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  • 数据模型(Data Model)是; 数据特征的抽象,是数据库管理的教学形式框架。数据库系统中用以提供信息表示和操作手段的形式构架。数据模型包括数据库数据的结构部分、数据库数据的操作部分和数据库数据的约束条件。 1...

    数据模型(Data Model)是;
    数据特征的抽象,是数据库管理的教学形式框架。数据库系统中用以提供信息表示和操作手段的形式构架。数据模型包括数据库数据的结构部分、数据库数据的操作部分和数据库数据的约束条件。
    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。

    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

    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。

    扩展资料:

    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、概念模型(Conceptual Data Model),是一种面向用户、面向客观世界的模型,主要用来描述世界的概念化结构,它是数据库的设计人员在设计的初始阶段。

    2、逻辑模型(Logical Data Model),是一种面向数据库系统的模型,是具体的DBMS所支持的数据模型。

    3、物理模型(Physical Data Model),是一种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。

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  • 2.1 维度模型 2.1.1 星型模型 2.1.2 雪花模型 2.1.3星座模型 2.2 范式模型 2.3 Data Vault模型 2.4 Anchor模型

    目录

    写在前面

    一、为什么要进行数据仓库建模?

    二、四种常见模型

    2.1 维度模型

    2.1.1 星型模型

    2.1.2 雪花模型

    2.1.3 星座模型

    2.2 范式模型

    2.3 Data Vault模型

    2.4 Anchor模型

    三 数据模型的评价标准

    小编有话


    写在前面

    大数据时代,维度建模已成为各大厂的主流方式。

    维度建模从分析决策的需求出发构建模型,为分析需求服务。重点关注用户如何快速的完成数据分析,可以直观的反应业务模型中的业务问题,需要大量的数据预处理、数据冗余,有较好的大规模复杂查询的响应性能。

    系列文章详见「数仓系列文章- 传送门

    一、为什么要进行数据仓库建模?

    • 性能:良好的模型能帮我们快速查询需要的数据,减少数据的IO吞吐
    • 成本:减少数据冗余、计算结果复用、从而降低存储和计算成本
    • 效率:改善用户使用数据的体验,提高使用数据的效率
    • 改善统计口径的不一致性,减少数据计算错误的可能性

    二、四种常见模型

    2.1 维度模型

    维度建模按数据组织类型划分可分为星型模型、雪花模型、星座模型。

    Kimball老爷爷维度建模四个步骤:

    选择业务处理过程 > 定义粒度 > 选择维度 > 确定事实

    2.1.1 星型模型

    星型模型主要是维表和事实表,以事实表为中心,所有维度直接关联在事实表上,呈星型分布。

    2.1.2 雪花模型

    雪花模型,在星型模型的基础上,维度表上又关联了其他维度表。这种模型维护成本高,性能方面也较差,所以一般不建议使用。尤其是基于hadoop体系构建数仓,减少join就是减少shuffle,性能差距会很大。

    星型模型可以理解为,一个事实表关联多个维度表,雪花模型可以理解为一个事实表关联多个维度表,维度表再关联维度表。

    2.1.3 星座模型

    星座模型,是对星型模型的扩展延伸,多张事实表共享维度表。

    星座模型是很多数据仓库的常态,因为很多数据仓库都是多个事实表的。所以星座模型只反映是否有多个事实表,他们之间是否共享一些维度表。

    2.2 范式模型

    即实体关系(ER)模型,数据仓库之父Immon提出的,从全企业的高度设计一个3NF模型,用实体加关系描述的数据模型描述企业业务架构,在范式理论上符合3NF。此建模方法,对建模人员的能力要求非常高。

    特点:设计思路自上而下,适合上游基础数据存储,同一份数据只存储一份,没有数据冗余,方便解耦,易维护,缺点是开发周期一般比较长,维护成本高。

    详见:一篇文章搞懂数据仓库:三范式与反范式_不吃西红柿-CSDN博客_数据仓库三范式

    2.3 Data Vault模型

    DataVault由Hub(关键核心业务实体)、Link(关系)、Satellite(实体属性) 三部分组成 ,是Dan Linstedt发起创建的一种模型方法论,它是在ER关系模型上的衍生,同时设计的出发点也是为了实现数据的整合,并非为数据决策分析直接使用。

    2.4 Anchor模型

    高度可扩展的模型,所有的扩展只是添加而不是修改,因此它将模型规范到6NF,基本变成了K-V结构模型。企业很少使用。

    三 数据模型的评价标准

    数据模型建设的怎么样,极度依赖规范设计,如果代码风格是千人千面,那么恐怕半年下来,业务系统就没法看了。没有什么比数据系统更看重法制,规范体系不仅能保障数据建设的一致性,也能够应对业务交接的情况,更能够为自动化奠定基础。

