数据建模是将数据组织成结构的过程，以使其更易于访问和有用。

3 种常见的数据模型类型：关系数据库、分层数据库和网络数据库。在本文中，我们将分解每种类型并探讨其优缺点，以便用户知道何时应使用哪种类型对数据进行建模。

关系数据模型

关系数据模型将数据分组到称为“关系”的表中，这些表按行和列进行组织。每行或“元组”都包含一系列相关的数据值，表名和列名或“属性”告诉我们这些值是什么。

关系数据模型示例

下面是基本关系数据模型的示例：

在这里，关系（表）是学生住宿。属性是定义数据的列 – 学号，姓名等。

只有当其他几列有含义的信息时，寝室号列中的信息才有意义。这将存储在另一个表中：

列中包含的数据类型称为域。可以将其视为用户在数据库中看到的列包含的信息类型。

例如，年龄列可以包含任何可能的年龄。“电话”列包含电话号码。这与数据类型不同 – 年龄 和 电话 列都包含数字（这是一种数据类型），但这些列中的数据属于两个不同的域。

关系数据模型的组件

关系数据模型有三个组成部分：

1. 数据结构：定义数据如何表示的关系集和域集;
2. 数据操作：如何处理模型中的数据以使其更易于阅读或更具结构化性;
3. 数据完整性：定义如何保护数据并确保存储的数据有效的规则。

何时应使用关系数据模型？

如果数据很容易结构化为类别，并且用户可以定义数据点之间的关系，则最好使用关系数据模型。

例如，如果要对有关学生考试结果的数据进行建模，则关系模型将是有意义的，因为数据是标准化的，易于组织并且随着时间的推移保持一致。

如：

关系： 2022 年 6 月考试成绩

列：考试名称

行：学生姓名

数据点： 成绩

如果数据缺乏结构，定义或组织，那么使用关系模型可能会很棘手。

使用关系数据库的优点

关系数据库仍然是用的最多的数据建模方法之一，其优点有：

提高可扩展性和效率：关系数据库可以根据需要轻松扩展或缩减。例如，如果需要向表中添加更多数据，则可以添加新列。关系数据库也比其他类型的数据库更有效，因为它们只存储与当前任务相关的数据。

更高的可靠性和完整性：关系数据库强制执行规则，确保数据完整性、安全性、一致性和准确性。例如，用户可以设置如下规则：

1. 每个客户都必须具有唯一的 ID，以确保没有重复的 ID，每个客户都可以唯一标识。
2. 所有客户名称必须以大写形式输入，以保持名称的一致性和易读性。
3. 只有授权用户才能访问客户数据，确保敏感数据的安全。

使用关系数据库的缺点

• 死板： 关系数据库可能不灵活，尤其是在涉及更改时。例如，向表中添加新列可能需要修改多个其他表并编写复杂的 SQL 查询才能执行此操作。这需要相当长的时间，并且可能需要专业知识。
• 有时很慢： 在处理大量数据时，关系数据库的处理速度可能会变慢。这是因为他们需要处理多个 SQL 查询来检索所需的信息。
• 复杂： 关系数据库可能涉及复杂的数据关系。例如，如果要关联两条数据，则可能需要使用多个表联接并编写复杂的 SQL 查询。

分层数据模型

分层数据模型是一种将数据组织到看起来有点像家谱的层次结构中的方法。有一个父记录，称为“根节点”，有多个“子节点”通过链接连接到该父记录。每个子节点只有一个父节点（尽管父节点可以有多个子节点）。

分层数据模型示例

分层数据模型的一个很好的例子是目录。例如：

在此示例中，根节点是“电子产品”，它有两个子类别或“子节点”（电视和随身电子设备）。这些类别下面是他们的子节点 - 例如，在“电视”下，我们看到电线，LCD和液晶屏幕。但是，所有目录都属于一个父级，即根节点。

