关系演算与关系数据库
关系演算在现代数学与计算机科学中进一步发展为以下两个分支：(1)元组关系演算与(2)域关系演算。我们在导言中提到，数学与信息科学家埃德加·弗兰克·科德使用元组关系演算作为关系数据库的基础。如今我们意识到，大多数信息检索技术(联机和脱机)都或多或少建立在关系数据库上。关系数据库直到20世纪80年代才开始流行起来。1968年至1980年可以被定义为非关系数据库的时代，该数据库由另外两个模型主导，即分层数据模型与网络数据模型由查尔斯·巴赫曼(CharlesBachman)开发]。这些早期模型的问题是在于们难以维护，缺乏结构独立性。关系数据库的思想基于两个主要特征：“(1)与硬件和存储执行无关的数据；(2)自动导航或用于访问数据的高级非程序语言。程序员可以使用该语言来指定在整个数据集之中执行的单个操作，而不是一次处理一条记录。”[84]表的属性指定存储在其中的数据属性和关系，但它们不是关系的整体，因为它们也通过比较产生关系，例如差异或同一性。这些关系与海德格尔在《存在与时间》中所谈论的关系相比，不仅仅是象征性的，而且是数字且可计算的。通过查询语言，亚马逊能够找出购买海德格尔《存在与时间》的“人，时，地”信息。它还可以找出购买《存在与时间》的人之间的关系，例如，年龄组或者他们是否是同班同学。
关系数据库的关键元素是他们使用通过比较名称而创建的关系，因为名称主要被识别为表示某些关系。机器位于这两层之间，成为关系的诠释者。因为机器能够生成和处理大量的数据和关系，而人类大脑的能力是有限的。人类记忆力与计算能力的局限性这一简单事实早已为人所知。我们将在后面清楚地看到，数据本身就是关系，也是关系的来源。目前技术状况的特点是“大数据”问题。通过在线活动产生的数据注定会增加，这使得任何指示器在相对较短的时间内变得过时。将这些数据选为“有用”，是将其转化为结构化的数据。使用可扩展标记语言，移动电话应用程序(例如网络浏览器插件)生成的大部分数据都遵循特定的数据方案。对于非结构化数据，还可以构建能够用指定的结构化含义“标准化”它们的算法，例如通过识别关键词。现在让我们重新审视术语“本体”。如果我们从亚里士多德的意义上理解本体，那么我们就已经假设了一个与事物本质相关的内在关系。但是，如果我们把它看作是产生对外关系以及数码物的可能性，那么本体会突然显现出一种新的思维方式。与康德的范畴相似，本体也是创造性的。
第三章网络空间
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