Base de donnéesUne base de données permet de stocker et de retrouver des données structurées, semi-structurées ou des données brutes ou de l'information, souvent en rapport avec un thème ou une activité ; celles-ci peuvent être de natures différentes et plus ou moins reliées entre elles. Leurs données peuvent être stockées sous une forme très structurée (base de données relationnelles par exemple), ou bien sous la forme de données brutes peu structurées (avec les bases de données NoSQL par exemple).
Web Ontology LanguageWeb Ontology Language (OWL) est un langage de représentation des connaissances construit sur le modèle de données de RDF. Il fournit les moyens pour définir des ontologies web structurées. Sa deuxième version est devenue une recommandation du W3C fin 2012. Le langage OWL est basé sur les recherches effectuées dans le domaine de la logique de description.
Base de données relationnellethumb|upright=1.2|Structure générale d'une base de données relationnelle. En informatique, une base de données relationnelle (en anglais: relational database management system (RDBMS)) est une base de données où l'information est organisée dans des tableaux à deux dimensions appelés des relations ou tables, selon le modèle introduit par Edgar F. Codd en 1960. Selon ce modèle relationnel, une base de données consiste en une ou plusieurs relations. Les lignes de ces relations sont appelées des nuplets ou enregistrements.
Ontologie (informatique)En informatique et en science de l'information, une ontologie est un modèle de données contenant des concepts et relations permettant de modéliser un ensemble de connaissances dans un domaine donné. Les concepts sont organisés dans un graphe dont les relations peuvent être : des relations sémantiques ; des relations de subsomption. Les ontologies sont employées dans l’intelligence artificielle, le web sémantique, le génie logiciel, l'informatique biomédicale ou encore l'architecture de l'information comme une forme de représentation de la connaissance au sujet d'un monde ou d'une certaine partie de ce monde.
Base de données orientée objetEn informatique, une base de données à objets (anglais object database) est un stock d'informations groupées sous forme de collections d'objets persistants. Une base de données est un ensemble d'informations connexes stockées dans un dispositif informatique. Dans une base de données à objets les informations sont regroupées sous forme d'objets : un conteneur logique qui englobe des informations et des traitements relatifs à une chose du monde réel.
Système de gestion de base de données relationnel-objetUn système de gestion de base de données est un ensemble de logiciels qui servent à manipuler des bases de données. Dans un système de gestion de base de données relationnel-objet (SGBDRO) l'information est représentée sous forme d'objets comme dans la programmation orientée objet. Un SGBDRO rend les objets de la base de données accessibles aux langages orientés-objets comme s'il s'agissait d'objets de ces langages.
Ontology languageIn computer science and artificial intelligence, ontology languages are formal languages used to construct ontologies. They allow the encoding of knowledge about specific domains and often include reasoning rules that support the processing of that knowledge. Ontology languages are usually declarative languages, are almost always generalizations of frame languages, and are commonly based on either first-order logic or on description logic.
Reasoning systemIn information technology a reasoning system is a software system that generates conclusions from available knowledge using logical techniques such as deduction and induction. Reasoning systems play an important role in the implementation of artificial intelligence and knowledge-based systems. By the everyday usage definition of the phrase, all computer systems are reasoning systems in that they all automate some type of logic or decision.
Knowledge representation and reasoningKnowledge representation and reasoning (KRR, KR&R, KR2) is the field of artificial intelligence (AI) dedicated to representing information about the world in a form that a computer system can use to solve complex tasks such as diagnosing a medical condition or having a dialog in a natural language. Knowledge representation incorporates findings from psychology about how humans solve problems and represent knowledge in order to design formalisms that will make complex systems easier to design and build.
Upper ontologyIn information science, an upper ontology (also known as a top-level ontology, upper model, or foundation ontology) is an ontology (in the sense used in information science) which consists of very general terms (such as "object", "property", "relation") that are common across all domains. An important function of an upper ontology is to support broad semantic interoperability among a large number of domain-specific ontologies by providing a common starting point for the formulation of definitions.
