存儲數據模型

⑴ 數據模型主要有4種，分別是什麼

有三種。

1、層次模型

將數據組織成一對多關系的結構，用樹形結構表示實體及實體間的聯系。

2、網狀模型

用連接指令或指針來確定數據間的網狀連接關系，是具有多對多類型的數據組織方式 。

3、關系模型

以記錄組或數據表的形式組織數據，以便於利用各種實體與屬性之間的關系進行存儲和變換，不分層也無指針，是建立空間數據和屬性數據之間關系的一種非常有效的數據組織方法 。

(1)存儲數據模型擴展閱讀

層次模型

層次模型將數據組織成一對多關系的結構，層次結構採用關鍵字來訪問其中每一層次的每一部分。

層次模型發展最早，它以樹結構為基本結構，典型代表是IMS模型。

優點是存取方便且速度快；結構清晰，容易理解；數據修改和資料庫擴展容易實現；檢索關鍵屬性十分方便。

⑵ 數據模型的含義是什麼為什麼要建立數據模型

數據模型（Data Model）是數據特徵的抽象。數據（Data）是描述事物的符號記錄，模型（Model)是現實世界的抽象。數據模型從抽象層次上描述了系統的靜態特徵、動態行為和約束條件，為資料庫系統的信息表示與操作提供了一個抽象的框架。數據模型所描述的內容有三部分：數據結構、數據操作和數據約束。

(2)存儲數據模型擴展閱讀：

數據模型所描述的內容包括三個部分：數據結構、數據操作、數據約束。

1、數據結構:數據模型中的數據結構主要描述數據的類型、內容、性質以及數據間的聯系等。數據結構是數據模型的基礎，數據操作和約束都建立在數據結構上。不同的數據結構具有不同的操作和約束。

2、數據操作:數據模型中數據操作主要描述在相應的數據結構上的操作類型和操作方式。

3、數據約束：數據模型中的數據約束主要描述數據結構內數據間的語法、詞義聯系、他們之間的制約和依存關系，以及數據動態變化的規則，以保證數據的正確、有效和相容。

⑶ 什麼是數據模型數據模型的三要素是什麼

數據模型(Data Model)是現實世界數據特徵的抽象，或者說是現實世界的數據模擬。資料庫中，用數據模型來抽象地表示現實世界的數據和信息。數據模型的三要素是：數據結構、數據操作及完整性約束條件。

1、數據結構

就是數據在數據區中的存儲結構，在關系模型中就是採用的關系模型了，就是「二維表」的形式。
2、數據操作

指的是對數據的一些操作，包括查詢、刪除、更新、插入等等。
3、

數據的完整性約束

就是對所存數據的約束規則，有實體完整性、參照完整性等等，就是取值唯一、不能為空等一系列操作。

(3)存儲數據模型擴展閱讀：

數據模型用途：

數據模型是用於描繪、溝通數據需求的一組簡單易懂、標準的，並且便於計算機實現的標准符號的集合。資料庫很強大，但數據在其中的關系卻錯綜復雜，成千上萬個表通過各種關系或約 束互連以形成復雜的結構。沒有數據模型，利益相關者很難看到現有資料庫的結構、理解關鍵概念，當需要描述數據需求的時候，也很難准確地表達出來，這也是數據模型很重要的一個最主要的原因。

數據模型最詳細的一層就定義為邏輯模型了，具體定義了每一個實體、實體中的每一個屬性、實體和實體之間的詳細關系等。

如果要拿地圖打比方的話，就相當於不光劃分了每個省，每個省內的每一個城市，城市中的每一條街道和城市之間的聯系都定義在了這一級別。有了這么一張圖的話，任何一個地址的信息都能被找到。也就是說，邏輯模型當中能夠方便地找到每一個屬性的具體位置和定義。

⑷ 什麼是關系資料庫存儲模式

關系資料庫存儲模式是以關系模型為基礎的資料庫存儲方式，它通過關系資料庫管理系統（RDBMS）進行數據的管理。關系模型是目前商用資料庫領域最流行的一種數據模型，其基本思想是用二維表表示實體及其聯系。二維表中的每一列對應實體的一個屬性，並給出相應的屬性值，每一行形成一個有多種屬性組成的多元組，或稱元組（TUPPLE），與一個特定實體相對應。
採用關系資料庫存儲方式，其主要特點是：
（1）關系結構靈活，可滿足所有用布爾邏輯運算和數學運算規則形成的查詢要求。
（2）關系數據還能搜索、組合和比較不同類型的數據，加入和刪除數據都很方便。
（3）其缺點是由於許多操作都要求在文件中順序查找滿足條件特定關系的數據，如果資料庫較大，這一查找過程要花費很多時間。
在早期的土地信息系統的建設中，一般採用關系型資料庫來存儲管理屬性數據，而空間數據的管理多採用文件的方式來組織管理。主要原因一是因為關系型資料庫對地理空間數據的表達能力不足；二是因為地理信息系統軟體中一些數據模型和數據文件的結合很緊密。
隨著資料庫技術的發展和地理信息系統技術的廣泛應用，基於關系對象資料庫的空間數據管理技術日漸成熟，出現了商用的統一存儲空間數據和屬性數據的軟體系統，如Oracle資料庫系統產品Oracle Spatial支持對空間數據的存儲與管理，使用Esri的Arc SDE可用關系型資料庫（RDBMS）管理空間數據。

