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  • 关系型模型与非关系模型的区别 ** 数据模型 数据模分为两类 : 1.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,主要用于数据库设计。 2.逻辑模型和物理模型 逻辑模型 物理模型 层次模型、...

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    关系型模型与非关系模型的区别

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    数据模型

    数据模分为两类
    1.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,主要用于数据库设计。
    2.逻辑模型和物理模型

    逻辑模型 物理模型
    层次模型、网状模型、关系模型、面向对象数据模型、对象关系数据模型、半结构化数据模型 描述数据在系统内部的表示方式和存取方法,或在磁盘或磁带上的存储方式和存取方法,是面向计算机系统的

    非关系模型

    1. 层次模型
      (1)有且只有一个结点没有双亲结点,这个结点称为根节点。
      (2)根以外的其他结点有且仅有一个双亲结点。
      层次模型像一颗倒立的树,结点的双亲是唯一的

    2. 网状模型
      (1)允许一个以上的结点无双亲
      (2)一个结点可以有多于一个的双亲
      网状模型中子女结点于双亲节点的联系可以不唯一

    关系模型

    从用户观点看,关系模型是由一组关系组成,每个关系的数据结构是一张规范化的二维表。
    二维表里术语对比

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  • 关系,关系模式,关系模型区别和联系

    千次阅读 多人点赞 2019-12-18 09:40:11
    关系模型:关系模型由关系数据结构,关系操作集合,关系完整性约束三部分组成. 关系关系模式的区别 关系模式是型,关系是值,关系模式是对关系的描述 关系是关系模式在某一个时刻的状态或者内容,关系模式是静态的,稳定...
    1. 关系:一个关系对应通常说的一张表
    2. 关系模式:关系的描述
    3. 关系模型:关系模型由关系数据结构,关系操作集合,关系完整性约束三部分组成.
    4. 关系和关系模式的区别
      1. 关系模式是型,关系是值,关系模式是对关系的描述
      2. 关系是关系模式在某一个时刻的状态或者内容,关系模式是静态的,稳定的,而关系是动态的,随时间不断变化的,因为关系操作在不断地更新着数据库中的数据
      3. 类似于面向对象程序设计中”类“与”对象“的区别。”关系“是”关系模式“的一个实例,可以把”关系”理解为一张带数据的表,而“关系模式”是这张数据表的表结构。
    5. 关系模型和关系的区别
      • 关系模型包含关系,关系是关系模型的数据结构,在关系模型中,现实世界的实体以及实体间的各级联系均用单一的结构类型,即关系来表示
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  • 概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别在于,概念数据模型表示实体及其关系,而逻辑数据模型除了提供实体和关系之外,还提供了更多的细节,包括属性、主键和外键。通常,数据建模是创建可用数据的数据模型的过程。...

    概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别在于,概念数据模型表示实体及其关系,而逻辑数据模型除了提供实体和关系之外,还提供了更多的细节,包括属性、主键和外键。

    通常,数据建模是创建可用数据的数据模型的过程。数据模型表示数据对象和数据对象之间的关联。总的来说,这个过程有助于可视化地表示数据和获取业务洞察力。数据模型有多种类型,其中两种是概念数据模型和逻辑数据模型。

    覆盖的关键领域

    1. 什么是概念数据模型–定义、功能
    2. 什么是逻辑数据模型-定义、功能
    3. 概念数据模型与逻辑数据模型的区别-主要差异比较关键术语概念数据模型,数据建模,逻辑数据模型

    关键术语

    概念数据模型,数据建模,逻辑数据模型

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    什么是概念数据模型

    概念数据模型表示实体和关系。实体是现实世界中的对象,而关系是两个实体之间的关联或依赖关系。概念数据模型表示最重要的实体及其关系。它不指定属性或主键。总的来说,概念数据模型代表了基本实体和实体之间的关系。换句话说,它不提供逻辑或物理数据模型之类的信息。

    什么是逻辑数据模型

    逻辑数据模型比概念模型更能描述数据。但是,它不用于构建真正的数据库。它包括所有实体、关系和属性。这些属性表示实体的特征或属性。此外,逻辑数据模型还包括主键和外键。此外,可以应用规范化。一般来说,标准化水平是第三范式(3NF)。

