi. Bunda, ob’ektlar (yoki ob’ektlar kortejlari), ob’ektlar xususiyatlari (yoki ob’ektlar aloqalari) va hodisani ro’y berish vaqti kabi atamalardan foydalaniladi. «Kecha, ko’rik-tanlovda Qodir Salomov hamda O’ktam Yusupovlar duet ijro etishdi» misolida «Qodir Salomov» va «O’ktam Yusupov»lar – ob’ektlar, «Duet ijro etildi» – ob’ektlar orasidagi aloqa, «Kecha» esa elementar fakt ro’y bergan vaqtni bildiradi.

Infologik modelda ob’ekt deb, muayyan sharoitda qiziqish uyg’otuvchi (sabab bo’luvchi) predmet yoki hodisaga aytiladi. Model ob’ektlarini belgilashda ko’pincha ekspert maslahatlaridan foydalaniladi. Ob’ektning mavjud bo’lishi uning paydo bo’lishi, o’zgarishi va yo’qolishi kabi hodisalar bilan bog’liq. Ob’ektlar ularga nisbatan kishilarda qiziqish uyg’onganda paydo bo’ladi va bu qiziqish o’z kuchini yo’qotishi bilan yo’qoladi.

Ob’ektlar atomar va tarkibiy bo’lishlari mumkin. Boshqa ob’ektlarga ajratib bo’lmaydigan xohlagan bir ob’ektga atomar ob’ekt deyiladi. Тarkibiy ob’ektlar ko’plab ob’ektlar, ob’ektlar kortejlari yoki pleyadalardan tashkil topadi. Masalan, «Kecha, ko’rik-tanlovda Qodir Salomov hamda O’ktam Yusupovlar duet ijro etishdi» fakti ob’ekt sifatida qaralishi va «Ushbu ko’rik-tanlovga Nigina Adhamova keldi» faktini aniqlashda ishtirok etishi mumkin.

Odatda ob’ektga nisbatan axborot, ob’ektni ma’lum bir xususiyatga yoki aloqaga ega bo’lishidan iborat bo’ladi. Хususiyat formal tarzda ob’ekt haqidagi qandaydir tasdiq sifatida, aloqa esa ob’ektlar to’plami xususidagi tasdiq sifatida qaralishi mumkin. Bir xususiyat yoki aloqani boshqalari yordamida hosil qilish qoidalari mavjud. Bularga, birinchi navbatda xususiyatlarni birlashtirish (kon’yunksiya) natijasida yangi xususiyat hosil qilish kiradi. Masalan, «novcha» va «kuchli» xususiyatlar sanalsa, ularning birlashmasi «novcha hamda kuchli» ham xususiyat hisoblanadi. Хususiyatlar bir-biri bilan kombinatsiyalar hosil qilishi va aloqalar orqali meros qilib olinishi mumkin. Bir aloqa orqali boshqasini vujudga keltirish qoidalari ham belgilanishi mumkin.

Vujudga keltirish qoidalari fundamental va hosila xususiyatlar haqida so’z yuritish imkonini beradi. Boshqa fundamental xususiyatlar to’plami orqali hosil qilinishi mumkin bo’lmagan xususiyatlarga fundamental xususiyatlar deyiladi. Hosila xususiyatlar esa fundamental xususiyatlar asosida vujudga keltirish qoidalaridan foydalanib hosil qilinishi mumkin.

Boshqa ma’lumotlar modellaridan farqli ravishda, ob’ekt uchun biror xususiyat yoki aloqa belgilangan yoxud belgilanmaganligidan qat’iy nazar, infologik modellarda mazkur ob’ektning mavjud bo’lishiga yo’l qo’yiladi. Faqat birgina xususiyat, ya’ni ob’ektning paydo bo’lish vaqti va yo’qolish vaqti (bizda ob’ektga nisbatan qiziqish uyg’ongan vaqt hamda bu qiziqish o’z kuchini yo’qotgan vaqt), mazkur ob’ektning mavjud bo’lishi uchun yetarli hisoblanadi.

Ko’rinib turibdiki, infologik modellarda vaqt ham inobatga olinadi. Ya’ni, faktlarni tasvirlashda ob’ektlar, xususiyatlar, aloqalar va vaqtning bazaviy konsepsiyalaridan foydalaniladi.

Elementar faktni (x, y, z) ko’rinishdagi uchlik tarzida ifodalash mumkin. Bu yerda, x – o₁, … o_n ob’ektlar korteji, y – ob’ektlar xususiyati yoki aloqalari, z – vaqt. Ushbu bazaviy tuzilma elementar pleyada deb nomlanadi.

