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  • 数据库系统常用的数据模型

    千次阅读 2021-01-13 09:09:08
    数据库系统常用的数据模型一、层次模型二、网状模型三、关系模型 数据库的发展经历了初始阶段、萌芽阶段、初级阶段、中级阶段、高级阶段,这个过程也产生了多个不同的数据模型,接下来我们讲详细介绍数据库的模型 ...

    数据库系统常用的数据模型


    数据库的发展经历了初始阶段、萌芽阶段、初级阶段、中级阶段、高级阶段,这个过程也产生了多个不同的数据模型,接下来我们讲详细介绍数据库的模型


    数据库的发展史

    数据库的发展史

    • 初始阶段:人工管理:人力手工整理存储数据萌芽阶段
    • 萌芽阶段:文件系统:使用磁盘文件来存储数据
    • 初级阶段:第一代数据库:出现了网状模型、层次模型的数据库
    • 中级阶段:第二代数据库:关系型数据库和结构化查询语言高级阶段
    • 高级阶段:新一代数据库:“关系-对象"型数据库

    DBMS支持的数据模型
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    一、层次模型

    层次模型
    若用图来表示,层次模型是一棵倒立的树。在数据库中,满足一下条件的数据模型称为层次模型:

    • 有且仅有一个节点无父节点,这个节点称为根节点
    • 其他节点有且仅有一个父节点。桌面型的关系模型数据库

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    二、网状模型

    网状模型
    在现实世界中,事物之间的联系更多的是非层次关系的,用层次模型表示非树型结构是很不直接的,网状模型则可以克服这一弊病。网状模型是一个网络。
    在数据库中,满足以下两个条件的数据模型称为网状模型:

    • 允许一个以上的节点无父节点
    • 一个节点可以有多于一个的父节点

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    三、关系模型

    关系模型
    以二维表的形式表示实体和实体之间联系的数据模型称为关系数据模型。从模型的三要素角度看,关系模型的内容为:

    • 数据结构:一张二维表格。
    • 数据操作:数据表的定义、检索、维护、计算等。数据约束条件:表中列的取值范围即域值的限制条件。

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  • 本文从数据治理角度,阐述数据标准、元数据、主数据、数据模型的概念、关系。 这些都是数据治理中的重要概念,其中元数据、主数据也是数据治理的核心中的核心。只有理解了这些概念,才能更好的理解数据治理。

    数据标准

    数据标准:保障数据的内外部使用和交换的一致性、准确性的规范性约束(如命名、类型、值域等),通常包括了基础指标和计算指标
    计算指标:即计算口径,如下单转化率、获客成本、复购率的具体计算的方式

    如怎么定义一个人的性别、婚姻状况、健康状况,在不同的业务系统中定义的可能千差万别,数据标准就是将这些定义进行统一化、规范化。

    数据标准用于指导系统的数据结构定义及值域的选择
    国家标准全文公开系统中,定义了各行各业方方面面的标准,可在实际数据建模时进行引用

    数据标准分为:

    • 国家标准: 如国家标准全文公开系统中定义的数据标准,又为了强制性国家标准、推荐性国家标准
    • 行业标准: 如交通运输行业标准–交通信息基础数据元
    • 企业标准

    如在国家标准GB/T 2261中规范了人的性别代码、婚姻状况代码、健康状况代码等
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    元数据

    • 元数据 是描述数据的数据,版本化管理数据结构
      其核心作用如下:
      • 追溯数据的生成过程,做数据的“血缘分析”
      • 评估数据变更造成的影响
      • 做全链路数据正确性核查
      • 对比数据的结构

    元数据又细化为:

    • 业务元数据: 与业务规则、流程相关的描述性数据
    • 技术元数据:与存储、访问等技术底层的描述性数据
    • 操作元数据:与数据操作相关的描述性数据
    • 管理元数据:与数据管理相关的描述性数据

    以 2020年统计的全国成年男性平均身高 175cm为例,描述175cm这个数据,可以从下图的这些描述项进行描述,用来描述175的数据称之为元数据
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    主数据

