数据模型

数据特征的抽象
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数据模型(Data Model)是数据特征的抽象,它从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件,为数据库系统的信息表示与操作提供一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分,分别是数据结构、数据操作和数据约束 [1]
中文名
数据模型
外文名
Data Model
含    义
数据特征的抽象
内    容
数据结构、数据操作、数据约束等
作    用
数据库系统的信息表示与操作提供了一个抽象的框架
领    域
数学

简介

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模型可更形象、直观地揭示事物的本质特征,使人们对事物有一个更加全面、深入的认识,从而可以帮助人们更好地解决问题。利用模型对事物进行描述是人们在认识和改造世界过程中广泛采用的一种方法。计算机不能直接处理现实世界中的客观事物,而数据库系统正是使用计算机技术对客观事物进行管理,因此就需要对客观事物进行抽象、模拟,以建立适合于数据库系统进行管理的数据模型。数据模型是对现实世界数据特征的模拟和抽象 [2]
数据模型是数据库设计中用来对现实世界进行抽象的工具,是数据库中用于提供信息表示和操作手段的形式构架。数据模型是数据库系统的核心和基础 [3]

组成要素

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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 [4]
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 [4]
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 [4]
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、它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 [4]

层次类型

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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 [5]

概念数据模型

概念数据模型(Conceptual Data Model),是一种面向用户、面向客观世界的模型,主要用来描述世界的概念化结构,它是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 [5]
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 [5]

逻辑数据模型

逻辑数据模型(Logical Data Model),是一种面向数据库系统的模型,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 [5]

物理数据模型

物理数据模型(Physical Data Model),是一种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,而且还与操作系统硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有其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 [5]

分类

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数据发展过程中产生过三种基本的数据模型,它们是层次模型、网状模型和关系模型。这三种模型是按其数据结构而命名的。前两种采用格式化的结构。在这类结构中实体用记录型表示,而记录型抽象为图的顶点。记录型之间的联系抽象为顶点间的连接弧。整个数据结构与图相对应。其中层次模型的基本结构是树形结构;网状模型的基本结构是一个不加任何限制条件的无向图。关系模型为非格式化的结构,用单一的二维表的结构表示实体及实体之间的联系,关系模型是目前数据库中常用的数据模型 [5]

层次模型

将数据组织成一对多关系的结构,用树形结构表示实体及实体间的联系 [5]

网状模型

用连接指令或指针来确定数据间的网状连接关系,是具有多对多类型的数据组织方式 [5]

关系模型

以记录组或数据表的形式组织数据,以便于利用各种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 [5]

要求

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数据模型应满足三方面要求:一是能较好地模拟现实世界;二是容易为人所理解;三是便于在计算机中实现。一种数据模型要很好地、全面地满足这三方面要求目前还很困难。因此,在数据库系统中针对不同的使用对象和应用目的,应采用不同的数据模型。如同在建筑设计和施工的不同阶段需要不同的图纸一样,在开发实施数据库应用系统中也需要使用不同的数据模型 [6]

发展

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1. 第一代数据库系统 层次和网状数据库管理系统
层次和网状数据库的代表产品是IBM公司在1969年研制出的层次模型数据库管理系统。层次数据库是数据库系统的先驱,而网状数据库则是数据库概念、方法、技术的奠基。
2. 第二代数据库系统 关系数据库管理系统(RDBMS)
1970年,IBM公司的研究员E.F.Codd在题为《大型共享数据库数据的关系模型》的论文中提出了数据库的关系模型,为关系数据库技术奠定了理论基础。到了80年代,几乎所有新开发的数据库系统都是关系型的。真正使得关系数据库技术实用化的关键人物是James Gray。Gray在解决如何保障数据的完整性、安全性、并发性以及数据库的故障恢复能力等重大技术问题方面发挥了关键作用。关系数据库系统的出现,促进了数据库的小型化和普及化,使得在微型机上配置数据库系统成为可能。
3. 新一代数据库技术的研究和发展
目前已从多方面发展了现行的数据库系统技术。我们可以从数据模型、新技术内容、应用领域三个方面概括新一代数据库系统的发展。
(1) 面向对象的方法和技术对数据库发展的影响最为深远
80年代,面向对象的方法和技术的出现,对计算机各个领域,包括程序设计语言、软件工程、信息系统设计以及计算机硬件设备等都产生了深远的影响,也给面临新挑战的数据库技术带来了新的机遇和希望。数据库研究人员借鉴和吸收了面向对象的方法和技术,提出了面向对象的数据库模型(简称对象模型)。当前有许多研究是建立在数据库已有的成果和技术上的,针对不同的应用,对传统的DBMS,主要是RDBMS进行不同层次上的扩充,例如建立对象关系(OR)模型和建立对象关系数据库(ORDB)。
(2) 数据库技术与多学科技术的有机结合
数据库技术与多学科技术的有机结合是当前数据库发展的重要特征。计算机领域中其他新兴技术的发展对数据库技术产生了重大影响。传统的数据库技术和其他计算机技术的结合、互相渗透,使数据库中新的技术内容层出不穷。数据库的许多概念、技术内容、应用领域,甚至某些原理都有了重大的发展和变化。建立和实现了一系列新型的数据库,如分布式数据库、并行数据库、演绎数据库、知识库、多媒体库、移动数据库等,它们共同构成了数据库大家族。
(3) 面向专门应用领域的数据库技术的研究
为了适应数据库应用多元化的要求,在传统数据库基础上,结合各个专门应用领域的特点,研究适合该应用领域的数据库技术,如工程数据库、统计数据库、科学数据库、空间数据库、地理数据库、Web数据库等,这是当前数据库技术发展的又一重要特征。同时,数据库系统结构也由主机/终端的集中式结构发展到网络环境的分布式结构,随后又发展成两层、三层或多层客户/服务器结构以及Internet环境下的浏览器/服务器和移动环境下的动态结构。多种数据库结构满足了不同应用的需求,适应了不同的应用环境。 [7]