数据模型

数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据操作、数据约束。

　　1）数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。

　　2）数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。

　　3）数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。

 

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，而且还与操作系统和硬件有关。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由系统自动完成，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

 

数据结构
　　数据结构是目标类型的集合。目标类型是数据库的组成成分，一般可分为两类：数据类型、数据类型之间的联系。数据类型如DBTG(数据库任务组)网状模型中的记录型、数据项，关系模型中的关系、域等。联系部分有DBTG网状模型中的系型等。数据操作部分是操作算符的集合，包括若干操作和推理规则，用以对目标类型的有效实例所组成的数据库进行操作。数据约束条件是完整性规则的集合，用以限定符合数据模型的数据库状态，以及状态的变化。约束条件可以按不同的原则划分为数据值的约束和数据间联系的约束；静态约束和动态约束；实体约束和实体间的参照约束等。