数据库中的数据是按照一定的结构(数据模型)来组织、描述和存储的。请简述:   (1) 四种常用的数据模型。

数据库中的数据是按照一定的结构(数据模型)来组织、描述和存储的。请简述:   (1) 四种常用的数据模型。,第1张

问题1:

数据模型按不同的应用层次分成三种类型:分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。

1、概念数据模型(Conceptual Data Model):简称概念模型,是面向数据库用户的实现世界的模型,主要用来描述世界的概念化结构,它使数据库的设计人员在设计的初始阶段,摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题,集中精力分析数据以及数据之间的联系等,与具体的数据管理系统(Database Management System,简称DBMS)无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型,才能在DBMS中实现。

2、逻辑数据模型(Logical Data Model):简称数据模型,这是用户从数据库所看到的模型,是具体的DBMS所支持的数据模型,如网状数据模型(Network Data Model)、层次数据模型(Hierarchical Data Model)等等。此模型既要面向用户,又要面向系统,主要用于数据库管理系统(DBMS)的实现。

3、物理数据模型(Physical Data Model):简称物理模型,是面向计算机物理表示的模型,描述了数据在储存介质上的组织结构,它不但与具体的DBMS有关,而且还与 *** 作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性,大部分物理数据模型的实现工作又系统自动完成,而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。

在概念数据模型中最常用的是E-R模型、扩充的E-R模型、面向对象模型及谓词模型。在逻辑数据类型中最常用的是层次模型、网状模型、关系模型。

数据库领域采用的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型,其中应用最广泛的是关系模型。

层次模型:它的特点是将数据组织成一对多关系的结构。

层次结构采用关键字来访问其中每一层次的每一部分。

优点:

存取方便且速度快

结构清晰,容易理解

数据修改和数据库扩展容易实现

检索关键属性十分方便

缺陷:

结构呆板,缺乏灵活性

同一属性数据要存储多次,数据冗余大(如公共边)

不适合于拓扑空间数据的组织 网状模型用连接指令或指针来确定数据间的显式连接关系,是具有多对多类型的数据组织方式 优点:

能明确而方便地表示数据间的复杂关系

数据冗余小

缺陷:

网状结构的复杂,增加了用户查询和定位的困难。

需要存储数据间联系的指针,使得数据量增大

数据的修改不方便(指针必须修改)

关系数据库模型是以记录组或数据表的形式组织数据,以便于利用各种地理实体与属性之间的关系进行存储和变换,不分层也无指针,是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法

优点:

结构特别灵活,满足所有布尔逻辑运算和数学运算规则形成的查询要求

能搜索、组合和比较不同类型的数据

增加和删除数据非常方便

缺陷:

数据库大时,查找满足特定关系的数据费时

对空间关系无法满足

问题2:

删除“学生”表性别为“男”的记录。

查询学生表(列姓名,总分),条件是总分大于85分的记录

两大类数据模型:数据模型分为2类(分属2个不同的层次,在开发和使用数据库中使用不同的模型)。

概念模型,也称信息模型,它是按用户的观点来对数据和信息建模,用于数据库设计。

逻辑模型和物理模型,逻辑模型主要包括:网状模型、层次模型、关系模型、面向对象模型等,按计算机系统的观点对数据建模,用于DBMS实现。

物理模型,是对数据最底层的抽象,描述数据在系统内部的表示方式和存取方法,在磁盘或磁带上的存储方式和存取方法。

概念模型:信息世界中的基本概念。

用途:数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。但要考E-R图!

最常用的数据模型:非关系模型,有层次模型和网状模型;关系模型;面向对象模型、对象关系模型。

关系型数据模型:关系型数据模型是一种组织数据的方式,它采用表的形式来存储数据,使用基于关系的数据库管理系统(RDBMS)来处理数据。关系型数据模型使用表格,每一行代表一个元组(实体),每一列代表一个属性。

网状数据模型:网状数据模型是一种组织数据的方式,它把数据存储在节点的集合中,这些节点通过网状的方式连接起来。网状数据模型使用网状数据库管理系统(NDBMS)来处理数据,它有助于更好地描述复杂的实体之间的关系。

对象关系数据模型:对象关系数据模型是一种组织数据的方式,它把数据存储在对象的集合中,这些对象通过关系来连接起来。对象关系数据模型使用对象关系数据库管理系统(ORDMS)来处理数据,它能够更好地表达复杂的实体之间的关系。

数据模型(Data Model)是数据特征的抽象,是数据库管理的教学形式框架。数据库系统中用以提供信息表示和 *** 作手段的形式构架。数据模型包括数据库数据的结构部分、数据库数据的 *** 作部分和数据库数据的约束条件。

1)数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础,数据 *** 作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的 *** 作和约束。

2)数据 *** 作:数据模型中数据 *** 作主要描述在相应的数据结构上的 *** 作类型和 *** 作方式。 3)数据约束:数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系,以及数据动态变化的规则,以保证数据的正确、有效和相容。

优点: 存取方便且速度快 结构清晰,容易理解 数据修改和数据库扩展容易实现 检索关键属性十分方便 缺陷: 结构呆板,缺乏灵活性 同一属性数据要存储多次,数据冗余大(如公共边) 不适合于拓扑空间数据的组织 网状模型用连接指令或指针来确定数据间的显式连接关系,是具有多对多类型的数据组织方式 优点: 能明确而方便地表示数据间的复杂关系 数据冗余小 缺陷: 网状结构的复杂,增加了用户查询和定位的困难。 需要存储数据间联系的指针,使得数据量增大 数据的修改不方便(指针必须修改) 关系数据库模型是以记录组或数据表的形式组织数据,以便于利用各种地理实体与属性之间的关系进行存储和变换,不分层也无指针,是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法 优点: 结构特别灵活,满足所有布尔逻辑运算和数学运算规则形成的查询要求 能搜索、组合和比较不同类型的数据 增加和删除数据非常方便 缺陷: 数据库大时,查找满足特定关系的数据费时 对空间关系无法满足

最常用的逻辑数据模型有五种,它们是:

(1)层次模型(hierarchical model);

(2)网状模型(network model) ;

(3)关系模型(relational model);

(4)面向对象模型(object oriented model);

(5)对象关系模OJ (object relational model)

其中,前两类模型称为非关系模型。非关系模型的数据库系统在20世纪70-80年代初非常流行,在数据库系统产品中占据主导地位,在数据库系统的初期起了重要作用二在关系模型得到发展后,非关系模型迅速衰退。在我国,早就不见非关系模型了。但在美国等一些国家,由于早期开发的应用系统实际使用层次数据库或网状数据库系统,因此目前仍有层次数据库和网状数据库系统在使用。

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