对于已经以“父子”模式排列的数据，使用分层数据模型最合适，单个根点跨越多个分支。例如，考虑一个组织架构图，其中包含多个单独员工向单个经理报告。我们大多数人都见过一个分层数据模型的例子-微软Windows操作系统中的Windows注册表是一个分层数据库。

分层数据模型的优点

分层数据模型自成立以来一直很受欢迎，原因很简单：

• 易于理解和使用： 分层数据模型反映了我们在头脑中组织信息的方式。这使得它非常适合许多应用程序，例如数据库、文件系统和文档管理系统。
• 提供改进的性能： 当数据存储在分层结构中时，用户可以通过单个操作访问相关信息，这比从单独的表中检索数据要高效得多。
• 易于维护： 维护这种类型的模型很简单，因为所有数据都存储在单个表中，因此用户无需跟踪多个表即可在整个系统中保持数据一致。
• 简化复杂信息： 分层数据模型将复杂信息分解为更小、更易于管理的部分。这样可以更轻松地处理大量数据。
• 支持多种数据视图： 此模型支持多个数据视图，这对于需要为不同用户提供相同信息的备用视图的应用程序非常重要。例如，数据库系统可以允许经理查看分层结构中的员工数据，而员工可以在平面结构中看到相同的数据。这种灵活性在其他数据模型中是不可能实现的。

分层数据模型的缺点

• 灵活性有限： 分层数据模型相当严格，因为数据是用严格的树结构组织的。如果要添加或删除数据，则可能需要对整个结构进行返工。这也会使查询变得困难，因为用户需要遵循层次结构的路径来查找所需的信息。
• 数据冗余： 在分层数据模型中，子节点通常包含存储在其父节点中的数据的重复副本。这可能会导致存储空间浪费和数据不一致。

网络数据模型

网络数据模型是一系列更灵活的关系中的数据组织。它类似于分层数据模型，但子节点可以有多个父节点，而不仅仅是一个父节点。

使用的术语也不同。网络数据模型具有所有者，而不是父节点或根节点。在层次结构中向下形成下一级的数据点称为成员。

网络数据模型是从分层数据模型自然演变而来的。它们允许数据点之间关系具有更大的灵活性和复杂性。

网络数据模型示例

网络模型的优点

网络模型本质上是分层模型的演变，并具有显著优点：

• 可以表示简单和复杂的关系： 与分层模型不同，网络模型可以表达数据点之间的简单和复杂关系。他们可以通过一对多结构（具有一个老板和多个直接下属的组织结构图）和多对多（例如，每个员工可以有多个老板的矩阵组织结构图）来捕获数据。
• 简化的数据库设计和实施： 与分层模型一样，网络数据模型在设计和实现时也非常简单且符合逻辑性。
• 查询、更新和删除数据的方法更有效： 对父数据所做的任何修改都会自动反映在子数据中，从而可以更快地对数据批次进行更改。（但是，需要记住的是，对模型进行结构更改很复杂。所有数据都是相互关联的，如果你想修改一组数据，你还必须跟踪和更改连接到它的所有数据。）
• 改进的数据检索性能： 此模型通过数据点之间的关系具有多个路径，从而更容易访问数据。
• 易于使用和理解： 网络数据模型允许设计人员以直观、合乎逻辑的方式快速、简单地捕获数据点之间的关系。

网络模型的缺点

• 有限的可扩展性： 与其他模型相比，网络数据模型的可扩展性较低，因为随着数据库的增长，数据元素之间的关系可能会变得更加复杂。
• 难以查询： 在此模型中查询网络数据模型可能具有挑战性，因为数据元素之间的关系更复杂且难以理解。
• 缺乏灵活性： 网络数据模型不如其他模型（如关系模型）灵活。这意味着在不影响数据库整体结构的情况下对数据结构进行更改更加困难。

数据建模不必太复杂。

并非所有数据模型产生的效果是一样的。用户应该使用正确的数据模型来满足特定业务需求。我们已经研究了三种数据模型：关系型、分层型和网络型。每种方法都有自己的优点和缺点，在决定使用哪个时应考虑这些优点和缺点。

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