Agarda, x – atomar ob’ekt, u – xususiyat bo’lsa, elementar pleyada xususiyat tipining elementar pleyadasi deb nomlanadi. Masalan, «shirali ovoz» xususiyatini qaraydigan bo’lsak, ma’lum bir shaxsning muayyan bir vaqtda «shirali ovoz»ga egaligi haqidagi tasdiq xususiyat tipining elementar pleyadasi hisoblanadi. Ushbu axborot birligining boshqa modellardagi atribut nusxasidan farqi, mazkur axborot birligi uchun vaqt qiymatining aniq ko’rsatilishidan iborat.

Agarda, x – ob’ektlar korteji, u – aloqa bo’lsa, elementar pleyada aloqa tipining elementar pleyadasi deb nomlanadi va u munosabatning vaqtni inobatga olgan holda qaralgan kortejiga mos keladi.

Infologik model modellash sohasini pleyada, ya’ni turli ob’ektlar to’plami, turli vaqt kesmalarida mavjud bo’ladigan xususiyatlar va aloqalarning juda murakkab grafi, tarzida tasvirlaydi. Infologik model pleyadasini yulduzlar pleyadasiga o’xshatish mumkin.

Infologik model kuchsiz tiplashtirilgan modellar qatoriga kiradi. Unda ob’ektlar, xususiyatlar yoki aloqalar tiplari qat’iy belgilanmagan. Ammo, ob’ektlar va ularning xususiyatlarini guruhlash orqali ob’ektlar tiplarini belgilash mumkin.

Vaqtni e’tiborga olmagan holda r xususiyatga ko’ra mos keluvchi ob’ektlar to’plami – O(p) ob’ektlar guruhi deb belgilanadi. Masalan, «25 yoshli» kabi xususiyatni qaraylik. Ushbu xususiyatga ko’ra ob’ektlar guruhi vaqtning biror momentida mazkur xususiyatga ega barcha insonlardan iborat bo’ladi. Ma’lum bir vaqtda mazkur xususiyatga ega barcha insonlar esa O_t(p) qism-to’plamni tashkil etadi va u O(p) to’plamning vaqt bo’yicha kesmasi deb ataladi. Masalan, «2005 yilda 25 yoshli» xususiyat vaqt bo’yicha kesma bo’lib, u 2005 yilda 25 yoshga yetgan barcha insonlarni bildiradi.

Boshqa ma’lumotlar modellarida atribut o’zak element sifatida qabul qilinib, u asosida boshqa xususiyatlar keltirib chiqariladi. Infologik modellarda atribut tushunchasi ob’ekt, xususiyat, aloqa va vaqt tushunchalari orqali keltirib chiqariladi. A={p_i} atribut, O(p) ob’ektlar guruhining xususiyatlari to’plami sifatida belgilanadiki, O_t(p) ga taalluqli har bir x ob’ekt vaqtning xohlagan momentida hech bo’lmaganda biror O_t(p_i) da mavjud bo’ladi. p_i xususiyat O(p) ob’ektlar guruhi A atributining qiymatlariga to’g’ri keladi.

Misol tariqasida, r – «ta’lim oladi» xususiyatiga ega shaxslardan tashkil topgan O(p) ob’ektlar guruhini qaraylik. Тalaba yoki o’quvchini p_i xususiyatga ega shaxs (p_i = «i-o’quv yurtida ta’lim oladi») sifatida qaraymiz. O_t(p) ga talluqli x ob’ekt, ya’ni vaqtning t momentida «ta’lim olayotgan» shaxs qaraladigan bo’lsa, u hech bo’lmaganda biror O_t(p_i) da albatta mavjud bo’ladi. Ya’ni, x ob’ekt vaqtning t momentida biror o’quv yurtining o’quvchi yoki talabasi bo’ladi.

Ob’ektlari turli vaqtlarda p xususiyatga ega bo’ladigan O ob’ektlar guruhi va A atribut (O, A) juftlikni tashkil qiladi va u atributli elementar pleyada tipi deb nomlanadi. Ushbu tip an’anaviy ma’lumotlar modellaridagi atributga mos keladi. p_i xususiyat O guruh ob’ektlari turli vaqtlarda qabul qiladigan A atributning qiymatlaridan, ya’ni A uchun aniqlanish sohasi bo’lgan domendan iborat bo’ladi. A atribut qiymatlarining vaqtning har bir t momentidagi to’plami an’anaviy ma’lumotlar modelidagi atribut kengaytmasiga mos keladi. Agar oO va rA bo’lsa, (o, r, t) xususiyat tipining elementar pleyadasi (O, A) atributli elementar pleyada tipiga mos keladi.

