বস্তুর উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলো কি সাধারণীকৃত করা যায়?

একটি অবজেক্ট আইডেন্টিফায়ার নিম্নরূপ সাধারণীকৃত করা যায়। প্রথমে, অবজেক্ট আইডেন্টিফায়ারকে সেই নিম্নতম সাবক্লাসের আইডেন্টিফায়ারকে সাধারণীকৃত করা হয় जिससे অবজেক্টটি принад قوم। এই সাবক্লাসের আইডেন্টিফায়ার আবার ক্লাস/সাবক্লাস হায়ারার্কি”上 চড়ে একটি উচ্চতর লেভেলের ক্লাস/সাবক্লাস আইডেন্টিফায়ারকে সাধারণীকৃত করা যায়। একইভাবে, একটি ক্লাস বা সাবক্লাস তার সংশ্লিষ্ট সুপারক্লাস(গুলো)কে সাধারণীকৃত করা যায় তার ক্লাস/সাবক্লাস হায়ারার্কি”上 চড়ে।

অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড ডেটাবেসে উত্তরাধিকার

অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড ডেটাবেস ক্লাস/সাবক্লাস হায়ারার্কিতে সংগঠিত হওয়ায়, একটি অবজেক্ট ক্লাসের কিছু অ্যাট্রিবিউট বা মেথড ক্লাসে স্পষ্টভাবে নির্দিষ্ট থাকে না, বরং অবজেক্টের উচ্চতর লেভেল ক্লাস থেকে উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত হয়। কিছু অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড ডেটাবেস সিস্টেম একাধিক উত্তরাধিকার (multiple inheritance) অনুমতি দেয়, যেখানে বৈশিষ্ট্যগুলো একাধিক সুপারক্লাস থেকে উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত হতে পারে যখন ক্লাস/সাবক্লাস "হায়ারার্কি" ল্যাটিস আকারে সংগঠিত থাকে।

কুয়েরি প্রসেসিং ও ডেটা জেনারেলাইজেশন

একটি অবজেক্টের উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলো অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড ডেটাবেসে কুয়েরি প্রসেসিং দ্বারা পরিবর্তিত হতে পারে। ডেটা জেনারেলাইজেশনের দৃষ্টিকোণ থেকে, কোন ডেটা ক্লাসের ভিতরে সংরক্ষিত এবং কোন ডেটা এর সুপারক্লাস থেকে উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত—এই পার্থক্য করা অপ্রয়োজনীয়।

যতক্ষণ কুয়েরি প্রসেসিং দ্বারা প্রাসঙ্গিক ডেটার সেট সংগ্রহ করা হয়, ডেটা মাইনিং প্রক্রিয়া উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত ডেটাকে ক্লাসে সংরক্ষিত ডেটার মতোই মনে করে এবং যথাযথভাবে জেনারেলাইজেশন করে। মেথডগুলো অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড ডেটাবেসের অপরিহার্য উপাদান। এগুলো অবজেক্ট দ্বারা উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত হতে পারে।

মেথড ও আচরণগত ডেটা

বস্তুর যেসব আচরণগত ডেটা, সেগুলো মেথড প্রয়োগ দ্বারা পরিবর্তিত হতে পারে। যেহেতু একটি মেথড সাধারণত একটি কম্পিউটেশনাল প্রসেস/ফাংশন বা অনুমান নিয়মের সেট দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়, তাই মেথডের ওপর সরাসরি জেনারেলাইজেশন করা সম্ভব নন। কিন্তু, মেথড প্রয়োগ থেকে প্রাপ্ত ডেটার ওপর জেনারেলাইজেশন বাস্তবায়ন করা যায়। অর্থাৎ, একবার মেথড প্রয়োগ দ্বারা টাস্ক-রিলেভেন্ট ডেটার সেট বের হলে, সেই ডেটাগুলোর ওপর জেনারেলাইজেশন করা যায়।

ক্লাস কম্পোজিশন হায়ারার্কি

একটি অবজেক্টের অ্যাট্রিবিউট অন্য একটি অবজেক্ট দ্বারা কম্পোজড বা সংজ্ঞায়িত হতে পারে, যার কিছু অ্যাট্রিবিউট আবার অন্য অবজেক্ট দ্বারা কম্পোজড বা প্রতিনিধিত্ব করা হতে পারে, এভাবে একটি ক্লাস কম্পোজিশন হায়ারার্কি গঠন হয়। ক্লাস কম্পোজিশন হায়ারার্কির ওপর জেনারেলাইজেশন একটি নেস্টেড স্ট্রাকচার্ড ডেটার সেটের জেনারেলাইজেশন হিসেবে দেখা যায় (যা অনন্ত হতে পারে, যদি নেস্টিং রিকার্সিভ হয়)।

অবজেক্ট ডেটাবেসে জেনারেলাইজেশন

একটি অবজেক্ট ডেটাবেসে, ডেটা জেনারেলাইজেশন এবং মাল্টিডাইমেনশনাল অ্যানালিসিস একক অবজেক্টের জন্য নন, বরং অবজেক্ট ক্লাসের জন্য ব্যবহৃত হয়। যেহেতু একটি ক্লাসের অবজেক্ট সেট অনেক অ্যাট্রিবিউট ও মেথড শেয়ার করতে পারে, এবং প্রতিটি অ্যাট্রিবিউট ও মেথডের জেনারেলাইজেশন জেনারেলাইজেশন অপারেটরের একটি সিকোয়েন্স প্রয়োগ করতে পারে, তাই মূল সমস্যা হলো: ক্লাসের মধ্যে একাধিক অ্যাট্রিবিউট ও মেথডের জেনারেলাইজেশন প্রক্রিয়াগুলোকে কীভাবে সমন্বিত করা যায়।