目前最主流的sql server、oracle、mysql、db2都是关系型数据库。随着社交网站、视频网站等互联网新业务模式的兴起,各种非关系数据库模型也在不断涌现。
以下是copy的:
数据模型概述
1关系模型
关系模型使用记录(由元组组成)进行存储,记录存储在表中,表由架构界定。表中的每个列都有名称和类型,表中的所有记录都要符合表的定义。SQL是专门的查询语言,提供相应的语法查找符合条件的记录,如表联接(Join)。表联接可以基于表之间的关系在多表之间查询记录。
表中的记录可以被创建和删除,记录中的字段也可以单独更新。
关系模型数据库通常提供事务处理机制,这为涉及多条记录的自动化处理提供了解决方案。
对不同的编程语言而言,表可以被看成数组、记录列表或者结构。表可以使用B树和哈希表进行索引,以应对高性能访问。
2键值存储
键值存储提供了基于键对值的访问方式。
键值对可以被创建或删除,与键相关联的值可以被更新。
键值存储一般不提供事务处理机制。
对不同的编程语言而言,键值存储类似于哈希表。对此,不同的编程语言有不同的名字(如,Java称之为“HashMap”,Perl称之为“hash”,Python称之为“dict”,PHP称之为“associative array”),C++则称之为“boost::unordered_map<>”。
键值存储支持键上自有的隐式索引。
键值存储看起来好像不太有用,但却可以在“值”上存储大量信息。“值”可以是一个XML文档,一个JSON对象,或者其它任何序列化形式。
重要的是,键值存储引擎并不在意“值”的内部结构,它依赖客户端对“值”进行解释和管理。
3文档存储
文档存储支持对结构化数据的访问,不同于关系模型的是,文档存储没有强制的架构。
事实上,文档存储以封包键值对的方式进行存储。在这种情况下,应用对要检索的封包采取一些约定,或者利用存储引擎的能力将不同的文档划分成不同的集合,以管理数据。
与关系模型不同的是,文档存储模型支持嵌套结构。例如,文档存储模型支持XML和JSON文档,字段的“值”又可以嵌套存储其它文档。文档存储模型也支持数组和列值键。
与键值存储不同的是,文档存储关心文档的内部结构。这使得存储引擎可以直接支持二级索引,从而允许对任意字段进行高效查询。支持文档嵌套存储的能力,使得查询语言具有搜索嵌套对象的能力,XQuery就是一个例子。MongoDB通过支持在查询中指定JSON字段路径实现类似的功能。
4列式存储
如果翻转数据,列式存储与关系存储将会非常相似。与关系模型存储记录不同,列式存储以流的方式在列中存储所有的数据。对于任何记录,索引都可以快速地获取列上的数据。
Map-reduce的实现Hadoop的流数据处理效率非常高,列式存储的优点体现的淋漓极致。因此,HBase和Hypertable通常作为非关系型数据仓库,为Map-reduce进行数据分析提供支持。
关系类型的列标对数据分析效果不好,因此,用户经常将更复杂的数据存储在列式数据库中。这直接体现在Cassandra中,它引入的“column family”可以被认为是一个“super-column”。
列式存储支持行检索,但这需要从每个列获取匹配的列值,并重新组成行。
5图形数据库
图形数据库存储顶点和边的信息,有的支持添加注释。
图形数据库可用于对事物建模,如社交图谱、真实世界的各种对象。IMDB(Internet Movie Database)站点的内容就组成了一幅复杂的图像,演员与**彼此交织在一起。
图形数据库的查询语言一般用于查找图形中断点的路径,或端点之间路径的属性。Neo4j是一个典型的图形数据库。
选择哪一种数据模型?
