Схема описания. Понятийная схема описания конфликта: ключевые аспекты анализа и структуризации

• StarRocks переносит базу данных OLAP с открытым исходным кодом в облако

  Автор: Шон Кернер

• MinIO расширяет анализ Snowflake до любого местоположения данных

  Автор: Адам Армстронг

• Как создать схему базы данных в MySQL

  Автор: Кэмерон Маккензи

• Запуск Coalesce с платформой преобразования данных

  Автор: Шон Кернер

ПоискБизнесАналитика

• Qlik представляет пару новых интеграций с Databricks

  Один предназначен для того, чтобы совместные пользователи могли легко вводить данные в домики у озера, а другой предназначен для того, чтобы потенциальные пользователи могли . ..

• SAS и Microsoft сделали Viya доступной на Azure Marketplace

  Поставщики стремятся продать аналитическую платформу новой аудитории клиентов самообслуживания, которые смогут быстро развернуть …

• Starburst добавляет инструменты для расширения возможностей сетки данных

  Поставщик добавил функции обмена данными и наборами данных, а также расширенные возможности управления, направленные на обеспечение …

ПоискAWS

• AWS Control Tower стремится упростить управление несколькими учетными записями

  Многие организации изо всех сил пытаются управлять своей огромной коллекцией учетных записей AWS, но Control Tower может помочь. Сервис автоматизирует …

• Разбираем модель ценообразования Amazon EKS

  В модели ценообразования Amazon EKS есть несколько важных переменных. Покопайтесь в цифрах, чтобы убедиться, что вы развернули службу. ..

• Сравните EKS и самоуправляемый Kubernetes на AWS

  Пользователи AWS сталкиваются с выбором при развертывании Kubernetes: запускать его самостоятельно на EC2 или позволить Amazon выполнять тяжелую работу с помощью EKS. См…

SearchContentManagement

• 12 рекомендаций по обмену файлами для безопасной совместной работы

  Удаленная работа ускорила потребность в безопасном обмене файлами и их хранении. Организации должны делать упор на безопасность, структуру и …

• 6 лучших практик управления информацией о продуктах

  Системы PIM поддерживают точные данные о продуктах по каналам. Для успешного внедрения руководителям предприятий следует определить…

• 7 распространенных угроз безопасности обмена файлами

  ИТ-администраторы должны понимать основные риски безопасности при обмене файлами и что делать, чтобы они не создавали уязвимостей . ..

ПоискOracle

• Oracle ставит перед собой высокие национальные цели в области ЭУЗ с приобретением Cerner

  Приобретя Cerner, Oracle нацелилась на создание национальной анонимной базы данных пациентов — дорога, заполненная …

• Благодаря Cerner Oracle Cloud Infrastructure получает импульс

  Oracle планирует приобрести Cerner в рамках сделки на сумму около 30 миллиардов долларов. Второй по величине поставщик электронных медицинских карт в США может вдохнуть новую жизнь …

• Верховный суд встал на сторону Google в иске о нарушении авторских прав на Oracle API

  Верховный суд постановил 6-2, что API-интерфейсы Java, используемые в телефонах Android, не подпадают под действие американского закона об авторском праве, в связи с чем …

ПоискSAP

• Сантандер присоединяется к SAP MBC, чтобы внедрить финансы в процессы

  SAP Multi-Bank Connectivity добавил Santander Bank в свой список партнеров, чтобы помочь компаниям упростить внедрение . ..

• В 50 лет SAP оказалась на очередном распутье

  За свою 50-летнюю историю компания SAP вывела бизнес и технологические тренды на вершину индустрии ERP, но сейчас она находится на перепутье …

• Сторонняя поддержка SAP обеспечивает гибкость миграции

  Сторонние поставщики услуг поддержки заявляют, что они могут обеспечить большую гибкость при меньших затратах, но клиенты должны подумать …

Пошаговое руководство по началу работы | Схема JSON

• Введение
• Запуск схемы
• Определение свойств
• Углубление свойств
• Вложенные структуры данных
• Ссылки вне схемы
• Просмотр данных для нашей определенной схемы JSON

Введение #

Следующий пример ни в коем случае не является окончательным из всех значений, которые может предоставить схема JSON. Для этого вам нужно будет углубиться в саму спецификацию — подробнее на https://json-schema.org/specification.html.

