PostGIS डेटाबेस के लिए नामकरण सम्मेलनों? [बन्द है]

Question

हम PostGIS के साथ एक डेटाबेस का निर्माण शुरू कर रहे हैं। डेटाबेस को लगभग 5-8 शोधों की एक टीम के लिए माना जाता है जो जियोडाटा और सांख्यिकी के साथ अक्सर काम करते हैं।

डेटाबेस स्थापित करते समय नामकरण परंपराओं के साथ कोई अनुभव है?

कुछ महत्वपूर्ण बातें जो मैंने पहले ही समझ ली हैं:

• केवल लोअरकेस का उपयोग करें
• use_underscores रिक्त स्थान नहीं
• ä, é, आदि जैसे विशेष वर्णों का उपयोग न करें
• केवल एक ही भाषा का उपयोग करें (हम तुच्छ लग सकते हैं लेकिन हम अंतरराष्ट्रीय हैं)
• तालिका के नाम और स्तंभ हमेशा एकवचन में
• डेटाबेस में ऑब्जेक्ट्स को नाम देने के लिए एक मानकीकृत तरीका खोजें, जैसे कि topic_year_source_format

विशेष रूप से अंतिम बिंदु मुश्किल है। अपने स्वयं के डेटा को संग्रहीत करना मैंने पहचाना कि कभी-कभी आपको बड़े नाम मिलेंगे। तो क्या इस जानकारी को एक मेटाडेटा में संग्रहीत करने के लिए दांव लगाया जाएगा जो इन विशाल नामों को बनाने के बजाय आसानी से सुलभ हो जो काफी कष्टप्रद हो सकते हैं।

Answer 1

ऐसा लगता है कि आपके पास काम करने वाले तकनीकी सम्मेलन हैं। मुझे नहीं लगता कि आप जो सवाल पूछ रहे हैं उसका सही उत्तर है, लेकिन मैं आपको बताऊंगा कि मैं अपने संगठन में उपयोग के लिए क्या आया हूं।

मैं समूहों द्वारा डेटा को व्यवस्थित करना पसंद करता हूं क्योंकि, जैसा कि हम सभी जानते हैं, कभी-कभी मेटाडेटा बस भर नहीं जाता है। मैंने सबसे बुनियादी मेटाडेटा के कुछ नामकरण सम्मेलन में बहुत फायदेमंद होने का निर्माण किया है।

शुरू करने के लिए, मैंने डेटा की प्रमुख श्रेणियों को सूचीबद्ध करने वाली एक स्प्रेडशीट बनाई जिसे मेरे संगठन ने हैंडल किया और इनमें से प्रत्येक को दो अद्वितीय कोड कोड दिए। स्प्रेडशीट में श्रेणी का वर्णन और सुविधाओं के उदाहरण भी हैं जो प्रत्येक श्रेणी के भीतर मिल सकते हैं। यह स्प्रेडशीट मेरे संगठन में सभी के लिए उपलब्ध है और मैं इसे निर्यात किए गए डेटा के साथ शामिल करता हूं।

मैं एक अंडरस्कोर के बाद दो अक्षर कोड के साथ प्रत्येक नाम शुरू करता हूं। आप निश्चित रूप से इस विचार पर विस्तार कर सकते हैं और डेटा रचनाकारों के नाम पर भी निर्माण कर सकते हैं। नामों को छोटा रखने की कोशिश करें और अपने तरीकों का दस्तावेजीकरण करें। यहां उन श्रेणियों के कुछ उदाहरण दिए गए हैं जिनका मैं उपयोग करता हूं:

बीआई - बिल्डिंग इंटीरियर; बीओ - सीमाएं; सीटी - कार्टोग्राफिक; ईएल - ऊंचाई विशेषताएं; ईएम - आपातकालीन प्रतिक्रिया; जीई - भूगर्भिक; एलटी - प्रकाश; पीजी - पेज ग्रिड और लेआउट; पीएल - प्लैनिमीटर; आरए - रेखापुंज; आरडी - संदर्भ ड्राइंग; एसआई - साइट में सुधार / मैदान; एसयू - सर्वेक्षण; यूटी - उपयोगिताएँ।