    主数据:描绘企业核心业务实体的数据,被企业多条业务线多个流程阶段重复使用、共享的高价值数据

    示例如下:

    • 电商平台的主数据是商品的sku数据、订单数据、用户数据、供应商的数据
    • CRM客户管理系统的主数据是用户数据
    • 银行系统的主数据是卡bin码、开户行、账号、理财产品
    • 二手房平台的主数据是房源信息

    可以看到,主数据可以按与人相关、与物相关、与地址相关、与规则相关等进行分类

    主数据是关键业务实体的最权威、最准确、价值最大的数据,用于建立交易闭环。,Master Data 可翻译为核心数据
    阿里的One ID就是主数据理念的结果

    主数据的核心思想是全局唯一的标准数据
    因此主数据一般会完成以下工作:

    • 确定核心业务环节
    • 识别主数据
    • 定义和维护主数据匹配规则(代码规则、ID Mapping)
    • 建立及发布数据标准
    • 主数据的后续维护及更新

    数据模型

    数据模型 是现实数据特征的抽象,用于表示一组数据和概念的定义,即数据的数据结构。如数据库的ER图【实体-联系图(Entity Relationship Diagram)】,用来描述各种业务主体的结构和它们之间的关系

    百度百科的定义如下:
    数据模型(Data Model)是数据特征的抽象,它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一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分,分别是数据结构、数据操作和数据约束

    数据模型落地体现在数据库的数据结构中

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  • 数据库主要有哪几种数据模型?

    千次阅读 2021-02-01 17:05:16
    侃侃尔雅数据库主要有三种数据模型:1、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;2、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...

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    侃侃尔雅

    数据库主要有三种数据模型:1、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;2、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;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。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。1)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,是目标类型的集合。目标类型是数据库的组成成分,一般可分为两类:数据类型、数据类型之间的联系。数据类型如DBTG(数据库任务组)网状模型中的记录型、数据项,关系模型中的关系、域等。联系部分有DBTG网状模型中的系型等。数据结构是数据模型的基础,数据操作和约束都基本建立在数据结构上。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。它是操作算符的集合,包括若干操作和推理规则,用以对目标类型的有效实例所组成的数据库进行操作。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。它是完整性规则的集合,用以限定符合数据模型的数据库状态,以及状态的变化。约束条件可以按不同的原则划分为数据值的约束和数据间联系的约束;静态约束和动态约束;实体约束和实体间的参照约束等。

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  • 属性图数据模型 属性模型简介 属性模型是一种不同于RDF 三元组的一种图数据模型 这个模型由点来表示现实世界中的实体,由边来表示实体与实体之间的关系。同时,点和边上都可以通过键值对的形式被关联上任意数量...

    属性图数据模型

    属性图模型简介

    • 属性图模型是一种不同于RDF 三元组的一种图数据模型
    • 这个模型由点来表示现实世界中的实体,由边来表示实体与实体之间的关系。同时,点和边上都可以通过键值对的形式被关联上任意数量的属性和属性值
    • 在这种图模型中,关系被提到了一个和实体本身一样重要的程度
    • 从形式化的角度来看,属性图模型包含三种元素组成:值、图和表。
    • 语法细节参考

    属性图模型的符号列表

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    属性图模型组成元素:值

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    属性图模型组成元素:图

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    属性图模型组成元素:表

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    Cypher查询语言

    简介

    Cypher语言中一个在图G上的查询Q可以认为是从空表到结果关系表的转换。一个Cypher 查询语言包括四部分:表达式、图模式、子句和查询。针对一个属性图而言,Cypher 语句既包括查询也包括数据更新和操作等功能。

    表达式

    所谓表达式,就是出现在Cypher 查询语句中的对于值的操作表达式,包括数值操作、字符串操作、关系操作、链表操作、映射表操作、路径操作等等

    图模式

    • 所谓图模式,就是出现在Cypher 查询语句MATCH 子句中查询模式,这个是Cypher 语言的核心
    • Cypher 定义了两种基本查询模式:点模式和关系模式