Давайте представим, что мы взаимодействуем с каталогом продуктов на основе JSON. В этом каталоге есть продукт, который имеет:

• Идентификатор: productId
• Название продукта: productName
• Стоимость продажи для потребителя: цена
• Необязательный набор тегов: тегов .

Например:

 {
  "идентификатор продукта": 1,
  "productName": "Зеленая дверь",
  "цена": 12.50,
  "теги": [ "дом", "зеленый" ]
}
 

Хотя пример в целом прост, он оставляет некоторые вопросы. Вот лишь некоторые из них:

• Что такое productId ?
• Требуется ли productName ?
• Может ли цена быть равной нулю (0)?
• Являются ли все теги строковыми значениями ?

Когда вы говорите о формате данных, вы хотите иметь метаданные о том, что означают ключи, включая допустимые входные данные для этих ключей. JSON Schema — это предлагаемый стандарт IETF для ответа на эти вопросы для данных.

Запуск схемы #

Чтобы начать определение схемы, давайте начнем с базовой схемы JSON.

Мы начинаем с четырех свойств, называемых ключевыми словами , которые выражены в виде ключей JSON.

Да. стандарт использует документ данных JSON для описания документов данных, чаще всего, которые также являются документами данных JSON, но могут быть в любом количестве других типов контента, таких как text/xml .

• Ключевое слово $schema указывает, что эта схема написана в соответствии с конкретным проектом стандарта и используется по разным причинам, в первую очередь для контроля версий.
• Ключевое слово $id определяет URI для схемы и базовый URI, по которому разрешаются другие ссылки URI в схеме.
• Ключевые слова заголовка и описания аннотации являются только описательными. Они не добавляют ограничений к проверяемым данным. Назначение схемы указывается с помощью этих двух ключевых слов.
• Ключевое слово проверки типа определяет первое ограничение для наших данных JSON, и в этом случае это должен быть объект JSON.

 {
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "$id": "https://example.com/product.schema.json",
  "название": "Товар",
  "description": "Товар в каталоге",
  "тип": "объект"
}
 

При запуске схемы мы вводим следующие термины:

• Ключевое слово схемы: $schema и $id .
• Аннотации схемы: заголовок и описание .
• Ключевое слово проверки: тип .

Определение свойств #

productId — числовое значение, которое однозначно идентифицирует продукт. Так как это канонический идентификатор товара, без него не имеет смысла иметь продукт, поэтому он обязателен.

В терминах схемы JSON мы обновляем нашу схему, чтобы добавить:

• Ключевое слово проверки свойств .
• Идентификатор продукта 9ключ 0292.
  • описание аннотация схемы и ключевое слово проверки типа отмечены — мы рассмотрели оба из них в предыдущем разделе.
• требуется ключевое слово проверки, перечисляющее productId .

 {
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "$id": "https://example.com/product.schema.json",
  "название": "Товар",
  "description": "Товар из каталога Acme",
  "тип": "объект",
  "характеристики": {
    "Код товара": {
      "description": "Уникальный идентификатор товара",
      "тип": "целое число"
    }
  },
  "требуется": [ "идентификатор продукта" ]
}
 

• productName — строковое значение, описывающее продукт. Так как в продукте мало что есть без имени, оно также требуется.
• Поскольку обязательное ключевое слово проверки представляет собой массив строк, мы можем отметить несколько ключей по мере необходимости; Теперь мы включаем productName .
• На самом деле нет никакой разницы между productId и productName — мы включили оба для полноты картины, поскольку компьютеры обычно обращают внимание на идентификаторы, а люди обычно обращают внимание на имена.

 {
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "$id": "https://example.com/product.schema.json",
  "название": "Товар",
  "description": "Товар из каталога Acme",
  "тип": "объект",
  "характеристики": {
    "Код товара": {
      "description": "Уникальный идентификатор товара",
      "тип": "целое число"
    },
    "наименование товара": {
      "description": "Название продукта",
      "тип": "строка"
    }
  },
  "требуется": [ "productId", "productName" ]
}
 

Углубляемся в свойства #

По словам владельца магазина бесплатных товаров нет. 😉

• Ключ цена добавляется с обычным описанием аннотацией схемы и типом ключевых слов проверки, рассмотренных ранее. Он также включен в массив ключей, определяемый ключевым словом required validation.
• Указываем значение цена должен быть чем-то отличным от нуля, используя ключевое слово проверки эксклюзивныйМинимум .
  • Если бы мы хотели включить ноль в качестве действительной цены, мы бы указали ключевое слово минимальной проверки .

 {
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "$id": "https://example.com/product.schema.json",
  "название": "Товар",
  "description": "Товар из каталога Acme",
  "тип": "объект",
  "характеристики": {
    "Код товара": {
      "description": "Уникальный идентификатор товара",
      "тип": "целое число"
    },
    "наименование товара": {
      "description": "Название продукта",
      "тип": "строка"
    },
    "цена": {
      "description": "Цена товара",
      "тип": "число",
      "эксклюзивный минимум": 0
    }
  },
  "обязательно": [ "productId", "productName", "price" ]
}
 

Далее мы подходим к тегам ключа.

Владелец магазина сказал следующее:

• Если есть бирки, то должна быть хотя бы одна бирка,
• Все теги должны быть уникальными; отсутствие дублирования в рамках одного продукта.
• Все теги должны быть текстовыми.
Теги
• хороши, но их наличие не обязательно.

Следовательно:

• Ключ тегов добавлен с обычными аннотациями и ключевыми словами.
• На этот раз ключевое слово проверки type — array .
• Мы вводим ключевое слово проверки элементов , чтобы мы могли определить, что появляется в массиве. В этом случае: строка значения с помощью ключевого слова проверки типа .
• Ключевое слово проверки minItems используется, чтобы убедиться, что в массиве есть хотя бы один элемент.
• Ключевое слово проверки uniqueItems отмечает, что все элементы в массиве должны быть уникальными относительно друг друга.
• Мы не добавили этот ключ в требуемый массив ключевых слов проверки , поскольку он является необязательным.

 {
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "$id": "https://example.com/product.schema.json",
  "название": "Товар",
  "description": "Товар из каталога Acme",
  "тип": "объект",
  "характеристики": {
    "Код товара": {
      "description": "Уникальный идентификатор товара",
      "тип": "целое число"
    },
    "наименование товара": {
      "description": "Название продукта",
      "тип": "строка"
    },
    "цена": {
      "description": "Цена товара",
      "тип": "число",
      "эксклюзивный минимум": 0
    },
    "теги": {
      "description": "Теги товара",
      "тип": "массив",
      "Предметы": {
        "тип": "строка"
      },
      "минимумы": 1,
      "уникальные предметы": правда
    }
  },
  "обязательно": [ "productId", "productName", "price" ]
}
 

Вложенные структуры данных #

До этого момента мы имели дело с очень плоской схемой — всего один уровень. В этом разделе демонстрируются вложенные структуры данных.

• Ключ размеры добавлен с использованием концепций, которые мы обнаружили ранее. Поскольку ключевое слово проверки типа является объектом , мы можем использовать ключевое слово проверки свойств для определения вложенной структуры данных.
  • Мы опустили ключевое слово аннотации описание для краткости в примере. Хотя обычно предпочтительнее подробно аннотировать, в этом случае структура и имена ключей хорошо знакомы большинству разработчиков.
• Вы заметите, что область необходимого ключевого слова проверки применима к ключу измерений и не выходит за его пределы.