(O₁, …, O_n) ob’ektlar guruhi korteji va ob’ektlarning n-o’lchamli aloqasi ((O₁, …, O_n), R) juftlikni hosil qiladi va elementar relyatsion pleyada tipi deb nomlanadi. Agar o₁O₁, …, o_nO_n, va r=R bo’lsa, ((o₁, …, o_n), r, t) aloqa tipining elementar pleyadasi ((O₁, …, O_n), R) elementar relyatsion pleyada tipiga mos keladi.

Keltirilgan ta’riflarga ko’ra, ma’lumotlar tipi va nusxalari orasidagi farqlarni oydinlashtirib olish mumkin. Birinchidan, ma’lumotlarning infologik modelida atribut va aloqa tipi tushunchalari boshlang’ich tushunchalar emas, ular boshqa, o’zak tushunchalar orqali keltirib chiqariladi. Ikkinchidan, tiplar avvaldan belgilanmagan bo’ladi va ular ma’lumotlarning mos nusxalari yordamida hosil qilinishi mumkin. Uchinchidan, infologik modelda vaqt tushunchasi oshkor ko’rinishda qo’llaniladi. Тo’rtinchidan, ob’ekt va unga murojaat orasidagi farqlanish aniq belgilab olinadi.

Ko’pchilik ma’lumotlar modellarida ob’ektni identifikatsiya qilish uning xususiyatlariga qarab, masalan, kalit maydonlari qiymatiga ko’ra amalga oshiriladi. Ma’lumotlarning infologik modelida esa ob’ektlarni tasvirlashda, ular uchun murojaat (nomlanish) ham qo’llaniladi. Murojaat boshqa infologik elementlar, ya’ni xususiyatlar, aloqalar va vaqt uchun ham belgilanishi mumkin. Murojaat oshkor va oshkormas (boshqa ob’ektlar vositasidagi murojaat) ko’rinishlarda bo’lishi mumkin. Masalan, «Nasiba» – oshkor, «Halimaning opasi» – oshkormas ko’rinishdagi murojaat. Murojaat, agar u yagona bir ob’ektga qaratilgan bo’lsa, betakror, bir necha ob’ektlar bilan bog’langan bo’lsa noaniq murojaat bo’ladi. Masalan, bir necha shaxs «Nasiba» ismiga ega bo’lsa, «Nasiba» tarzidagi murojaat noaniq murojaat hisoblanadi.

Elementlarning o’zlarini tasvirlashdan ko’ra, pleyadalarni tasvirlashda infologik elementlar uchun murojaatdan kengroq miqyosda foydalanilishi mumkin. Pleyadaning bu tarzda tasvirlanishi xabar deb nomlanadi. Elementar xabar (tugallangan elementar xabar) deb (x, y, z) ko’rinishdagi uchlikka aytiladi, bu yerda x – ob’ekt uchun betakror murojaatlar korteji, y – xususiyat yoki aloqa uchun betakror murojaat, z – vaqt uchun murojaat. Elementar xabar xususiyat yoki aloqa tipining elementar pleyadasi uchun murojaatni bildiradi. Agarda murojaatning biror tarkibiy qismi betakror bo’lmasa, elementar xabar tugallanmagan deb ataladi. Тugallanmagan xabar so’rov sifatida qaralishi mumkin. Masalan, (ShAХSLAR, p, t) kabi xabar «Qaysi shaxslar t murojaatga mos keluvchi vaqtda r murojaatga muvofiq xususiyatga ega?» ko’rinishdagi so’rov tarzida qaralishi mumkin. Shunga o’xshash xabarlarni xuddi pleyadalardagi kabi tiplarga guruhlash mumkin. Masalan, atributli xabar tipi – bu (x, y) ko’rinishdagi juftlik bo’lib, bu yerda x – ob’ektlar guruhi, u – atribut uchun murojaat. Pleyada tipining xabar tipidan farqi shundaki, birinchi holda bevosita ob’ektlar, ikkinchi holda esa ob’ektlarga murojaat bilan ish olib boriladi.

Elementar xabarlardan tashqari psevdoelementar xabarlar tushunchasi ham mavjud. Bunday xabar foydalanuvchi tomonidan atomar deb qaralsada, u bir qator elementar xabarlarga ajratilishi mumkin. Psevdoelementar xabarni bo’laklarga ajratish ma’lumotlar modelini qo’llaydigan tizim vositalari tomonidan amalga oshiriladi.

