
关系模型、网状模型、层次模型
1、关系模型的缺点是查询效率不如非关系模型。因此,为了提高性能,必须对用户的查询进行优化,增加了开发数据库管理系统的负担。
2、网状模型的缺点是结构比较复杂,而且随着应用环境的扩大,数据库的结构就变得越来越复杂,不利于最终用户掌握。
第二,其DDL,DML语言复杂,用户不容易使用。用于记录之间联系是通过存取路径实现的,应用程序访问数据库时必须选择适当的存取路径。因此,用户必须了解系统的结构的细节,加重了编写应用程序的负担。
3、层次模型的缺点
现实世界中很多联系是非层次性的,如多对多联系,一个节点具有多个双亲等,层次模型不能自然的表示这类联系,只能通过引入冗余数据或引入虚拟结点来解决
对插入和删除 *** 作的限制比较多
查询子女结点必须通过双亲结点
扩展资料:
层次模型的优点
1、模型简单,对具有一对多层次关系的部门描述非常自然,直观,容易理解,这是层次数据库的突出优点
2、用层次模型的应用系统性能好,特别是对于那些实体间联系固定的且预先定义好的应用,采用层次模型来实现,其性能优于关系模型
3、层次数据模型提供了良好的完整性支持。
参考资料:
现在的信息系统一般都是用数据库来存储数据,利用数据库可以高效的对数据进行管理,包括数据的有效组织,查询和修改,同时可容易实现备份和恢复。
数据库的存储空间很大,可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放,是有一定的规则的,否则查询的效率会很低。
当今世界是一个充满着数据的互联网世界,充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多,比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据,图像、音乐、声音都是数据。
扩展资料:
发展现状
在数据库的发展历史上,数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展,数据库技术在各个方面的快速的发展。
特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员,80年代以来, 几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库,即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。
这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。随着云计算的发展和大数据时代的到来,关系型数据库越来越无法满足需要,这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理。
以此同时,分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求,于是越来越多的非关系型数据库就开始出现,这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同。
它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据,这类数据库一般被称为NoSQL(Not only SQL)数据库。 而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。
传统数据和大数据的区别表现在:数据规模不同、内容不同、处理方式不同。
1、数据规模不同
传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据,对这些数据进行分析、处理,找到一些关联,并利用数据关联性创造价值。这些数据的规模相对较小,可以利用数据库的分析工具处理。
大数据的数据量非常大,不可能利用数据库分析工具分析。
2、内容不同
传统数据主要在关系性数据库中分析。
大数据可以处理图像、声音、文件等非结构化数据。
3、处理方式不同
大数据处理过程中,比传统数据增加了一个过程Stream。就是在写入数据的时候,在数据上打一个标签,之后在利用大数据的时候,根据标签抽取数据。
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