Graphe de connaissancesDans le domaine de la représentation des connaissances, un graphe de connaissances (knowledge graph en anglais) est une base de connaissance modélisant les données sous forme de représentation graphique. Depuis le développement du web sémantique, les graphes de connaissances sont souvent associés aux projets de données ouvertes du web des données, visant surtout à connecter les concepts et entités. Ils sont fortement liés aux et utilisés par les moteurs de recherches, dont certains, tels Google, ont développé leur propre graphe de connaissances.
Web sémantiquevignette|300px|droite|Logo du W3C pour le Web sémantique Le Web sémantique, ou toile sémantique, est une extension du Web standardisée par le World Wide Web Consortium (W3C). Ces standards encouragent l'utilisation de formats de données et de protocoles d'échange normés sur le Web, en s'appuyant sur le modèle Resource Description Framework (RDF). Le Web sémantique est par certains qualifié de Web 3.0. Selon le W3C, . L'expression a été inventée par Tim Berners-Lee (inventeur du Web et directeur du W3C), qui supervise le développement des technologies communes du Web sémantique.
Comparison of relational database management systemsThe following tables compare general and technical information for a number of relational database management systems. Please see the individual products' articles for further information. Unless otherwise specified in footnotes, comparisons are based on the stable versions without any add-ons, extensions or external programs. The operating systems that the RDBMSes can run on. Information about what fundamental RDBMS features are implemented natively. Note (1): Currently only supports read uncommited transaction isolation.
Procédure stockéeEn informatique, dans la technologie des bases de données, une procédure stockée (ou stored procedure en anglais) est un ensemble d'instructions SQL précompilées, stockées dans une base de données et exécutées sur demande par le SGBD qui manipule la base de données. Les procédures stockées peuvent être lancées par un utilisateur, un administrateur DBA ou encore de façon automatique par un événement déclencheur (de l'anglais "trigger"). Il existe des procédures stockées pour ce qui est de la manipulation de données comme pour le 'tuning de base'.
Ontology engineeringIn computer science, information science and systems engineering, ontology engineering is a field which studies the methods and methodologies for building ontologies, which encompasses a representation, formal naming and definition of the categories, properties and relations between the concepts, data and entities. In a broader sense, this field also includes a knowledge construction of the domain using formal ontology representations such as OWL/RDF.
In-memory databaseAn in-memory database (IMDB, or main memory database system (MMDB) or memory resident database) is a database management system that primarily relies on main memory for computer data storage. It is contrasted with database management systems that employ a disk storage mechanism. In-memory databases are faster than disk-optimized databases because disk access is slower than memory access and the internal optimization algorithms are simpler and execute fewer CPU instructions.
Modèle relationnelLe modèle relationnel est une manière de modéliser les relations existantes entre plusieurs informations, et de les ordonner entre elles. Cette modélisation qui repose sur des principes mathématiques mis en avant par E.F. Codd est souvent retranscrite physiquement (« implémentée ») dans une base de données. On appelle « relation » un ensemble d'attributs qui caractérisent une proposition ou une combinaison de propositions comme "un employé a un matricule, il a un nom, il a un employeur".
Raisonnement automatisévignette|Visualisation commune du réseau de neurones artificiels avec puce NOTOC Le raisonnement automatisé est un domaine de l'informatique consacré à la compréhension des différents aspects du raisonnement de manière à permettre la création de logiciels qui permettraient aux ordinateurs de « raisonner » de manière automatique, ou presque. Il est considéré habituellement comme un sous-domaine de l'intelligence artificielle, mais possède aussi de fortes connexions avec l'Informatique théorique et même avec la philosophie.
Database modelA database model is a type of data model that determines the logical structure of a database. It fundamentally determines in which manner data can be stored, organized and manipulated. The most popular example of a database model is the relational model, which uses a table-based format. Common logical data models for databases include: Hierarchical database model This is the oldest form of database model. It was developed by IBM for IMS (information Management System), and is a set of organized data in tree structure.
