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程序员应知必会的六种常见数据模型

2024-11-30 00:28

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数据模型为数据库管理系统(DBMS)中的数据存储、检索和操作提供了基础,并影响着数据的结构和访问方式。

下图显示了六大数据模型。

1. 扁平模型

扁平数据模型是最简单的数据库模型之一。它将数据组织到一个表中,其中每一行代表一条记录,每一列代表一个属性。这种模型类似于 Excel 电子表格,易于理解和实施。但是,它缺乏有效处理数据实体之间复杂关系的能力。

2. 分层模型

分层数据模型将数据组织成树状结构,每条记录只有一个父记录,但可以有多个子记录。这种模型对于数据实体之间有明确 "父-子 "关系的情况非常有效。但是,它在处理多对多关系时会很吃力。

3. 关系模型

关系模型由 E.F. Codd 于 1970 年提出,以表(关系)表示数据,由行(元组)和列(属性)组成。它支持数据完整性,并通过使用键和规范化来避免冗余。关系模型的优势在于其灵活性和查询语言 SQL(结构化查询语言)的简易性,这使其成为传统数据库系统中使用最广泛的数据模型。它能有效处理多对多的关系,并支持复杂的查询和事务。

4. 星型模型

星型模型是数据仓库中用于 OLAP(联机分析处理)应用的一种专用数据模型。它的特点是中央事实表包含可测量的定量数据,周围是维度表,包含与事实数据相关的描述性属性。该模型针对分析应用中的查询性能进行了优化,通过最大限度地减少查询所需的连接次数,提供简单、快速的数据检索。

5. 雪花模型

雪花模型是星形模型的一种变体,在这种模式中,维度表被规范化为多个相关表,从而减少了冗余并提高了数据完整性。这样就形成了类似雪花的结构。虽然雪花模型会因连接次数的增加而导致更复杂的查询,但它在存储效率方面具有优势,在维度表较大或频繁更新的情况下也很有利。

6. 网络模型

网络数据模型允许每条记录有多个父节点和子节点,从而形成一个可以表示数据实体之间复杂关系的图结构。这种模型通过有效处理多对多关系,克服了层次模型的一些局限性。不过,它的设计和查询可能比较复杂,在大多数应用中已被关系模型所取代,但在某些专业领域仍有使用。

来源:ByteByteGo内容投诉

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