存储数据模型

⑴ 数据模型主要有4种，分别是什么

有三种。

1、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。

2、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 。

3、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 。

(1)存储数据模型扩展阅读

层次模型

层次模型将数据组织成一对多关系的结构，层次结构采用关键字来访问其中每一层次的每一部分。

层次模型发展最早，它以树结构为基本结构，典型代表是IMS模型。

优点是存取方便且速度快；结构清晰，容易理解；数据修改和数据库扩展容易实现；检索关键属性十分方便。

⑵ 数据模型的含义是什么为什么要建立数据模型

数据模型（Data Model）是数据特征的抽象。数据（Data）是描述事物的符号记录，模型（Model)是现实世界的抽象。数据模型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了一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分：数据结构、数据操作和数据约束。

(2)存储数据模型扩展阅读：

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。

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。

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。

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、他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。

⑶ 什么是数据模型数据模型的三要素是什么

数据模型(Data Model)是现实世界数据特征的抽象，或者说是现实世界的数据模拟。数据库中，用数据模型来抽象地表示现实世界的数据和信息。数据模型的三要素是：数据结构、数据操作及完整性约束条件。

1、数据结构

就是数据在数据区中的存储结构，在关系模型中就是采用的关系模型了，就是“二维表”的形式。
2、数据操作

指的是对数据的一些操作，包括查询、删除、更新、插入等等。
3、

数据的完整性约束

就是对所存数据的约束规则，有实体完整性、参照完整性等等，就是取值唯一、不能为空等一系列操作。

(3)存储数据模型扩展阅读：

数据模型用途：

数据模型是用于描绘、沟通数据需求的一组简单易懂、标准的，并且便于计算机实现的标准符号的集合。数据库很强大，但数据在其中的关系却错综复杂，成千上万个表通过各种关系或约 束互连以形成复杂的结构。没有数据模型，利益相关者很难看到现有数据库的结构、理解关键概念，当需要描述数据需求的时候，也很难准确地表达出来，这也是数据模型很重要的一个最主要的原因。

数据模型最详细的一层就定义为逻辑模型了，具体定义了每一个实体、实体中的每一个属性、实体和实体之间的详细关系等。

如果要拿地图打比方的话，就相当于不光划分了每个省，每个省内的每一个城市，城市中的每一条街道和城市之间的联系都定义在了这一级别。有了这么一张图的话，任何一个地址的信息都能被找到。也就是说，逻辑模型当中能够方便地找到每一个属性的具体位置和定义。

⑷ 什么是关系数据库存储模式

关系数据库存储模式是以关系模型为基础的数据库存储方式，它通过关系数据库管理系统（RDBMS）进行数据的管理。关系模型是目前商用数据库领域最流行的一种数据模型，其基本思想是用二维表表示实体及其联系。二维表中的每一列对应实体的一个属性，并给出相应的属性值，每一行形成一个有多种属性组成的多元组，或称元组（TUPPLE），与一个特定实体相对应。
采用关系数据库存储方式，其主要特点是：
（1）关系结构灵活，可满足所有用布尔逻辑运算和数学运算规则形成的查询要求。
（2）关系数据还能搜索、组合和比较不同类型的数据，加入和删除数据都很方便。
（3）其缺点是由于许多操作都要求在文件中顺序查找满足条件特定关系的数据，如果数据库较大，这一查找过程要花费很多时间。
在早期的土地信息系统的建设中，一般采用关系型数据库来存储管理属性数据，而空间数据的管理多采用文件的方式来组织管理。主要原因一是因为关系型数据库对地理空间数据的表达能力不足；二是因为地理信息系统软件中一些数据模型和数据文件的结合很紧密。
随着数据库技术的发展和地理信息系统技术的广泛应用，基于关系对象数据库的空间数据管理技术日渐成熟，出现了商用的统一存储空间数据和属性数据的软件系统，如Oracle数据库系统产品Oracle Spatial支持对空间数据的存储与管理，使用Esri的Arc SDE可用关系型数据库（RDBMS）管理空间数据。

⑸ 数据库中的数据是按照一定的结构(数据模型)来组织、描述和存储的。请简述： (1) 四种常用的数据模型。

问题1：
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。
1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：简称概念模型，是面向数据库用户的实现世界的模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使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。
2、逻辑数据模型（Logical Data Model）:简称数据模型，这是用户从数据库所看到的模型，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。
3、物理数据模型（Physical Data Model）:简称物理模型，是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，而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起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又系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。
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。在逻辑数据类型中最常用的是层次模型、网状模型、关系模型。
数据库领域采用的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型，其中应用最广泛的是关系模型。
层次模型：它的特点是将数据组织成一对多关系的结构。
层次结构采用关键字来访问其中每一层次的每一部分。
优点：
存取方便且速度快
结构清晰，容易理解
数据修改和数据库扩展容易实现
检索关键属性十分方便
缺陷：
结构呆板，缺乏灵活性
同一属性数据要存储多次，数据冗余大（如公共边）
不适合于拓扑空间数据的组织 网状模型用连接指令或指针来确定数据间的显式连接关系，是具有多对多类型的数据组织方式 优点：
能明确而方便地表示数据间的复杂关系
数据冗余小
缺陷：
网状结构的复杂，增加了用户查询和定位的困难。
需要存储数据间联系的指针，使得数据量增大
数据的修改不方便（指针必须修改）
关系数据库模型是以记录组或数据表的形式组织数据，以便于利用各种地理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
优点：
结构特别灵活，满足所有布尔逻辑运算和数学运算规则形成的查询要求
能搜索、组合和比较不同类型的数据
增加和删除数据非常方便
缺陷：
数据库大时，查找满足特定关系的数据费时
对空间关系无法满足

问题2：
删除“学生”表性别为“男”的记录。
查询学生表（列姓名，总分），条件是总分大于85分的记录

⑹ 数据库管理系统常见的数据模型有层次模型，网状模型和什么

数据库管理系统常见的数据模型有层次模型，网状模型和语义模型。

在关系模型基础上增加全新的数据构造器和数据处理原语，用来表达复杂的结构和丰富的语义的一类新的数据模型。

数据库管理系统是一个能够提供数据录入、修改、查询的数据操作软件，具有数据定义、数据操作、数据存储与管理、数据维护、通信等功能，且能够允许多用户使用。另外，数据库管理系统的发展与计算机技术发展密切相关。

为此，若要进一步完善计算机数据库管理系统，技术人员就应当不断创新、改革计算机技术，并不断拓宽计算机数据库管理系统的应用范围，从而真正促进计算机数据库管理系统技术的革新。

(6)存储数据模型扩展阅读：

数据库管理应尽可能地消除了冗余，但是并没有完全消除，而是控制大量数据库固有的冗余。例如，为了表现数据间的关系，数据项的重复一般是必要的，有时为了提高性能也会重复一些数据项。

通过消除或控制冗余，可降低不一致性产生的危险。如果数据项在数据库中只存储了一次，则任何对该值的更新均只需进行一次，而且新的值立即就被所有用户获得。

如果数据项不只存储了一次，而且系统意识到这点，系统将可以确保该项的所有拷贝都保持一致。不幸的是，许多DBMS都不能自动确保这种类型的一致性。

数据库应该被有权限的用户共享。DBMS的引入使更多的用户可以更方便的共享更多的数据。新的应用程序可以依赖于数据库中已经存在的数据，并且只增加没有存储的数据，而不用重新定义所有的数据需求。

⑺ 数据库中的数据是按照一定的结构(数据模型)来组织、描述和存储的。请简述： (1) 四种常用的数据模型。

目前是最常用的四类数据库是:
关系型数据库,是按链表或是顺序结果进行存储的.
树型数据库,是按树型结构进行存储的.
网状数据库,是按图结构进行存储的
对象数据库,是按顺序结构或是链表结构下的块方式进行存储的!每一个对象存储在一个单独的块单元中.
目前最常用的是关系型与对象数据库.
删除学生表中所有男生信息.
查询学生表中所有总分大于85的学生的姓名与总分.

⑻ 数据在系统中存储方式的是什么模型

物理模型
在管理信息系统中，物理模型：描述的是对象系统“如何做”、“如何实现”系统的物理过程。
在数据仓库中的含义 总的来说，数据仓库的结构采用了三级数据模型的方式，即概念模型、逻辑模型、物理模型。 物理模型：构建数据仓库的物理分布模型，主要包含数据仓库的软硬件配置，资源情况以及数据仓库模式。

⑼ 如何理解数据存储的一致性模型的作用呢

数据一致性通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。而数据存储的一致性模型则可以认为是存储系统和数据使用者之间的一种约定。如果使用者遵循这种约定，则可以得到系统所承诺的访问结果

常用的一致性模型有：
a、严格一致性（linearizability, strict/atomic Consistency）：读出的数据始终为最近写入的数据。这种一致性只有全局时钟存在时才有可能，在分布式网络环境不可能实现。

b、顺序一致性（sequential consistency）：所有使用者以同样的顺序看到对同一数据的操作，但是该顺序不一定是实时的。
c、因果一致性（causal consistency）：只有存在因果关系的写操作才要求所有使用者以相同的次序看到，对于无因果关系的写入则并行进行，无次序保证。因果一致性可以看做对顺序一致性性能的一种优化，但在实现时必须建立与维护因果依赖图，是相当困难的。
d、管道一致性（PRAM/FIFO consistency）：在因果一致性模型上的进一步弱化，要求由某一个使用者完成的写操作可以被其他所有的使用者按照顺序的感知到，而从不同使用者中来的写操作则无需保证顺序，就像一个一个的管道一样。 相对来说比较容易实现。
e、弱一致性（weak consistency）：只要求对共享数据结构的访问保证顺序一致性。对于同步变量的操作具有顺序一致性，是全局可见的，且只有当没有写操作等待处理时才可进行，以保证对于临界区域的访问顺序进行。在同步时点，所有使用者可以看到相同的数据。
f、 释放一致性（release consistency）：弱一致性无法区分使用者是要进入临界区还是要出临界区， 释放一致性使用两个不同的操作语句进行了区分。需要写入时使用者acquire该对象，写完后release，acquire-release之间形成了一个临界区，提供 释放一致性也就意味着当release操作发生后，所有使用者应该可以看到该操作。
g、最终一致性（eventual consistency）：当没有新更新的情况下，更新最终会通过网络传播到所有副本点，所有副本点最终会一致，也就是说使用者在最终某个时间点前的中间过程中无法保证看到的是新写入的数据。可以采用最终一致性模型有一个关键要求：读出陈旧数据是可以接受的。
h、delta consistency：系统会在delta时间内达到一致。这段时间内会存在一个不一致的窗口，该窗口可能是因为log shipping的过程导致。

⑽ Git底层数据结构和原理之三：存储模型

git 区别与其他 vcs 系统的一个最主要原因之一是：git 对文件版本管理和其他 vcs 系统对文件版本的实现理念完成不一样。这也就是 git 版本管理为什么如此强大的最核心的地方。

SVN 等其他的 VCS 对文件版本的理念是以文件为水平维度，记录每个文件在每个版本下的 delta 改变。
Git 对文件版本的管理理念却是以每次提交为一次快照，提交时对所有文件做一次全量快照，然后存储快照引用。

Git 在存储层，如果文件数据没有改变的文件，Git 只是存储指向源文件的一个引用，并不会直接多次存储文件，这一点可以在 pack 文件中看见。如下图所示：

存储随着需求和功能的不断复杂，git 版本的不断更新，但是主要的存储模型还是大致不变。如下图所示：