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数据模型简介

2024-01-24

数据模型基本概念

关系型数据模型

非关系型数据模型

数据模型设计原则与方法

数据模型优化策略与技巧

数据模型应用场景举例

目录

数据模型基本概念

数据模型是对现实世界数据特征的抽象，用于描述数据、组织数据和对数据进行操作的抽象概念集。

定义

数据模型在数据库系统中占据核心地位，它提供了描述和组织数据的方法，同时也为数据库的设计、实现和使用提供了基础。

作用

概念数据模型

01

也称为信息模型，是按用户的观点对数据和信息建模，主要用于数据库设计。

逻辑数据模型

02

包括层次模型、网状模型、关系模型、面向对象数据模型和对象关系数据模型等，是按计算机系统的观点对数据建模，主要用于DBMS的实现。

物理数据模型

03

是对数据最底层的抽象，描述数据在系统或它的处理和存储介质中的表示方式。

客观存在并可相互区别的事物称为实体。

实体

现实世界中事物内部以及事物之间的联系在信息世界中反映为实体内部的联系和实体之间的联系。

联系

实体所具有的某一特性称为属性。

属性

唯一标识实体的属性集称为码。

码

一组具有相同数据类型的值的集合。

域

02

01

03

04

05

关系型数据模型

关系型数据库定义

基于关系模型的数据库，以行和列的形式存储数据，通过表、索引、视图等对象对数据进行组织和管理。

发展历程

自20世纪70年代提出关系模型以来，关系型数据库经历了数十年的发展，成为当今最主流的数据存储技术之一。

典型应用

在企业级应用、金融、电信等领域广泛应用，如Oracle、MySQL、SQLServer等。

数据结构

包括表、字段、数据类型等定义数据的方式。

数据完整性约束

通过主键、外键、唯一性约束等保证数据的完整性和一致性。

数据操作语言

SQL（StructuredQueryLanguage）是关系型数据库的标准查询语言，用于数据的增删改查等操作。

数据以表格形式存储，易于理解和维护。

通过ACID事务特性保证数据的完整性和一致性。

数据完整性保障

结构化存储

成熟的技术生态：拥有丰富的开发工具、中间件和社区支持。

在面对超大规模数据和高并发场景时，扩展性能力受限。

扩展性受限

随着数据量的增长，数据库的维护和管理成本也会相应增加。

高昂的维护成本

在处理非结构化数据、实时分析等场景时，关系型数据库可能不是最佳选择。

对新技术支持不足

非关系型数据模型

根据数据模型的不同，NoSQL数据库可分为键值存储、文档存储、列式存储、图存储等类型。

NoSQL数据库分类

NoSQL（NotOnlySQL）数据库是一种非关系型数据库，它不依赖于传统的关系数据模型，而是采用更加灵活的数据模型来存储和管理数据。

NoSQL数据库定义

NoSQL数据库具有可扩展性、高性能、灵活性和易用性等特点，适用于大数据、实时应用、移动应用等场景。

NoSQL数据库特点

图存储

以图的形式存储数据，具有复杂的数据模型和强大的关系处理能力，适用于社交网络、推荐系统等场景。

键值存储

以键值对的形式存储数据，具有简单的数据模型和高效的读写性能，适用于简单的数据存取需求。

文档存储

以文档为单位存储数据，每个文档可以包含不同的字段和数据类型，具有灵活的数据模型和丰富的查询功能，适用于复杂的数据处理需求。

列式存储

以列为单位存储数据，具有高效的数据压缩和查询性能，适用于大数据分析和数据挖掘等场景。

数据模型

非关系型数据模型采用灵活的数据结构，可以存储不同类型的数据；而关系型数据模型采用固定的表结构，只能存储相同类型的数据。

查询语言

非关系型数据库采用多种查询语言，如MongoDB的MQL、Cassandra的CQL等；而关系型数据库采用统一的SQL查询语言。

事务支持

非关系型数据库对事务的支持较弱或不支持事务；而关系型数据库提供完整的事务支持，保证数据的完整性和一致性。

扩展性

非关系型数据库通常具有水平扩展能力，可以通过增加节点来提高性能和存储容量；而关系型数据库通常采用垂直扩展方式，通过提高单个服务器的性能来扩展能力。

数据模型设计原则与方法

A

B

C

D

物理存储设计

根据数据库管理系统的特性和硬件环境，设计数据的物理存储结构，如表空间、分区等。

性能优化

通过对数据库性能进行监控和分析，调整物理设计参数，如缓存大小、I/O配置等，提高数据库性能。

索引设计

针对查询需求，设计合理的索引结构，提高查询效率。

备份与恢复策略

制定数据的备份和恢复策略，确保数据的可靠性和安全性。

数据模型优化策略与技巧

索引优化

查询优化

分区策略

缓存策略

为数据表创建合适的索引，提高查询效率。

将数据表按照一定规则进行分区，提高数据访问速度。

避免使用复杂的嵌套查询，减少不必要的JOIN操作。

合理利用缓存技术，减少数据库访问次数