⑸ 資料庫中的數據是按照一定的結構(數據模型)來組織、描述和存儲的。請簡述： (1) 四種常用的數據模型。

問題1：
數據模型按不同的應用層次分成三種類型：分別是概念數據模型、邏輯數據模型、物理數據模型。
1、概念數據模型（Conceptual Data Model）：簡稱概念模型，是面向資料庫用戶的實現世界的模型，主要用來描述世界的概念化結構，它使資料庫的設計人員在設計的初始階段，擺脫計算機系統及DBMS的具體技術問題，集中精力分析數據以及數據之間的聯系等，與具體的數據管理系統（Database Management System，簡稱DBMS）無關。概念數據模型必須換成邏輯數據模型，才能在DBMS中實現。
2、邏輯數據模型（Logical Data Model）:簡稱數據模型，這是用戶從資料庫所看到的模型，是具體的DBMS所支持的數據模型，如網狀數據模型(Network Data Model)、層次數據模型(Hierarchical Data Model)等等。此模型既要面向用戶，又要面向系統，主要用於資料庫管理系統（DBMS）的實現。
3、物理數據模型（Physical Data Model）:簡稱物理模型，是面向計算機物理表示的模型，描述了數據在儲存介質上的組織結構，它不但與具體的DBMS有關，而且還與操作系統和硬體有關。每一種邏輯數據模型在實現時都有起對應的物理數據模型。DBMS為了保證其獨立性與可移植性，大部分物理數據模型的實現工作又系統自動完成，而設計者只設計索引、聚集等特殊結構。
在概念數據模型中最常用的是E-R模型、擴充的E-R模型、面向對象模型及謂詞模型。在邏輯數據類型中最常用的是層次模型、網狀模型、關系模型。
資料庫領域採用的數據模型有層次模型、網狀模型和關系模型，其中應用最廣泛的是關系模型。
層次模型：它的特點是將數據組織成一對多關系的結構。
層次結構採用關鍵字來訪問其中每一層次的每一部分。
優點：
存取方便且速度快
結構清晰，容易理解
數據修改和資料庫擴展容易實現
檢索關鍵屬性十分方便
缺陷：
結構呆板，缺乏靈活性
同一屬性數據要存儲多次，數據冗餘大（如公共邊）
不適合於拓撲空間數據的組織 網狀模型用連接指令或指針來確定數據間的顯式連接關系，是具有多對多類型的數據組織方式 優點：
能明確而方便地表示數據間的復雜關系
數據冗餘小
缺陷：
網狀結構的復雜，增加了用戶查詢和定位的困難。
需要存儲數據間聯系的指針，使得數據量增大
數據的修改不方便（指針必須修改）
關系資料庫模型是以記錄組或數據表的形式組織數據，以便於利用各種地理實體與屬性之間的關系進行存儲和變換，不分層也無指針，是建立空間數據和屬性數據之間關系的一種非常有效的數據組織方法
優點：
結構特別靈活，滿足所有布爾邏輯運算和數學運算規則形成的查詢要求
能搜索、組合和比較不同類型的數據
增加和刪除數據非常方便
缺陷：
資料庫大時，查找滿足特定關系的數據費時
對空間關系無法滿足

問題2：
刪除「學生」表性別為「男」的記錄。
查詢學生表（列姓名，總分），條件是總分大於85分的記錄

⑹ 資料庫管理系統常見的數據模型有層次模型，網狀模型和什麼

資料庫管理系統常見的數據模型有層次模型，網狀模型和語義模型。

在關系模型基礎上增加全新的數據構造器和數據處理原語，用來表達復雜的結構和豐富的語義的一類新的數據模型。

資料庫管理系統是一個能夠提供數據錄入、修改、查詢的數據操作軟體，具有數據定義、數據操作、數據存儲與管理、數據維護、通信等功能，且能夠允許多用戶使用。另外，資料庫管理系統的發展與計算機技術發展密切相關。

為此，若要進一步完善計算機資料庫管理系統，技術人員就應當不斷創新、改革計算機技術，並不斷拓寬計算機資料庫管理系統的應用范圍，從而真正促進計算機資料庫管理系統技術的革新。

(6)存儲數據模型擴展閱讀：

資料庫管理應盡可能地消除了冗餘，但是並沒有完全消除，而是控制大量資料庫固有的冗餘。例如，為了表現數據間的關系，數據項的重復一般是必要的，有時為了提高性能也會重復一些數據項。

