不可知論者（データ）

コンピューティングでは、データ転送の方法や形式がデバイスやプログラムの機能に関係ない場合、デバイスやソフトウェア プログラムは非依存型またはデータ非依存型であると言われます。つまり、デバイスやプログラムは複数の形式や複数のソースからデータを受信し、そのデータを効率的に処理できるということです。

多くのデバイスやプログラムでは、データを処理するために特定の形式でデータを提示する必要があります。たとえば、Apple社のデバイスでは通常、アプリケーションをApp Storeからダウンロードする必要があります。^[1]これは、特定の場所からダウンロードされた指定されたファイルタイプを使用するため、データに依存しない方法であり、これらの要件が満たされない限り機能しません。

データに依存しないデバイスやプログラムでは問題が発生する場合があります。たとえば、ファイルに適切な種類のデータ (テキストなど) が含まれていても、形式が間違っている場合、そのプログラムを使用するには、新しいファイルを作成し、適切な形式でテキストを手動で入力する必要があります。ファイルを効果的に使用するために、ファイルを別の形式に変換する必要があるため、さまざまなファイル変換プログラムが存在します。^{[2] [3] [4] [5]}

データに依存しないデバイスやプログラムは、さまざまな方法でこれらの問題を解決します。デバイスは、インターネット経由でダウンロードされたファイルでも、USBやその他のケーブル経由で転送されたファイルでも、同じように扱うことができます。

デバイスやプログラム^[6]は、汎用ストレージ形式を使用してファイルの作成、読み取り、更新、削除を行うことで、よりデータに依存しなくなります。XMLやJSONなどの形式では、データに依存しない方法で情報を保存できます。たとえば、XMLは、あらゆる種類の情報を保存できるという点でデータに依存しません。ただし、データ変換定義 (DTD) または XML スキーマ定義 (XSD) を使用して、どのデータをどこに配置すべきかを定義すると、データに依存しなくなります。つまり、フィールドに間違った種類のデータが配置されるとエラーが発生します。

データを汎用ストレージ形式で保存すると、このソースはエンティティ同期レイヤーとして機能します。汎用ストレージ形式は、さまざまなプログラムとインターフェイスすることができ、データ抽出メソッドは、特定のプログラムが理解できる方法でデータをフォーマットします。これにより、異なるデータ形式を必要とする 2 つのプログラムが同じデータにアクセスできるようになります。複数のデバイスとプログラムが、フォーマット エラーなしで、同じストレージ場所から同じ情報を作成、読み取り、更新、および削除 ( CRUD ) できます。

複数のプログラムが同じレコードにアクセスする場合、同じタイプのコンセプトに対して異なる定義フィールドが存在する可能性があります。フィールドのラベルが異なっていても、同じデータが含まれている場合、情報を取得するプログラムは正しいデータが使用されることを確認できます。あるプログラムに別のプログラムには含まれていないフィールドと情報が含まれている場合、それらのフィールドはレコードに保存され、そのプログラム用に取得されますが、他のプログラムでは無視されます。エンティティ同期レイヤーはデータに依存しないため、データベース全体の再コーディングを気にせずにフィールドを追加でき、他のプログラムで作成されたコンセプト (そのフィールドが含まれていない) は問題ありません。

情報のフォーマットは、データを抽出するプログラムによってデータに課されるため、そのデータを抽出して表示するデバイスやプログラムに合わせてフォーマットをカスタマイズできます。そのため、エンティティ同期層から抽出された情報は、使用されているデバイスやプログラムに関係なく、ユーザーのデバイスに動的にレンダリングされて表示されます。

データに依存しないデバイスやプログラムがあれば、データを変換することなく、それらの間でデータを簡単に転送できます。Great Ideaz ^[7]などの企業は、エンティティ同期レイヤーにデータを保存することで、データに依存しないサービスを提供しています。これは互換性レイヤーとして機能し、TSQLステートメントは、使用されている形式に関係なく、データの取得、更新、並べ替え、書き込みを行うことができます。また、複数のアプリケーションが同じ場所からデータを取得できるため、複数のアプリケーション間でデータを同期することもできます。これにより、同じデータにアクセスする必要がある異なるプログラム間の互換性の問題が防止され、データの複製も削減されます。

デバイスとプログラムを可能な限りデータに依存しないようにすると、明らかな利点がいくつかあります。データはデータに依存しない形式で保存されるため、開発者はさまざまな種類のデータを処理する方法をハードコードする必要がありません。犬に関する情報を含むテーブルと猫に関する情報を含むテーブルは、同じ方法で処理できます。つまり、データに依存しないストレージ形式からフィールド定義とフィールド コンテンツを抽出し、フィールド定義に基づいて表示します。異なる概念に同じコードをCRUDに使用すると、コードの量が大幅に削減され、残った部分はエンティティ同期レイヤーから抽出した各概念でテストされます。

フィールド定義と書式設定は、それらが作用するデータとともにエンティティ同期レイヤーに保存できます。プログラムをハードコードしてコンパイルしなくても、フィールドと書式設定を変更できます。データと書式設定は、データと書式設定情報を抽出するために使用されるコードによって動的に生成されます。

データ自体は、特定の方法で操作または表示される場合にのみ区別する必要があります。データがデバイス間またはデータベース間で転送される場合は、特定のオブジェクトとして解釈する必要はありません。データを非依存として扱うことができる場合は、複数のケース ( png、pdfなど) ではなく 1 つのケース (データ非依存のケース) のみを処理すればよいため、コーディングが簡素化されます。データを表示または操作する必要がある場合は、フィールド定義と書式設定情報に基づいて解釈され、考慮する必要がある個々のケースの数を減らすために、できるだけ早くデータ非依存の形式に戻されます。

ただし、デバイスまたはプログラムをデータに依存しないようにしようとすると、いくつかの問題が発生します。CRUD 操作には 1 つのコードのみが使用されるため(概念の種類に関係なく)、単一障害点があります。そのコードが機能しなくなると、システム全体が機能しなくなります。このリスクは、コードが何度もテストされるため (レコードが保存または取得されるたびに使用されるため)、軽減されます。

さらに、データに依存しないストレージ メディアを使用すると、コードがフィールド定義と表示形式、および表示する特定のデータを検索する必要があるため、読み込み速度が向上します。読み込み速度は、データを事前に細分化することで向上できます。これにより、フィールドと書式設定情報をデータと同時に抽出する代わりに、すでにデータが抽出されたレコードのコピーを使用してフィールドにインデックスを付けます。これにより速度は向上しますが、プロセスにデータに依存しない要素が追加されます。ただし、これはコード生成によって簡単に作成できます。