 {
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "$id": "https://example.com/product.schema.json",
  "название": "Товар",
  "description": "Товар из каталога Acme",
  "тип": "объект",
  "характеристики": {
    "Код товара": {
      "description": "Уникальный идентификатор товара",
      "тип": "целое число"
    },
    "наименование товара": {
      "description": "Название продукта",
      "тип": "строка"
    },
    "цена": {
      "description": "Цена товара",
      "тип": "число",
      "эксклюзивный минимум": 0
    },
    "теги": {
      "description": "Теги товара",
      "тип": "массив",
      "Предметы": {
        "тип": "строка"
      },
      "минимумы": 1,
      "уникальные предметы": правда
    },
    "Габаритные размеры": {
      "тип": "объект",
      "характеристики": {
        "длина": {
          "тип": "число"
        },
        "ширина": {
          "тип": "число"
        },
        "высота": {
          "тип": "число"
        }
      },
      «требуется»: [ «длина», «ширина», «высота»]
    }
  },
  "обязательно": [ "productId", "productName", "price" ]
}
 

Ссылки вне схемы #

До сих пор наша схема JSON была полностью автономной. Очень распространено совместное использование схемы JSON во многих структурах данных для повторного использования, удобства чтения и обслуживания, среди прочих причин.

В этом примере мы вводим новый ресурс схемы JSON и для обоих свойств в нем:

• Мы используем минимальное ключевое слово проверки , упомянутое ранее.
• Добавляем максимальное ключевое слово проверки .
• В совокупности они дают нам диапазон для проверки.

 {
  "$id": "https://example.com/geographical-location.schema.json",
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "title": "Долгота и широта",
  "description": "Географическая координата на планете (чаще всего Земля).",
  «требуется»: [ «широта», «долгота» ],
  "тип": "объект",
  "характеристики": {
    "широта": {
      "тип": "число",
      "минимум": -90,
      "максимум": 90
    },
    "долгота": {
      "тип": "число",
      «минимум»: -180,
      "максимум": 180
    }
  }
}
 

Затем мы добавляем ссылку на эту новую схему, чтобы ее можно было включить.

 {
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "$id": "https://example.com/product.schema.json",
  "название": "Товар",
  "description": "Товар из каталога Acme",
  "тип": "объект",
  "характеристики": {
    "Код товара": {
      "description": "Уникальный идентификатор товара",
      "тип": "целое число"
    },
    "наименование товара": {
      "description": "Название продукта",
      "тип": "строка"
    },
    "цена": {
      "description": "Цена товара",
      "тип": "число",
      "эксклюзивный минимум": 0
    },
    "теги": {
      "description": "Теги товара",
      "тип": "массив",
      "Предметы": {
        "тип": "строка"
      },
      "минимумы": 1,
      "уникальные предметы": правда
    },
    "Габаритные размеры": {
      "тип": "объект",
      "характеристики": {
        "длина": {
          "тип": "число"
        },
        "ширина": {
          "тип": "число"
        },
        "высота": {
          "тип": "число"
        }
      },
      «требуется»: [ «длина», «ширина», «высота»]
    },
    "Местоположение склада": {
      "description": "Координаты склада, на котором находится товар. ",
      "$ref": "https://example.com/geographical-location.schema.json"
    }
  },
  "обязательно": [ "productId", "productName", "price" ]
}
 

Взгляните на данные для нашей определенной схемы JSON #

Мы, безусловно, расширили концепцию продукта, начиная с наших самых первых образцов данных (прокрутите вверх). Давайте посмотрим на данные, которые соответствуют определенной нами схеме JSON.

