01 数据库系统和数据模型

目录

1、数据库系统的作用

2、数据模型

2.1、数据模型概述

2.2、经典数据模型

2.2.1、层次模型

2.2.2、网状模型

2.2.3、关系模型

2.3、三种模型对比

2.4、总结

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1、数据库系统的作用

数据库系统是管理和组织数据的核心工具，通过结构化存储、高效查询及安全保障，解决数据冗余与一致性问题，并支持多用户并发访问。其应用覆盖企业、金融、互联网、物联网等场景，例如电商订单管理、银行交易处理、智能设备数据分析等，成为数字化社会不可或缺的“数据中枢”。随着技术发展，分布式、时序数据库等新型技术进一步拓展了其在复杂业务与实时需求中的支撑能力。

2、数据模型

2.1、数据模型概述

数据模型是描述数据、数据关系及数据约束的抽象框架，用于定义数据如何存储、组织和操作。它是数据库设计的核心基础，直接影响数据库的效率和适用性。

元素	描述
数据结构	定义数据的逻辑结构（如表、树、图）及数据间的关联方式。
数据操作	提供对数据的增删改查（CRUD）等操作机制。
完整性约束	规定数据的有效性规则（如主键唯一性、外键关联约束），保证数据的正确、有效和相容。

2.2、经典数据模型

2.2.1、层次模型

1. 以树形结构组织数据，数据间呈现一对多的父子关系。
2. 每个节点只能有一个父节点，但可以有多个子节点。

优点	缺点
结构简单，查询效率高（基于路径）。	数据冗余多，灵活性差。
适合表达固定层级关系（如文件系统）。	难以直接表示多对多关系。

2.2.2、网状模型

1. 使用图结构表示数据，支持多对多关系。
2. 允许子节点有多个父节点，通过指针链接记录。

优点	缺点
能高效处理复杂关系（如电路网络）。	结构复杂，维护成本高。
减少冗余，支持灵活查询。	编程实现难度大，需手动管理指针链路。

2.2.3、关系模型

1. 数据以二维表（关系表）形式存储，通过主键和外键建立表间关联。
2. 基于数学集合论，支持声明式查询语言（如SQL）。

优点	缺点
结构简单，易于理解和使用。	复杂查询可能导致性能问题（需优化）。
支持高灵活性及数据独立性。	对非结构化数据（如图像、文本）处理较弱。·

2.3、三种模型对比

模型类型	数据结构	数据关系	查询复杂度	典型应用场景
层次模型	树形结构	一对多	低（路径明确）	早期文件系统、组织结构
网状模型	图结构	多对多	高（需导航指针）	工业系统、电信网络管理
关系模型	二维表	基于键关联	中（依赖SQL优化）	现代企业系统、金融、电商

2.4、总结

1. 层次模型和网状模型是早期数据库的代表，适用于特定场景，但灵活性和易用性不足。
2. 关系模型因结构简单、数学理论完备，成为主流数据库模型，并衍生出扩展技术（如NoSQL、NewSQL）以应对多样化需求。
3. 实际选型需根据数据复杂度、业务场景及性能要求综合考量。