我正在尝试为一组非常多样化的互连对象开发数据模型。随着应用程序的成熟，支持的对象类型将显着增加。我想避免在添加新对象类型时修改模型/模式。
举个简单的例子，假设我从人和建筑物的模型开始。一个建筑物可以有多个所有者；一个人可以拥有多个建筑物；一个人可以住在房子里，在办公室工作……未来的版本可能会增加汽车和公司。汽车可以有所有者，公司可以制造汽车，人们可以为公司工作等。大多数关系是多对多的，有些是一对多的，很少是一对一的。
虽然“所有者”、“雇主”或“制造商”等概念可以被视为“建筑物”、“公司”或“汽车”对象的属性，但我不想重新定义数据模型以支持新属性类型。
我目前的想法是将其建模为类似于图的模型，其中每条数据都是它自己的节点。节点对象将非常简单：
扩展前面的示例，可能的节点类型将是：
关系将是：
我有几个问题：
是否有描述这一点的现有模式或模型？
您所描述的听起来像是网络数据模型，也称为对象或面向对象的数据模型。
这种方法有什么缺点吗？
您的模型不支持三元和更高的关系。它还在节点之间创建固定的访问路径，支持节点到节点的导航，但会使许多查询变得复杂。我也没有看到对子类型的任何支持。
如果没有复合决定因素，某些情况将难以建模或查询。你不支持像(Object, Language) -> Name(or (Company, Role) -> Person, etc) 这样的谓词。一种方法是创建特殊的关系类型，但您的模型将是不对称的并且查询起来更加复杂。
有更好的方法吗？
数据的关系模型处理对象类型/域之间的 n 元关系，并允许表示复杂的谓词。N-ary 关系意味着它支持对象超图，而用户定义的连接意味着 ad-hoc 访问路径。支持复合行列式，并且大多数实现支持各种完整性约束。
尤其是对象角色建模（http://www.orm.net，https: //www.ormfoundation.org ）。
我想避免在添加新对象类型时修改模型/模式。
尝试在网络上搜索“知识表示的通用模式”。关于世界的事实不仅限于简单的原子观察，例如“约翰·史密斯有一只名叫 Spot 的狗”。我们必须处理诸如“如果该产品含有成分E或F，则A公司不得在D日期之后C点100公里范围内分销产品B”之类的事实。到目前为止，我们获得的最强大的知识表示是自然语言，据我所知，我们还没有一个简单的结构模型。
我目前正在阅读Ologs: A Categorical Framework For Knowledge Representation。也许你也会对此感兴趣。