数据管理系统之数据模型

数据模型

好系统的标准

• 功能通用、完善
  • 满足尽量多应用的需求
• 实现细节对应用透明
  • 应用开发独立于系统实现

数据模型定义

• 定义：数据的逻辑组织方式（数据的基本结构和结构的语义）
  a. 文档模型（Mongodb 2000s)
  b. 层次模型（IBM IMS 1960s)
  c. 网状模型（GE IDS 1960s）
  d. 关系模型（SQL DB 1970s~80s)

  注：数据模型—决定—> 数据的访问方式 / DBMS的访问接口——> 系统的功能性、性能、易用性

数据库模式（Schema)

• 对数据库中数据的结构性描述
  • 参照schema才能正确书写查询
  • 一种数据库元数据（Metadata），描述数据长什么样子（相当于一个模板）
    e.g.
    Schema
    {
    Name:string,
    Manufacturer:string
    Catalog_numver:num
    }
• Data Model相当于Schema的Metadata，即Meta Metadata
  注：Mongodb没有一个特定的schema的过程，只是程序猿在存数据的时候脑子里有这个schema

数据模型：JSON/BSON

如何衡量数据模型的能力？

• 表达能力：

  • 数据本身能够表达什么信息？
    • 计算机能够理解的信息
  • 查询能够满足哪些信息需求？
    注： 表达能力越强，查询时返回的值越快越准确

• 表达能力的两个维度

  • 范围：能够满足哪些信息需求
    • 上限为Turing Completeness（程序设计语言能做到的范围）（数据库的查询做不到Turing Completeness）
    • 精简程度：用户描述需求是是否方便
      • Prolog比Java表达更强更精炼，因为Prolog逻辑性强
        注：数据库系统将查询的语言转换成数据库查找的语言

数据模型的论战：

• Charles Bachman 网状模型 Navigational Database Network Model
  Edgar F.Codd 关系模型 Relational Database Relation Model
• 70年代末更倾向于关系数据库

网状数据库(Navigational DB)

• 查询通过指针访问

Codd坚持的看法

• DBMS应该和应用程序尽可能保持相互独立（模块化）
  • 数据的存放顺序与程序无关
  • 数据的使用与程序无关
  • 数据的访问方式与程序无关（网状和层次模型违背了这点）

如何避免依赖性

• 提升数据模型的表达能力

• 声明是程序设计语言(而不是过程式语言）

  • Prolog 、 SQL 、 First Order Logic（一阶逻辑语言）
  • 只把需求说出来，不说具体怎么做。

  注：关系型数据库就着重声明式语言,Mongodb是声明式语言，但是拿到数据之后，还是得通过java等过程式语言进行处理

问答：

• 声明式程序一定比过程式的更好吗？
  • 并不是
• 表达能力越高越好吗？
  • 不是，度的把握，如单反照相机和傻瓜相机