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    除了概念和逻辑模型之外,还有另一个称为物理数据模型的数据模型。它有助于实现实际的数据库。它比逻辑数据模型包含表名、列名和列数据类型的详细信息更复杂。

    概念数据模型与逻辑数据模型的区别

    定义

    概念数据模型是有助于确定不同实体之间最高级别关系的模型,而逻辑数据模型是尽可能详细地描述数据的模型,而不考虑它们在数据库中的物理实现方式。因此,这解释了概念数据模型和逻辑数据模型之间的主要区别。

    组成

    此外,概念数据模型由实体和实体之间的关系组成,而逻辑数据模型由实体、属性、关系、主键和外键组成。

    属性

    此外,概念数据模型和逻辑数据模型的另一个区别是,虽然概念数据模型不表示属性,但逻辑数据模型表示属性。

    主键/外键

    此外,概念数据模型不指定主键和外键,而逻辑模型指定主键和外键。

    用法

    此外,概念数据模型是开发逻辑数据模型的基础,而逻辑数据模型是开发物理数据模型的基础。

    复杂性

    此外,概念数据模型比逻辑数据模型简单。

    结论

    简而言之,数据建模是识别必须存储在数据库中的数据的过程。此外,数据建模涉及三种主要模型。其中两个是概念和逻辑数据建模。概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别在于,概念数据模型表示实体及其关系,而逻辑数据模型比概念数据模型提供更多的细节,包括属性、主键和外键,而不是实体和关系。

    参考文献:

    • 1.“Data Modeling.” Data Modeling – Conceptual, Logical, and Physical Data Models, Available here.
    • 2. “Conceptual Data Model.” 1KeyData, Available here.
    • 3. “Logical Data Model.” 1KeyData, Available here.
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  • 一、概述在数据仓库的建设中,一般都会围绕着星型模型和雪花模型来设计表关系或者结构。下面我们先来理解这两种模型的概念。二、星型模型星型模型:是一种非正规化的结构,多维数据集的每一个维度都直接与事实表相来...

    一、概述

    在数据仓库的建设中,一般都会围绕着星型模型和雪花模型来设计表关系或者结构。下面我们先来理解这两种模型的概念。

    二、星型模型

    星型模型:是一种非正规化的结构,多维数据集的每一个维度都直接与事实表相来连接,不存在渐变维度,所以数据有一定的冗余。

    比如:销售数据仓库中的星型模型

    image.png

    三、雪花模型

    雪花模型:当有一个或多个维度表没有直接连接到事实表上,而是通过其他维度表连接到事实表上时,其图解就像多个雪花连接在一起,故称雪花模型。雪花模型去除了数据冗余。

    比如:销售数据仓库中的雪花模型

    图片.png

    四、比较

    1)星型模型因为数据的冗余所以很多统计查询不需要做外部的连接,因此一般情况下效率比雪花模型要高。

    2)星型模型不用考虑很多正规化的因素,设计和实现都比较简单。

    3)雪花模型由于去除了冗余,有些统计就需要通过表的连接才能产生,所以效率不一定有星型模型高。

    4)正规化也是一种比较复杂的过程,相应的数据库结构设计、数据的ETL、以及后期的维护都要复杂一些。因此在冗余可以接受的前提下,实际运用中星型模型使用更多,也更有效率。

    星型模型和雪花模型的优劣对比:

    图片.png

    五、总结

    有时候规范化和效率是一组矛盾。一般我们会采取牺牲空间(规范化)来换取好的性能,把尽可能多的维度信息存在一张“大表”里面是最快的。通常会视情况而定,采取折中的策略。

    具体问题具体分析,如时间维度,年,季就没必要做雪花,而涉及到产品和产品的分类,如果分类信息也是我们需要分析的信息,那么,要建关于分类的查找表,也就是采用雪花模式。

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  • 概念模型和关系模型

    千次阅读 2017-03-14 19:47:09
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关系模型和数据模型的区别