  {
    "идентификатор продукта": 1,
    "productName": "Ледяная скульптура",
    "цена": 12.50,
    "метки": [ "холод", "лед" ],
    "Габаритные размеры": {
      "длина": 7,0,
      «ширина»: 12,0,
      "высота": 9.5
    },
    "Местоположение склада": {
      "широта": -78,75,
      «долгота»: 20,4
    }
  }
 

Основы схемы GraphQL — Apollo GraphQL Docs

Ваш сервер GraphQL использует схему для описания формы доступных данных. Эта схема определяет иерархию типов с полями , которые заполняются из внутренних хранилищ данных. Схема также указывает, какие именно запросы и мутации доступны для выполнения клиентами.

В этой статье описываются основные строительные блоки схемы и способы ее создания для вашего сервера GraphQL.

Спецификация GraphQL определяет удобочитаемый язык определения схемы (или SDL ), который вы используете для определения схемы и ее сохранения в виде строки.

Вот краткий пример схемы, которая определяет два типа объектов : Book и Author :

schema.graphql

 
 1 
 
 Тип книги {
 
 2 
 
 Название: Строка 
 
 3 
 
 Автор: Автор 
 
 6 
 
 Тип Автор {
 
 7 
 
 Название: Строка 
 
 2 
 
222222222 2Book: Строка 
 
 2 
 
22222222222222222222222. схема определяет набор типов и отношения  между  этими типами. В приведенной выше примерной схеме книга   может иметь ассоциированного автора   , а автор   может иметь список   из 9. 0291 книги  . 
 
 Поскольку эти отношения определены в единой схеме, разработчики клиентов могут точно видеть, какие данные доступны, а затем запрашивать определенное подмножество этих данных с помощью одного оптимизированного запроса. 
 
 Обратите внимание, что схема , а не  отвечает за определение того, откуда берутся данные и как они хранятся. Он полностью независим от реализации. 
 
  Большинство определяемых вами типов схемы  имеют одно или несколько полей   : 
 
 
 1 
 
 # Этот тип книги имеет два поля: название и автор 
 
 2 
 
 type Book { 
 
 3 
 
 title: String # возвращает строку Author 
 
 4 
 Author :
 возвращает an4 author 
 Каждое поле возвращает данные указанного типа. Тип возвращаемого значения поля может быть скаляром, объектом, перечислением, объединением или интерфейсом (все это описано ниже). 
 
 Поля списка 
 
 Поле может возвращать  список,  содержащий элементы определенного типа.  Вы указываете поля списка квадратными скобками . любое поле в вашей схеме может возвращать  null  вместо указанного типа. Вы можете потребовать, чтобы конкретное поле  не возвращало   null  с восклицательным знаком  !  , например: 
 
 
 1 
 
 тип Автор { 
 
 2 
 
 имя: Строка! # Невозможно вернуть null 
 
 3 
 
 books: [Book] 
 
 Эти поля  не могут быть обнулены  . Если ваш сервер пытается вернуть  null  для поля, не допускающего значение NULL, выдается ошибка.
 Обнуляемость и списки 
 С полем списка восклицательный знак  !  может появиться в любой комбинации  двух мест :
 
 1 
 
 тип Автор { 
 
 2 
 
 книги: [Книга!]! # Этот список не может быть нулевым, И его список *items* не может быть нулевым 
 
