数据库中所支持的数据模型有哪些

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。

①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。

②逻辑模型和物理模型。

企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

数据库是一个单位或是一个应用领域的通用数据处理系统，它存储的是属于企业和事业部门、团体和个人的有关数据的集合。数据库中的数据是从全局观点出发建立的，按一定的数据模型进行组织、描述和存储。其结构基于数据间的自然联系，从而可提供一切必要的存取路径，且数据不再针对某一应用，而是面向全组织，具有整体的结构化特征。

数据库中的数据是为众多用户所共享其信息而建立的，已经摆脱了具体程序的限制和制约。不同的用户可以按各自的用法使用数据库中的数据；多个用户可以同时共享数据库中的数据资源，即不同的用户可以同时存取数据库中的同一个数据。数据共享性不仅满足了各用户对信息内容的要求，同时也满足了各用户之间信息通信的要求。

一、概念模型，分三种：

1、场模型：用于描述空间中连续分布的现象；

2、对象模型：用于描述各种空间地物；

3、网路模型：可以模拟现实世界中的各种网络；

二、逻辑数据模型，常用的分：矢量数据模型，栅格数据模型和面向对象数据模型等；

三、物理数据模型，物理数据模型是指概念数据模型在计算机内部具体的存储形式和 *** 作机制，即在物理磁盘上如何存放和存取，是系统抽象的最底层。

数据库逻辑结构是从逻辑的角度分析数据库的构成，即创建数据库后形成的逻辑概念之间的关系。

SQL的逻辑结构主要应用于面向用户的数据组织和管理，与传统关系模型术语相比，在SQL中，视图对应外模式，基本表对应模式，存储文件对应内模式。

Oracle的逻辑结构，逻辑存储单元从小到大依次：数据块、盘区、段和表空间。

业务和系统开发领域绝对不能容许设计上的重大失误。可是，很多开发人员却因为不了解设计步骤而恰恰轻视乃至完全忽略了整个设计过程。而实际上，我们中的大多数人也确实缺乏必要的有关技能和知识，结果令我们往往“旁路”了项目开发中最重要的阶段。说真的，有本事敢直接绕过设计阶段的人还没诞生呢。如果我们不花点时间创建一个逻辑模型，那么要实现一套高效和优秀的设计是完全不可能的。略过设计步骤会产生大量的错误，而这些错误又会令我们耗费大量的时间在发现它们的时候反复调试和纠正。下面我就大致讨论下设计的逻辑和物理模型，然后引领读者经过逻辑模型的创建全过程。本文是有关主题系列的开篇，在后续的第2部分里，我会根据已经发现的缺陷修改我们的原始设计。数据库的设计方法在对数据库项目的需求着手评估和分析周，接下来的一步就是设计出一套方案帮助你达到项目的要求和目标。在开发领域这一步骤被称做数据库设计方法。它是一种结构化的措施，支持设计流程同时还包括了诸如公司业务流程、规定和文档等一系列工具。步步进阶的整套流程帮助开发人员计划、管理和控制设计及其实现从而高效地完成任务。这意味着，你拥有一整套方法，也就是按照特定顺序安排的项目列表，这些方法指引你经过数据模型创建的全过程。请不要错误地把这个过程理解为平常的过程，实际上它是完全必要的阶段。你应该从完全理解数据和用户需求这一目的出发研究该过程。每一个项目无论其规模大小都能从以下三种模型中获益：概念：明确和说明创建数据全局视图的主要对象，同时辅以一定的轻微细节。许多企业都局限于特定的数据库管理系统（DBMS），所以这一步可以忽略或者放到逻辑模型一组。逻辑：构造采用特定数据的模型，但还不用考虑最终保存数据以及运营应用程序的具体数据库系统。由于SQL Server是一种关系型数据库管理系统（RDBMS），所以我们要依赖于实体关系模型（ER：Entity-Relationship）。在这一阶段你必须明确实体、关系、属性并对你的数据实行规格化。逻辑模型建立在数据集合的基础之上。为了更深入地了解ER模型，不不妨访问下ITS数据库服务网站或者参考Mapping an ER Model to the Relational Model Web site（是一个PDF文件）。物理：根据所采用的具体RDBMS设计实现逻辑模型的具体模型。