Infologik tasavvurni datalogik sohaga akslantirishda elementar xabar elementar yozuv sifatida tasvirlanadi. Bir-biriga o’xshash elementar yozuvlar jamlanmasi elementar faylni tashkil etadi. Mazkur fayl elementar xabarlar tipining fizik amalga oshirilishi sifatida qaralishi mumkin. Elementar yozuvlar, murakkab xabarlarning fizik amalga oshirilishi sifatidagi tarkibiy qismli yozuvlarga birlashtirilishi mumkin.

Ma’lumotlar bazasiga deduktiv xulosa chiqarish mexanizmini kiritish evaziga datalogik tasvirlash imkoniyatlarini kengaytirish ham taklif etilgan. Bunda, virtual elementar yozuvlar tushunchasi kiritiladi. Mazkur yozuvlar manti xotirada saqlanmaydi, balki tizim tomonidan hisoblab chiqiladi. Boshqa bir yo’nalish, saqlanadigan xabarlar to’plamidan iborat bo’lgan yadro tushunchasi bilan bog’liq. Yadrodagi mavjud xabarlar yordamida virtual xabarlar hisoblab chiqariladi. Ushbu holda, noma’lum (tasavvurga zid emas, biroq amalda tasdig’ini topmagan faktlar) va unutilgan (qachonlardir yadroda mavjud bo’lgan, biroq hozirgi paytgacha unda saqlanib qolmagan) xabarlar tushunchalari ham ajratib ko’rsatiladi.

Ma’lumotlarning infologik modeli to’la ishonchli pleyadalar to’plamini aniqlovchi, sintaksisga oid butunlik cheklovlarini belgilash imkoniyatiga ega. Mumkin bo’lgan barcha elementar xabarlar ushbu pleyadalarga mos keladi. Infologik modelda xabarning xususiyatiga yoki uni biror bir tipga mansub bo’lishiga oid cheklov qo’yish imkoniyati mavjud.

Infologik modelda yo’l qo’yiladigan cheklovlar uch toifa faktlarni ajratib ko’rsatish imkonini beradi. Bular – haqiqiy, e’tiborga molik va ishonchsiz faktlar toifalari. Bu holat, bir tomondan modelning imkoniyatlarini kengaytirsa, ikkinchi tomondan ba’zi murakkabliklarni keltirib chiqaradi. Bunda, bir-birini inkor etuvchi, lekin vaqtning turli momentlariga taalluqli bo’lgan ikki pleyada aniqlangan bo’lishi ham mumkin. Masalan, «Qodir Salomov» o’tgan o’quv yilida talaba bo’la olmagan, hozirgi o’quv yili kesmasida esa talaba bo’lishi mumkin. Bundan tashqari, xabarlar orasidagi infologik masofa tushunchasi ham mavjud bo’lib, u asosida foydalanuvchi haqiqiy emas, balki haqiqatga yaqin xabarlarni ham belgilashi mumkin.

Infologik model bir yoki bir necha filtrlar belgilash imkonini taqdim etadi. Ular pleyadalarni talqin etish jarayonida belgilangan cheklovlarning bajarilishini nazorat qiladi. Bunda, boshqa ma’lumotlar modellaridan farqli ravishda, ma’lum kontekstda (ifoda matni) qarama-qarshi yoki xatolikka ega bo’lgan ma’lumotlarni ham kiritish imkoni beriladi. Ushbu ma’lumotlarning boshqa kontekstlarda haqqoniyligi va bir-biriga zid emasligi, ularni talqin etish bosqichi uchun belgilangan filtrlar yordamida aniqlanadi.

Mazkur modelda bajariladigan amallar qatoriga yangi elementar xabarni ma’lumotlar bazasiga kiritish, ma’lumotlar bazasidagi elementar xabarni o’zgartirish yoki uni yo’qotish (ma’lumotlar bazasidan chiqarib tashlash) kabi amallar kiradi. Bu amallar elementar xabarni elementar pleyada sifatida talqin qilish va uni elementar yozuvga akslantirish mexanizmi yordamida bajariladi.

Хulosalar chiqarish mexanizmini amalga oshirish uchun dinamik ob’ektlarni tasvirlash ko’zda tutiladi. Bunda asoslar yoki manbalar to’plami hamda xulosalar yoki harakatlar to’plamidan tashkil topuvchi elementar jarayon tushunchasidan foydalaniladi. Elementar jarayon mavjud elementar xabarlar asosida yangi elementar xabarlarni vujudga kelishini ta’minlaydi. Masalan, biror shaxsning tug’ilgan sanasi to’g’risidagi elementar xabar asosida uning yoshi hisoblab topiladi. Yoxud «Qodir Salomov bu yil o’qishni bitirdi» elementar xabar asosida «Qodir Salomov mazkur yildan boshlab oliy ma’lumotga ega» elementar xabar keltirib chiqariladi.