Added hyperspace to object mapping idea.
[sixth-data.git] / doc / index.org
index f4919bb..081e95b 100644 (file)
@@ -46,7 +46,7 @@ data storage engine for the [[http://www2.svjatoslav.eu/gitbrowse/sixth/doc/inde
       the system decide at runtime which data to keep in what kind of
       memory.
 
-** Inspiration
+* Inspiration
 + Relational databases:
   + Transactional.
   + Indexable / Quickly searchable.
@@ -58,32 +58,60 @@ data storage engine for the [[http://www2.svjatoslav.eu/gitbrowse/sixth/doc/inde
   + (Git as a database:
     https://www.kenneth-truyers.net/2016/10/13/git-nosql-database/ )
 
-+ Brain (appears to have more than 3D dimensional design. Food for
+** Brain
+   :PROPERTIES:
+   :ID:       d2375acc-af14-4f18-8ad0-7949501178c5
+   :END:
++ Appears to have more than 3D dimensional design. Food for
   thought...)
   + https://singularityhub.com/2017/06/21/is-there-a-multidimensional-mathematical-world-hidden-in-the-brains-computation/
-    + From there comes following idea: Maybe every problem can be
-      translated to geometry (use any shapes and as many dimensions as
-      you need). Solution(s) to such problems would then appear as
-      relatively simple search/comparison/lookup results. As a bonus,
-      such geometrical *data storage* AND *computation* can be
-      naturally made in *parallel* and *distributed*. That's what
-      neurons in the brain appear to be doing ! :) . Learning means
-      building/updating the model (the hard part). Question answering
-      is making (relatively simple) lookups (geometrical queries)
-      against the model.
+
++ From there come following ideas:
+  + Maybe every problem can be translated to geometry (use any shapes
+    and as many dimensions as you need). Solution(s) to such problems
+    would then appear as relatively simple search/comparison/lookup
+    results. As a bonus, such geometrical *data storage* AND
+    *computation* can be naturally made in *parallel* and
+    *distributed*. That's what neurons in the brain appear to be doing
+    ! :) . Learning means building/updating the model (the hard
+    part). Question answering is making (relatively simple) lookups
+    (geometrical queries) against the model.
+
+  + Mapping of hyperspace to traditional object-oriented programming
+    model:
+    + Object is a point in space (universe). Each object member
+      variable translates to its own dimension. That is: if class
+      declares 4 variables for an object, then corresponding object
+      can be stored as a single point inside 4 dimensional
+      space. Variable values translate to point coordinates in
+      space. That is: Integer, floating point number and even boolean
+      and string can be translated to linear value that can be used as
+      a coordinate along particular dimension.
+
+    + Each class declares its own space (universe). All class
+      instances (objects) are points inside that particular
+      universe. References between objects of different types are
+      hyperlinks (portals) between different universes.
 
 * Current status
 - More or less defined [[id:f6764282-a6f6-44e6-8716-b428074dd093][Vision / goal]].
 
+- Collected some [[id:d2375acc-af14-4f18-8ad0-7949501178c5][ideas]].
+
 - Implemented very simple persistent key-value map.
   - Long term goal is to use it as a backing storage engine and
     implement more advanced features on top of this.
 
-* TODO
-+ check out GRAKN.AI: database in the form of a knowledge graph that
-  uses machine reasoning to simplify data processing challenges for AI
+* See also
+Interesting or competing projects with good ideas:
+
++ GRAKN.AI: database in the form of a knowledge graph that uses
+  machine reasoning to simplify data processing challenges for AI
   applications.
   + https://grakn.ai/
 
-+ check out Magma
++ Gemstone/S based on Smalltalk.
+  + http://esug.org/data/ESUG2015/3%20wednesday/1100-1130%20SQL%20Queries%20on%20Smalltalk%20Objects/SQL%20Queries%20in%20Smalltalk%20(James%20Foster).pdf
+
++ Magma distributed database in Smalltalk.
   + http://wiki.squeak.org/squeak/2665