    点模式

    • 点模式是一个三元组(a, L, P),其中a 为所查询点对应的变量名、L 是所查询的点需要满足的标签集合、P
      是所查询的点在属性上所需满足的条件
    • 点模式的查询语义是找到属性图中的所有满足如下条件的节点:
      1. 这些节点的标签满足L 中的定义;
      2. 这些节点在属性上满足P中定义的属性约束条件;并且把这些节点的标识符赋值给变量a

    示例:

    MATCH (r.Person)  //找到所有标签为Person的节点
    

    关系模式

    • 关系模式是一个五元组(d, a, T, P, I),其中d 为关系模式的方向、a 是所查询关系对应的变量名、T
      是所查询关系需要满足的边类型集合、P 是所查询关系在边属性上所需满足的条件、I 表示所查询关系的可以对应多少条边
    • 关系模式的查询语义是找到属性图中的满足如下条件的关系边:
      1、边的方向符合d 的定义,其中MATCH 语句中-[]->、<-[]-、-[]-分别表示自左向右、自右向左的有向边和无向边;
      2、边的关系类型满足T 中约束;
      3、边在属性上满足P 中定义的属性约束条件;
      4、 I 表示关系边的数量范围。其中[m, n] 表示边的数量范围在m 和n之间
      示例:
    MATCH (r)[:influencedBy*]-> (p:Person)  //找到所有标签为Person,边为influencedBy的节点
    

    子句

    • 所谓子句,就是表示一个从表到表到函数
    • Cypher 中最主要子句的就是MATCH 子句。MATCH
      子句后面跟的就是图模式,可以是点模式,也可以是点模式加关系模式,以及由点模式和关系模式组成的路径模式
    • MATCH 子句本身的含义是图模式P 在属性图上的匹配的结果关系表T;如果MATCH子句前面有关键词“OPTIONAL”,表示的是左外连接;WITH 子句是对查询中间结果的一个映射,同时WITH子句也可以表达聚集函数的操作;WHERE 子句可以用在MATCH 和WITH 子句中,用于对匹配结果进行过滤

    查询

    所谓查询,就是若干子句组合并以RETURN 语句结尾或者多个查询的并

    示例

    t1 MATCH(r:Person)
    t2 OPTIONAL MATCH (r)-[:birthPlace]->(pl:Place)
    t3 WITH r,pl AS birthPlace
    t4 MATCH (r)-[:influencedBy*]->(p:Person)
    t5 RETURN r.name,birthPlace.name,cout(p) AS incluenceNum
    

    t1:第一个MATCH 子句中的图模式是一个“点模式”,该语句是为
    了找到点标签为Person 的点,将这些节点的标识符(ID) 赋值给变量r,进而空表转换为以下的表T1
    在这里插入图片描述
    t2:通过OPTIONAL 关键词实现类似于SQL 中的左外连接功能。如查询t2行的OPTIONAL MATCH 子句会匹配所有人物的出生地点,然后与查询t1行的结果进行左外连接
    在这里插入图片描述
    t3: WITH 子句用在不同子句之间过渡。经过WITH 子句之后,其前面的结果表将会通过映射操作形成新的表,这个新的表会作为下一个子句的输入。查询t3行的WITH对变量r和pl进行映射,并将列名pl 重命名为birthPlace
    在这里插入图片描述
    t4:Cypher 支持在图查询模式中存在变长的关系模式。
    比如,查询t4 行的MATCH 子句就包含了一个变长的关系模式influncedBy,这个表示在计算这个图模式匹配的时候匹配一个或者多个连续的边,它们的边类型均为influncedBy在这里插入图片描述
    t5:RETURN 语句功能和WITH 子句类似,也是用来对前面对表进行映射操作,只不过最终得到的表会直接返回给用户,这一点等同于SQL 中的SELECT。
    查询t5 行的RETURN 子句执行完会得到最终结果返回给用户,查询t5 行RETURN 语句包含一个聚集函数count(),类似于SQL 中的GROUP BY 引导聚集查询
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