在这一阶段，你需要说明数据表、索引等数据库对象，而物理模型就是根据数据表建立的。建立逻辑模型的真实用意无非是为了确认应用程序能满足最终的需求（包括输入和输出两方面）。换句话说，逻辑模型必须能产生所有已知的报告、查询等结果。此外，用户还应该能够以合理的方式输入和 *** 作数据。一旦逻辑模型到位，你就应开始把你所了解的情况应用到项目的物理需求方面——比如说——物理模型。图A就描述了逻辑和物理模型在这一阶段的差别。图A　逻辑和物理数据模型逻辑模型的实现目前阶段的所谓“实现”其实就是完成逻辑模型的组件。在明确了实体、关系和属性的情况下，你应该揭示出那些在工作环境下可能会产生问题的缺陷：缺少的实体表示同一概念实体的多个实体需要额外实体来解决问题的多对多关系Aggregator：一家俱乐部，其成员可以享受打折服务。Corporate：代表其职员下定单的公司。它们不能享受的打折优不过需要获得旅行社的全方位服务支持。比如说，旅行社必须帮助它们解决一些诸如取消计划、飞机票订位过多等方面的问题。企业客户总是一样的而旅行者只能是其职员。Retail：不能享受任何折扣优惠的单独客户。这时，你应该准备定义应用程序的主要对象或者实体。为了针对客户类型应用以上的业务规则，你可能会把每一种客户类型当作单独的实体，如表A所示。数据类型和其他信息都是针对SQL Server考虑的。表A　定义应用实体看图B，你可以简化当前的模型：客户订单。某种特定类型的客户。图B不同实体之间的关系正如我们在上面所提到的那样，业务规则要求我们对客户实现区别对待。结果，客户不能总是具有同样的属性。我们的第1个解决方案是创建一个数据表，其中包含了各类客户的特定属性。这一原始设计带来了下列问题：所有的客户数据表都采用系统生成的主键，大致以种子值1开始递增。那就是说，你完全会遭遇重复的ClientID值。结果我们就无法恰当地把每一定单关联到特定的客户，因为每一客户表都包含了重复的值。因为每一客户表重复公共字段（如ClientID、ClientName、Address和Telephone）而产生了一些冗余的属性。客户会有更多的地址吗？也许他们会具有一个当地地址和一个付费的单位地址。客户只有一个电话号码？也许你应该列出多个电话号码乃至传真号码。有必要根据客户的类型来标识定单吗？显然你不能。找出和解决设计问题你首先采取的行动可能和我们用的不同，但那还不是关键的问题。最重要的是你可能没有认识的到设计中隐藏的问题。在后续的文章里我会采用已知的、业已得到证明的方法来寻找和解决设计问题，免得它们在今后的工作中引出不少漏子。

关系数据模型的逻辑结构是关系结构，就是采用关系模式，来存储数据内容，通俗一些来讲，就是用的二维表/表格

另外：

层次数据模型的逻辑结构是树（二叉树）

网状数据结构的逻辑结构是图

跟数据结构息息相关的

您问了好多啊，o(∩_∩)o ，希望可以帮你了

逻辑结构设计概念结构设计的结果是E-R模型，但是它独立于任何一种数据模型，也独立于任何一个具体的DBMS。为建立用户所需的数据库，需要把概念模型转换成为某个具体的DBMS所支持的数据模型。

数据库逻辑结构设计的任务是将概念模型转换成DBMS支持的数据模型。

逻辑结构设计的步骤：

1将概念模型转换成为一般的关系、网状、层次模型；

2将转换来的模型向特定的DBMS支持的数据模型转换；

3对数据模型进行优化

关系模型。

在关系模型中,数据的逻辑结构是一张二维表。在数据库中,满足下列条件的二维表称为关系模型，每一列中的分量是类型相同的数据，列的顺序可以是任意，行的顺序可以是任意的，表中的分量是不可再分割的最小数据项,即表中不允许有子表，表中的任意两行不能完全相同。

关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式。关系数据库因其严格的数学理论、使用简单灵活、数据独立性强等特点，而被公认为最有前途的一种数据库管理系统。它的发展十分迅速,目前已成为占据主导地位的数据库管理系统，作为商品推出的数据库管理系统几乎都是关系型的,例如，Oracle，Sybase，Informix，Visual，FoxPro等。

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