2019.06 2020.06

Allgemeines zu den MyCoRe-Datenmodell-Templates

Datenmodellunterstützung Allgemein

MyCoRe bietet neben der Möglichkeit der Gestaltung eigenr Datenmodelle auf Grundlage der MyCoRe-Datentypen noch einen XML-Container, in dem beliebige XML-Datenmodelle abgespeichert werden können. Die ist vor allem für standardisierte Modelle wie MODS , LIDO , EAD , TEI oder MEI gedacht. Für einige dieser Modelle wurde bereits eine extra MyCoRe-Komponente erstellt, welche die generischen Teile der Implementierung enthalten soll.

Dinge, die in einer Datenmodell-Komponente enthalten sein können

die MyCoRe Datenmodell Schema Definition, darin enthalten

die MyCoRe Datenmodell Konfiguration, aus welcher das Schema generiert wird
die Datei catalog.xml
das eigentliche originale Schema im Verzeichnis xsd

die Konfiguration des SOLR-Servers mit fieldtype- und field-Definitionen, welche in diesem Modul verwendet werden, sowie für den Identifier im Datenmodell
ein Stylesheet zur Konvertierung der Daten nach SOLR gemäß Konfiguration mit dem Namen {datamodel}2solr.xsl
Java-Code für die Einbindung des Datenmodells in MyCoRe Klassifikationen, Links usw.
die Datei mycore.properties für die generelle Einbindung des Datenmodells
Stylesheet für die Umsetzung des Datenmodells nach Dublin Core sowie in weitere Standardformate mit den Namen {datamodel}2{other_datamodel}

Dinge, die nicht enthalten sind und die selbst erstellt werden müssen

zusätzliche SOLR-Felddefinitionen
Stylesheets für die Darstellung des SOLR-Response
Stylesheets zur Ergänzung von mycoreobject-xml.xsl und in andere Ausgabeformate
Stylesheets für die Darstellung einer Detailansicht der Daten
Editor-Formulare sowie Pre- und Postprozessor und Cleaning-Scripts dafür
Konfigurationen für eine Indexdarstellung der Daten
ein Stylesheet für die Generierung der Daten des CUD-Mail-Aufrufs

Beispiel für eigene propietäre Datenmodelle

Sind die Standarddatenmodelle nicht ausreichend, so können auch komplett eigene Datenmodelle Erstllt werden. Im folgenden ist eine Liste von produktiv genutzten Datenmodellen zu finden. Diese können auch Standardmodelle vervollständigen.