数据管理系统之数据模型

本文探讨了好系统的标准,深入解析了数据模型的定义,包括文档、层次、网状和关系模型,并聚焦于关系模型的优势。文章还讨论了数据库模式的重要性和如何衡量数据模型的能力,涉及表达能力和查询效率。此外,文章回顾了网状数据库与Codd的关系模型之争,并提出了避免依赖性的方法,强调声明式语言在数据管理中的作用。

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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?
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