关系数据库采用的数据结构是什么？

单一的数据结构-关系（表文件）。

关系数据库

的表采用

二维表

格来存储数据，是一种按行与列排列的具有相关信息的逻辑组，它类似于Excle工作表。一个数据库可以包含任意多个数据表。

在用户看来，一个关系模型的逻辑结构是一张二维表，由行和列组成。这个二维表就叫关系，通俗地说，一个关系对应一张表。

扩展资料

关系型数据库

按照结构化的方法存储数据，每个数据表都必须对各个字段定义好（也就是先定义好表的结构），再根据表的结构存入数据，这样做的好处就是由于数据的形式和内容在存入数据之前就已经定义好了，所以整个数据表的可靠性和稳定性都比较高，但带来的问题就是一旦存入数据后，如果需要修改数据表的结构就会十分困难。

关系型数据库为了避免重复、规范化数据以及充分利用好存储空间，把数据按照最小关系表的形式进行存储，这样数据管理的就可以变得很清晰、一目了然，当然这主要是一张数据表的情况。如果是多张表情况就不一样了，由于数据涉及到多张数据表，数据表之间存在着复杂的关系，随着数据表数量的增加，数据管理会越来越复杂。

参考资料来源：百度百科-关系型数据库

参考资料来源：百度百科-关系数据库

【导语】大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。大数据架构是大数据技术应用的一个非常常见的形式，那么大数据系统架构包含内容涉及哪些?下面我们就来具体了解一下。

1、数据源

所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据，及其从应用程序(如Windows日志)生成的静态文件。

2、实时消息接收

假如有实时源，则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。

3、数据存储

公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言，数据将存储在数据湖中，这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。

4、批处理和实时处理的组合

公司需要同时处理实时数据和静态数据，因而应在大数据架构中内置批量和实时处理的组合。这是由于能够应用批处理有效地处理大批量数据，而实时数据需要立刻处理才能够带来价值。批处理涉及到长期运转的作业，用于筛选、聚合和准备数据开展分析。

5、分析数据存储

准备好要分析的数据后，需要将它们放到一个位置，便于对整个数据集开展分析。分析数据储存的必要性在于，公司的全部数据都聚集在一个位置，因而其分析将是全面的，而且针对分析而非事务进行了优化。这可能采用基于云计算的数据仓库或关系数据库的形式，具体取决于公司的需求。

6、分析或报告工具

在摄入和处理各类数据源之后，公司需要包含一个分析数据的工具。一般而言，公司将使用BI(商业智能)工具来完成这项工作，而且或者需要数据科学家来探索数据。

关于大数据系统架构包含内容涉及哪些，就给大家分享到这里了，希望对大家能有所帮助，作为新时代大学生，我们只有不算提升自我技能，充实自我，才是最为正确的选择。

1．层次模型

层次模型是数据库系统中最早使用的模型，它的数据结构类似一颗倒置的树，每个节点表示一个记录类型，记录之间的联系是一对多的联系，基本特征是：

* 一定有一个，并且只有一个位于树根的节点，称为根节点；

* 一个节点下面可以没有节点，即向下没有分支，那么该节点称为叶节点；

* 一个节点可以有一个或多个节点，前者称为父节点，后者称为子节点；

* 同一父节点的子节点称为兄弟节点。

* 除根节点外，其他任何节点有且只有一个父节点；

图11.7是一个层次模型的例子。

层次模型中，每个记录类型可以包含多个字段，不同记录类型之间、同一记录类型的不同字段之间不能同名。如果要存取某一类型的记录，就要从根节点开始，按照树的层次逐层向下查找，查找路径就是存取路径。如图11.8所示。

层次模型结构简单，容易实现，对于某些特定的应用系统效率很高，但如果需要动态访问数据（如增加或修改记录类型）时，效率并不高。另外，对于一些非层次性结构（如多对多联系），层次模型表达起来比较繁琐和不直观。

2．网状模型

网状模型可以看作是层次模型的一种扩展。它采用网状结构表示实体及其之间的联系。网状结构的每一个节点代表一个记录类型，记录类型可包含若干字段，联系用链接指针表示，去掉了层次模型的限制。网状模型的特征是：

1. 允许一个以上的节点没有父节点；

2. 一个节点可以有多于一个的父节点；

例如，图11.9（a）和图11.9（b）都是网状模型的例子。图11.9（a）中节点3有两个父节点，即节点1和节点2；图11.9（b）中节点4有三个父节点，即节点1，节点2和节点3。

由于网状模型比较复杂，一般实际的网状数据库管理系统对网状都有一些具体的限制。在使用网状数据库时有时候需要一些转换。例如，如图11.10所示。

网状模型与层次模型相比，提供了更大的灵活性，能更直接地描述现实世界，性能和效率也比较好。网状模型的缺点是结构复杂，用户不易掌握，记录类型联系变动后涉及链接指针的调整，扩充和维护都比较复杂。

3．关系模型

关系模型是目前应用最多、也最为重要的一种数据模型。关系模型建立在严格的数学概念基础上，采用二维表格结构来表示实体和实体之间的联系。二维表由行和列组成。下面以教师信息表和课程表为例，说明关系模型中的一些常用术语：

表11.1 教师信息表（表名为：tea_info）

TNO(教师编号)

NAME(姓名)

GENDER(性别)

TITLE(职称)

DEPT(系别)

805

李奇

女

讲师

基础部

856

薛智永

男

教授

信息学院

表11.2 课程表（表名为：cur_info）

CNO(课程编号)

DESCP(课程名称)

PERIOD(学时)

TNO(主讲老师编号)

005067

微机基础

40

805

005132

数据结构

64

856

1. 关系（或表）：一个关系就是一个表，如上面的教师信息表和课程表。

2. 元组：表中的一行为一个元组（不包括表头）。

3. 属性：表中的一列为一个属性。

4. 主码（或关键字）：可以唯一确定一个元组和其他元组不同的属性组。

5. 域：属性的取值范围。

6. 分量：元组中的一个属性值。

7. 关系模式：对关系的描述，一般表示为：关系名（属性1，属性2，... ...，属性n）。

关系模型中没有层次模型中的链接指针，记录之间的联系是通过不同关系中的同名属性来实现的。 关系模型的基本特征是：

1. 建立在关系数据理论之上，有可靠的数据基础；

2. 可以描述一对一，一对多和多对多的联系。

3. 表示的一致性。实体本身和实体间联系都使用关系描述。

4. 关系的每个分量的不可分性，也就是不允许表中表。

关系模型概念清晰，结构简单，实体、实体联系和查询结果都采用关系表示，用户比较容易理解。另外，关系模型的存取路径对用户是透明的，程序员不用关心具体的存取过程，减轻了程序员的工作负担，具有较好的数据独立性和安全保密性。

关系模型也有一些缺点，在某些实际应用中，关系模型的查询效率有时不如层次和网状模型。为了提高查询的效率，有时需要对查询进行一些特别的优化

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