通過消除或控制冗餘，可降低不一致性產生的危險。如果數據項在資料庫中只存儲了一次，則任何對該值的更新均只需進行一次，而且新的值立即就被所有用戶獲得。

如果數據項不只存儲了一次，而且系統意識到這點，系統將可以確保該項的所有拷貝都保持一致。不幸的是，許多DBMS都不能自動確保這種類型的一致性。

資料庫應該被有許可權的用戶共享。DBMS的引入使更多的用戶可以更方便的共享更多的數據。新的應用程序可以依賴於資料庫中已經存在的數據，並且只增加沒有存儲的數據，而不用重新定義所有的數據需求。

⑺ 資料庫中的數據是按照一定的結構(數據模型)來組織、描述和存儲的。請簡述： (1) 四種常用的數據模型。

目前是最常用的四類資料庫是:
關系型資料庫,是按鏈表或是順序結果進行存儲的.
樹型資料庫,是按樹型結構進行存儲的.
網狀資料庫,是按圖結構進行存儲的
對象資料庫,是按順序結構或是鏈表結構下的塊方式進行存儲的!每一個對象存儲在一個單獨的塊單元中.
目前最常用的是關系型與對象資料庫.
刪除學生表中所有男生信息.
查詢學生表中所有總分大於85的學生的姓名與總分.

⑻ 數據在系統中存儲方式的是什麼模型

物理模型
在管理信息系統中，物理模型：描述的是對象系統「如何做」、「如何實現」系統的物理過程。
在數據倉庫中的含義 總的來說，數據倉庫的結構採用了三級數據模型的方式，即概念模型、邏輯模型、物理模型。 物理模型：構建數據倉庫的物理分布模型，主要包含數據倉庫的軟硬體配置，資源情況以及數據倉庫模式。

⑼ 如何理解數據存儲的一致性模型的作用呢

數據一致性通常指關聯數據之間的邏輯關系是否正確和完整。而數據存儲的一致性模型則可以認為是存儲系統和數據使用者之間的一種約定。如果使用者遵循這種約定，則可以得到系統所承諾的訪問結果

常用的一致性模型有：
a、嚴格一致性（linearizability, strict/atomic Consistency）：讀出的數據始終為最近寫入的數據。這種一致性只有全局時鍾存在時才有可能，在分布式網路環境不可能實現。

b、順序一致性（sequential consistency）：所有使用者以同樣的順序看到對同一數據的操作，但是該順序不一定是實時的。
c、因果一致性（causal consistency）：只有存在因果關系的寫操作才要求所有使用者以相同的次序看到，對於無因果關系的寫入則並行進行，無次序保證。因果一致性可以看做對順序一致性性能的一種優化，但在實現時必須建立與維護因果依賴圖，是相當困難的。
d、管道一致性（PRAM/FIFO consistency）：在因果一致性模型上的進一步弱化，要求由某一個使用者完成的寫操作可以被其他所有的使用者按照順序的感知到，而從不同使用者中來的寫操作則無需保證順序，就像一個一個的管道一樣。 相對來說比較容易實現。
e、弱一致性（weak consistency）：只要求對共享數據結構的訪問保證順序一致性。對於同步變數的操作具有順序一致性，是全局可見的，且只有當沒有寫操作等待處理時才可進行，以保證對於臨界區域的訪問順序進行。在同步時點，所有使用者可以看到相同的數據。
f、 釋放一致性（release consistency）：弱一致性無法區分使用者是要進入臨界區還是要出臨界區， 釋放一致性使用兩個不同的操作語句進行了區分。需要寫入時使用者acquire該對象，寫完後release，acquire-release之間形成了一個臨界區，提供 釋放一致性也就意味著當release操作發生後，所有使用者應該可以看到該操作。
g、最終一致性（eventual consistency）：當沒有新更新的情況下，更新最終會通過網路傳播到所有副本點，所有副本點最終會一致，也就是說使用者在最終某個時間點前的中間過程中無法保證看到的是新寫入的數據。可以採用最終一致性模型有一個關鍵要求：讀出陳舊數據是可以接受的。
h、delta consistency：系統會在delta時間內達到一致。這段時間內會存在一個不一致的窗口，該窗口可能是因為log shipping的過程導致。

⑽ Git底層數據結構和原理之三：存儲模型

git 區別與其他 vcs 系統的一個最主要原因之一是：git 對文件版本管理和其他 vcs 系統對文件版本的實現理念完成不一樣。這也就是 git 版本管理為什麼如此強大的最核心的地方。

SVN 等其他的 VCS 對文件版本的理念是以文件為水平維度，記錄每個文件在每個版本下的 delta 改變。
Git 對文件版本的管理理念卻是以每次提交為一次快照，提交時對所有文件做一次全量快照，然後存儲快照引用。

Git 在存儲層，如果文件數據沒有改變的文件，Git 只是存儲指向源文件的一個引用，並不會直接多次存儲文件，這一點可以在 pack 文件中看見。如下圖所示：

存儲隨著需求和功能的不斷復雜，git 版本的不斷更新，但是主要的存儲模型還是大致不變。如下圖所示：