Comments

यह एक मान्य विधि है, लेकिन मुझे वास्तव में संक्षिप्त रूप पसंद नहीं है। यह निश्चित रूप से व्यक्तिगत स्वाद का मामला है, लेकिन विशेष रूप से यदि आप एक अंतरराष्ट्रीय टीम में हैं, तो ये संक्षिप्तीकरण हर किसी को भ्रमित कर सकते हैं और जब भी डेटाबेस का उपयोग करने की आवश्यकता होती है, तो उसे हमेशा एक डेटा शब्दकोश की आवश्यकता होगी। PostgreSQL अनुमति देता है, अगर मैं गलत नहीं हूं, तो 64 अक्षर ऑब्जेक्ट नाम। उस स्थान का अच्छा उपयोग करें और सबसे अधिक वर्णनात्मक नाम बनाएं जो आप पा सकते हैं, एक भाषा में हर कोई समझ सकता है।

— जॉर्ज सिल्वा

मुझे वास्तव में डेटा को वर्गीकृत करने का विचार पसंद है और मैं अपने कॉलेजियम के साथ इस पर चर्चा करूंगा। फिर भी मैं db के अंदर डेटा के नामकरण के बारे में निश्चित नहीं हूं। आपके तर्क पूरी तरह से समझ में आते हैं कि प्रयोज्य के लिए db के अंदर स्पष्ट नाम देने के लिए दांव लगाया जाएगा। लेकिन मुझे डर है कि मेटाडेटा दस्तावेज़ इस तरह कम उपयोग किया जा सकता है। मुझे लगा कि अमूर्त संख्याओं के साथ डेटा का नामकरण उपयोगकर्ताओं को मेटाडेटा दस्तावेज़ का उल्लेख करने के लिए प्रेरित करेगा और इसके साथ इस तरह से अधिक योगदान देगा कि लोग अधिक मेटाडेटा जानकारी भरें क्योंकि उन्हें इसे दैनिक आधार पर संदर्भित करना है और दस्तावेज़ है पहले से ही खुला ...

— Dspanes

@Dspanes, यह एक दिलचस्प तर्क है। जैसा मैंने कहा, कोई सही जवाब नहीं है। सामान्य तौर पर मुझे यकीन नहीं है कि मुझे नाम जानबूझकर भ्रमित करने का विचार पसंद है ताकि उपयोगकर्ताओं को मेटाडेटा पर भरोसा करने के लिए ... यह एक दिलचस्प विचार है।

— पॉल

@Paul हाँ, इसका मतलब मुझे पता है की तरह लगता है;) लेकिन अब तक मैंने जो कुछ भी उजागर किया है, लोग केवल उसी का उपयोग करते हैं जो उनके लिए उपयोगी है। जितना अधिक वे इसका उपयोग करते हैं उतने ही उपयोगी होते हैं और जितना अधिक वे मेटाडेटा प्राप्त कर सकते हैं उतना बेहतर उपयोग करते हैं ... बात यह है कि हमारे पास मेटाडेटा की देखभाल करने के लिए एक व्यक्ति नहीं है इसलिए हमें एक सहभागी दृष्टिकोण की आवश्यकता है जहां हर कोई योगदान देता है। मेटाडेटा दस्तावेज़ शायद लाभ भी ला सकता है जैसे कि आप बेहतर खोज और फ़िल्टर फ़ंक्शंस कर सकते हैं जो अधिक पर्याप्त डेटा खोजने की अनुमति देते हैं ... लेकिन एक संदेह के बिना मैं भी भागीदारी को बढ़ावा देने के लिए वैकल्पिक तरीकों में सोच रहा हूं ...

— Dspanes