 If  !  отображается как  внутри  в квадратных скобках, возвращаемый список не может включать  элементов , которые являются  нулевыми  .
 Если  !  появляется  за пределами  квадратных скобок,  сам список  не может быть  нулевым  .
 В  любом случае  допустимо, чтобы поле списка возвращало  пустой список .
 Каждое определение типа в схеме GraphQL принадлежит к одной из следующих категорий:
 Скаляр
 Объект
 Сюда входят три специальных типа корневой операции   :  Query  ,  Mutation  и  Subscription  .
 Ввод
 Enum
 Union
 Интерфейс
 Каждый из них описан ниже.
 Скалярные типы 
 Скалярные типы аналогичны примитивным типам в вашем любимом языке программирования. Они всегда разрешаются к конкретным данным.
 Скалярные типы GraphQL:
  INT : подписанный 32-битный целый integer
  Float : подписанная двойная задача.  Boolean  :  true  или  false 
  ID  (серийный номер  String  ): уникальный идентификатор, который часто используется для повторной выборки объекта или в качестве ключа для кеша. Хотя он сериализован как  String  ,  ID  не предназначен для чтения человеком.
 Эти примитивные типы охватывают большинство вариантов использования. Для более конкретных случаев использования вы можете создавать собственные скалярные типы.
 Типы объектов 
 Большинство типов, которые вы определяете в схеме GraphQL, являются типами объектов. Тип объекта содержит набор полей, каждое из которых имеет свои  собственный тип .
 Два типа объектов  могут  включать друг друга в виде полей, как это имеет место в нашей схеме из предыдущего примера:
 
 1 
 
 type Book { 
 
 2 
 
 title: String 
 
 3 
 
 6 
 
 Тип автор {
 
 7 
 
 Имя: Строка 
 
 8 
 
 Книги: [Книга] 
 
.
  __TypEnam0291 __typename  (определять не нужно). Поле  __typename  возвращает имя типа объекта в виде  String  (например,  Book  или  Author  ).
 Клиенты GraphQL используют объект  __typename  для многих целей, например, чтобы определить, какой тип был возвращен полем, которое может возвращать  несколько типов  (т. е. объединение или интерфейс). Клиент Apollo использует  __typename  при кэшировании результатов, поэтому он автоматически включает  __typename  в каждом объекте каждого запроса.
 Because  __typename  is always present, this is a valid query for any GraphQL server:
  
 1 
  
 query UniversalQuery { 
  
 2 
  
 __typename 
  
 The 
 Query  type
 The  Query  type — это специальный тип объекта, определяющий все точки входа верхнего уровня   для запросов, которые клиенты выполняют на вашем сервере.
 Каждое поле типа  Query  определяет имя и тип возвращаемого значения для другой точки входа.  Запрос  Тип для нашей примера схемы может напоминать следующее:
 
 1 
 
 Тип запроса {
 
 2 
 
 Книги: [Книга] 
 
 3 
 
 Авторажи type определяет два поля:  книг  и  авторов  . Каждое поле возвращает список соответствующего типа. 
 
 При использовании API на основе REST книги и авторы, вероятно, будут возвращаться разными конечными точками (например,  /api/books  и  /api/authors  ). Гибкость GraphQL позволяет клиентам запрашивать оба ресурса одним запросом. 
 
 Структурирование запроса 
 
 Когда ваши клиенты создают запросы для выполнения по вашему графу, эти запросы соответствуют форме типов объектов, которые вы определяете в своей схеме. 
 
 Основываясь на нашем примере схемы, клиент может выполнить следующий запрос, который запрашивает список всех названий книг  и  Список всех имен авторов: 
 
 
 1 
 
 Запрос GetBooksandAuthors {
 
 2 
 
 Книги {
 
 6 
 
 Авторы {
 
 Наш сервер будут тогда ответьте на результаты, что на Squery MATCHERE RESTERES THER SERVERE RESPERS THER SERVERS структура, например:
 
 2 
 
 "данные": { 
 
 3 
 
 "книги": [ 
 
 5 
 
 "название": "Город стекла" 
 
 "9 
 авторы": 
 
 11 
 
 "name": "Paul Auster" 
 
 Хотя в некоторых случаях может быть полезно получить эти два отдельных списка, клиент, вероятно, предпочтет получить один список книг, где автор каждой книги включен в результат.
 Поскольку тип нашей схемы  Book  имеет поле  author  типа  Author  , клиент может вместо этого структурировать свой запрос следующим образом:
 
 1 
 
 query GetBooks { 
  20014 
 4 
 
 автор { 
 
 И снова наш сервер ответит результатами, соответствующими структуре запроса:
 
 2 
 
 "data": { 
 
 3