XML - статьи

           

Форматы данных SDMX


В отличие от формата SDMX-EDI, который разработан для поддержки преимущественно пакетного обмена, формат SDMX-ML должен удовлетворять более широкому спектру требований. Действительно, XML-форматы используются для множества различных видов автоматизированной обработки данных и, следовательно, должны поддерживать более разнообразные сценарии обработки. Вот почему язык SDMX-ML включает несколько типов сообщений. Каждый из них приспособлен для поддержки определенного набора требований к обработке данных:

  1. Определение структуры (Structure Definition). Все типы сообщений формата SDMX-ML имеют общий способ представления метаданных, необходимых для понимания и обработки набора данных. Этот способ представления основывается на языке XML.

  2. Данные родового типа (Generic Data). Все статистические данные, которые можно оформить с помощью стандарта SDMX-ML, могут быть размечены в соответствии с этим форматом данных согласно содержанию сообщения об определении структуры. Этот формат разработан для предоставления данных на web-сайтах, а также для работы с ними при таких сценариях, когда приложения, получающие данные, не могут детально распознать структуру набора данных до его окончательной загрузки. Данные, оформленные в таком формате, не отличаются компактностью, но зато предоставляют возможность легко использовать все аспекты набора данных. Однако этот формат не обеспечивает строгой проверки соответствия между набором данных и его структурным определением с помощью родового XML-парсера.

  3. Компактные данные (Compact Data). Этот формат имеет отношение только к ключевому понятию того набора данных, который он определяет. Он создается путем последовательных операций преобразования ("мэппинга") между конструкциями метаданных, заданных в сообщении об определении структуры, и компактным форматом. Формат поддерживает обмен больших наборов данных в формате XML (похожем на SDMX-EDI) и предусматривает передачу как неполных (поэтапное обновление), так и целых наборов данных.



    4. Содержание  Назад  Вперед




    Forekc.ru
    Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий