数据库常见模型
⑴ 数据库主要有哪些模型这些模型的特点是什么
两大类数据模型：数据模型分为2类（分属2个不同的层次，在开发和使用数据库中使用不同的模型）。
概念模型，也称信息模型，它是按用户的观点来对数据和信息建模，用于数据库设计。
逻辑模型和物理模型，逻辑模型主要包括：网状模型、层次模型、关系模型、面向对象模型等，按计算机系统的观点对数据建模，用于DBMS实现。
物理模型，是对数据最底层的抽象，描述数据在系统内部的表示方式和存取方法，在磁盘或磁带上的存储方式和存取方法。
概念模型：信息世界中的基本概念。
用途：数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。但要考E-R图！
最常用的数据模型：非关系模型，有层次模型和网状模型；关系模型；面向对象模型、对象关系模型。
⑵ 数据库模型有哪些
数据库模型有对象模型、层次模型（轻量级数据访问协议）、网状模型（大型数据储存）、关系模型、面向对象模型、半结构化模型、平面模型（表格模型，一般在形式上是一个二维数组。如表格模型数据Excel)。
⑶ 什么是数据库模型
数据库模型 数据库模型（Database Model）是描述客观事物及其联系的一种手段，这种描述包括数据内容的描述和各类型实体数据之间的描述，它是数据库设计的基础。常用的数据库模型有三种：层次模型（Hierarchical Model）、网络模型（Network Model）、关系模型（Relational Mode）。
⑷ 数据库模型分为哪三类
当前常见的三种数据库数据模型是：层次模型、网状模型、关系模型。
相关知识点介绍
数据库模型描述了在数据库中结构化和操纵数据的方法，模型的结构部分规定了数据如何被描述（例如树、表等）。模型的操纵部分规定了数据的添加、删除、显示、维护、打印、查找、选择、排序和更新等操作。
数据库模型的分类
1、概念模型
2、层次模型
3、网状模型
4、关系模型
5、面向对象模型
⑸ 数据库主要有哪几种数据模型
一. 数据模型的分类：
最常用的数据模型是概念数据模型和结构数据模型。
1.概念数据模型：面向用户的，按照用户的观点进行建模。
2.结构数据模型：面向计算机系统的，用于DBMS的实现。
二.E-R图：
1.E-R实体联系图是直观表示概念模型的工具，其中包含了实体、联系、属性三个成分，联系的方 法为一对一（1:1）、一对多（1:N）、多对多（M:N）三种方式。
2.E-R模型图，既表示实体，也表示实体之间的联系，是现实世界的抽象，与计算机系统没有关系， 是可以被用户理解的数据描述方式。
三.层次模型：
1.层次模型采取树形结构表示数据与数据之间的关系。
2.层次模型不能直接表示多对多的联系。
四.网状模型：
1.用网络结构表示数据与数据之间的联系的模型。
2.网状模型子节点和父节点联系不唯一，需要为联系命名。
五.关系模型：
1.关系模型是目前最常见的数据模型之一，主要采用表格结构表达实体集以及实体之间的联 系。
2.关系是一张表，关系数据模型由若干个表组成。
⑹ 常用的数据模型包括哪些
目前最常用的三种数据模型为层次模型、网状模型和关系模型。
一、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。
二、网状模型
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。
网状数据模型通过网状结构表示数据间联系，开发较早且有一定优点，目前使用仍较多，典型代表是 DBTG模型。
优点是能明确而方便地表示数据间的复杂关系。
三、关系模型
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。
优点在于结构特别灵活，概念单一，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。
⑺ 数据库常见的数据模型有哪三种
1、层次模型：
①有且只有一个结点没有双亲结点（这个结点叫根结点）。
②除根结点外的其他结点有且只有一个双亲结点。
层次模型中的记录只能组织成树的集合而不能是任意图的集合。在层次模型中,记录的组织不再是一张杂乱无章的图，而是一棵"倒长"的树。
2、网状模型 ：
①允许一个以上的结点没有双亲结点。
②一个结点可以有多个双亲结点。
网状模型中的数据用记录的集合来表示，数据间的联系用链接（可看作指针）来表示。数据库中的记录可被组织成任意图的集合。
3、关系模型：
关系模型用表的集合来表示数据和数据间的联系。
每个表有多个列，每列有唯一的列名。
⑻ 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。
(8)数据库常见模型扩展阅读：
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。
⑼ 在数据库系统中，常用的数学模型主要有那四种呢
1、静态和动态模型
静态模型是指要描述的系统各量之间的关系是不随时间的变化而变化的，一般都用代数方程来表达。动态模型是指描述系统各量之间随时间变化而变化的规律的数学表达式，一般用微分方程或差分方程来表示。经典控制理论中常用系统传递函数是动态模型是从描述系统的微分方程变换而来。
2、分布参数和集中参数模型
分布参数模型是用各类偏微分方程描述系统的动态特性，而集中参数模型是用线性或非线性常微分方程来描述系统的动态特性。在许多情况下，分布参数模型借助于空间离散化的方法，可简化为复杂程度较低的集中参数模型。
3、连续时间和离散时间模型
模型中的时间变量是在一定区间内变化的模型称为连续时间模型，上述各类用微分方程描述的模型都是连续时间模型。在处理集中参数模型时，也可以将时间变量离散化，所获得的模型称为离散时间模型。离散时间模型是用差分方程描述的。
4、参数与非参数模型
用代数方程、微分方程、微分方程组以及传递函数等描述的模型都是参数模型。建立参数模型就在于确定已知模型结构中的各个参数。通过理论分析总是得出参数模型。非参数模型是直接或间接地从实际系统的实验分析中得到响应，通过实验记录到的系统脉冲响应或阶跃响应就是非参数模型。
(9)数据库常见模型扩展阅读：
数学模型建模过程
1、模型准备
了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。以数学思想来包容问题的精髓，数学思路贯穿问题的全过程，进而用数学语言来描述问题。要求符合数学理论，符合数学习惯，清晰准确。
2、模型假设
根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。
3、模型建立
在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量常量之间的数学关系，建立相应的数学结构（尽量用简单的数学工具）。
4、模型求解
利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（或近似计算）。
5、模型分析
对所要建立模型的思路进行阐述，对所得的结果进行数学上的分析。
6、模型检验
将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差，则应该修改假设，再次重复建模过程。