数据模型有着各自的优缺点,它们适用于不同的领域。不管是选择关系模型,还是非关系模型,都要根据实际应用的场景做出选择。也许你会发现单一的数据模型不能满足你的解决方案,许多大型应用可能需要集成多种数据模型。
数据库固名私意是指用来存储数据的一个虚拟库存,它的实际用处呢是用来让别人很清楚直观的通过数据看到现象的本质,
主要是用来给决策者提供客观事实的数据分析以帮助决策者做出最明智的判断,次要呢就是给大众看的也就是能通过数据让大众能够直接的看出比如自己的工资涨了多少啊,自己公司的营业额是多少啊,等等这样
模拟库呢是指储存虚拟世界比如电脑的三维模拟等来模拟出的一些未来或现在的虚拟模型,用处呢就是存储模型,能够让别人很轻松的进行对比啊,改进啊等等
两者的关系呢,就是模拟库可以根据数据库的客观真实数据进行可靠正确的模拟或改进,从而使模拟出的东西更接近实际要求,
这样既可节约成本又可缩短工期,更可以让模拟的东西更标准,更符合客观实际
模式是描述一个数据库逻辑结构的方式。数据库有三种模式关系模式、网状模式、层次模式。
与此对用与三种数据库模型:关系模型、网状模型、层次模型。
平时常用的数据库都属于关系模型数据库,它们都是采用关系模式描述了所有逻辑结构。
例如:一张普通的表,就是由行列二维关系组成。还有表与表之间存在一对一、一对多、多对多的关系。所以表本身就是一个关系,而且表与表之间的关系即使没有建立主外键它也是存在的。
表与关系模式的意义不同,你的后一句话说对了。
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
如果想自己设计并布置网页,可以从一个空白的网页开始,然后进行以下一项或多项 *** 作: 使用框架、表格、布局或绝对定位来精确定位网页上的文本和图形。 添加文本、图形、网页横幅、表格、表单、超链接等网页元素。 添加Flash 内容、视频、声音或 GIF 动画等动态元素。 添加可以变化的内容或功能,如字幕 (字幕组件:网页上显示水平滚动文本消息的区域。)、计数器 (计数器组件:FrontPage 中的组件,跟踪万维网网站的访问者的数目。)、时间戳、网页过渡、交互式按钮以及使用动态 HTML (DHTML) (DHTML:超文本标记语言 (HTML) 的扩展,添加多媒体、数据库访问以及对象模型,程序可使用它们更改页面元素(对象)的样式和属性并将现有元素(对象)替换为新的元素(对象)。) 的表现方式。 应用样式或使用样式表来设置文本格式。 用颜色或来设置网页背景 通过使用动态网页模板(它可以包括具有网页设置、格式设置和网页元素的网页)来创建自己的网页模板。 也可以从网站的图形外观(称之为描摹图像)开始进行设计。为此,可以在图形程序中创建一个网页图像的外观模型,并将其作为直观的参照,以便重新创建和描摹网页设计。 在FrontPage 中进行编辑 您无须懂得如何使用 HTML 进行编码,即可使用 FrontPage。您可以象在字处理程序中一样 编辑网页(键入文本、设置文本格式以及添加图形、表格和其他网页元素) ,FrontPage 会在后台添加相应的 HTML 标记,您只须在“设计”视图中编辑网页。 就这么几步,具体地到 >
一 数据模型的分类:
最常用的数据模型是概念数据模型和结构数据模型。
1概念数据模型:面向用户的,按照用户的观点进行建模。
2结构数据模型:面向计算机系统的,用于DBMS的实现。
二E-R图:
1E-R实体联系图是直观表示概念模型的工具,其中包含了实体、联系、属性三个成分,联系的方 法为一对一(1:1)、一对多(1:N)、多对多(M:N)三种方式。
2E-R模型图,既表示实体,也表示实体之间的联系,是现实世界的抽象,与计算机系统没有关系, 是可以被用户理解的数据描述方式。
三层次模型:
1层次模型采取树形结构表示数据与数据之间的关系。
2层次模型不能直接表示多对多的联系。
四网状模型:
1用网络结构表示数据与数据之间的联系的模型。
2网状模型子节点和父节点联系不唯一,需要为联系命名。
五关系模型:
1关系模型是目前最常见的数据模型之一,主要采用表格结构表达实体集以及实体之间的联 系。
2关系是一张表,关系数据模型由若干个表组成。
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