    1. 业务过程清晰:ODS就是原始信息,不修改;DWD面向基础业务过程;DIM描述维度信息;DWS针对最小场景做指标计算;ADS也要分层,面向跨域的建设,和面向应用的建设;
    2. 指标可理解:按照一定业务事务过程进行业务划分,明细层粒度明确、历史数据可获取,汇总层维度和指标同名同义,能客观反映业务不同角度下的量化程度;
    3. 核心模型相对稳定:如果业务过程运行的比较久,过程相对固定,就要尽快下沉到公共层,形成可复用的核心模型;
    4. 高内聚低耦合:各主题内数据模型要业务高内聚,避免在一个模型耦合其他业务的指标,造成该模型主题不清晰和性价比低。

    小编有话

    • 在传统企业数仓中,业务相对稳定,以范式建模为主。 如电信、金融行业等
    • 在互联网公司,业务变化快,需求来来回回的改,计算和存储也不是问题,我们更关心快速便捷的响应业务需求,所以以维度建模为主流。

    数仓系列传送门:https://blog.csdn.net/weixin_39032019/category_8871528.html

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  • 层次数据模型     定义:层次数据模型是用树状<...其实层次数据模型就是的图形表示就是一个倒立生长的树,由基本数据结构中的树(或者二叉树)的定义可知,每棵树都且仅一个根节点,其余的...
    层次数据模型

        定义:层次数据模型是用树状<层次>结构来组织数据的数据模型。

        满足下面两个条件的基本层次联系的集合为层次模型
        1. 有且只有一个结点没有双亲结点,这个结点称为根结点
        2. 根以外的其它结点有且只有一个双亲结点

    其实层次数据模型就是的图形表示就是一个倒立生长的树,由基本数据结构中的树(或者二叉树)的定义可知,每棵树都有且仅有一个根节点,其余的节点都是非根节点。每个节点表示一个记录类型对应与实体的概念,记录类型的各个字段对应实体的各个属性。各个记录类型及其字段都必须记录。
      在这里插入图片描述
      层次模型的特点:
        结点的双亲是唯一的
        只能直接处理一对多的实体联系
        每个记录类型可以定义一个排序字段,也称为码字段
        任何记录值只有按其路径查看时,才能显出它的全部意义
        没有一个子女记录值能够脱离双亲记录值而独立存在
      实例:
        在这里插入图片描述
        在这里插入图片描述
        
        层次模型的完整性约束条件
        无相应的双亲结点值就不能插入子女结点值
        如果删除双亲结点值,则相应的子女结点值也被同时删除
        更新操作时,应更新所有相应记录,以保证数据的一致性

        优点
        层次模型的数据结构比较简单清晰
        查询效率高,性能优于关系模型,不低于网状模型
        层次数据模型提供了良好的完整性支持
        缺点
        结点之间的多对多联系表示不自然
        对插入和删除操作的限制多,应用程序的编写比较复杂
        查询子女结点必须通过双亲结点
        层次命令趋于程序化

    层次数据库系统的典型代表是IBM公司的IMS(Information Management System)数据库管理系统


    网状数据模型

        定义:用有向图表示实体和实体之间的联系的数据结构模型称为网状数据模型。
        满足下面两个条件的基本层次联系的集合称为网状数据模型:
        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。
    在这里插入图片描述
      其实,网状数据模型可以看做是放松层次数据模型的约束性的一种扩展。网状数据模型中所有的节点允许脱离父节点而存在,也就是说说在整个模型中允许存在两个或多个没有根节点的节点,同时也允许一个节点存在一个或者多个的父节点,成为一种网状的有向图。因此节点之间的对应关系不再是1:n,而是一种m:n的关系,从而克服了层次状数据模型的缺点。
      特征:
         1. 可以存在两个或者多个节点没有父节点;
         2. 允许单个节点存在多于一个父节点;
      网状数据模型中的,每个节点表示一个实体,节点之间的有向线段表示实体之间的联系。网状数据模型中需要为每个联系指定对应的名称。
      实例:  
    在这里插入图片描述

        优点:
        网状数据模型可以很方便的表示现实世界中的很多复杂的关系;
        修改网状数据模型时,没有层次状数据模型的那么多的严格限制,可以删除一个节点的父节点而依旧保留该节点;也允许插入一个没有任何父节点的节点,这样的插入在层次状数据模型中是不被允许的,除非是首先插入的是根节点;
        实体之间的关系在底层中可以借由指针指针实现,因此在这种数据库中的执行操作的效率较高;

        缺点:
         网状数据模型的结构复杂,使用不易,随着应用环境的扩大,数据结构越来越复杂,数据的插入、删除牵动的相关数据太多,不利于数据库的维护和重建。
         网状数据模型数据之间的彼此关联比较大,该模型其实一种导航式的数据模型结构,不仅要说明要对数据做些什么,还说明操作的记录的路径;
        DDL、DML语言复杂,用户不容易使用
        记录之间联系是通过存取路径实现的,用户必须了解系统结构的细节

        网状模型与层次模型的区别
        网状模型允许多个结点没有双亲结点
        网状模型允许结点有多个双亲结点
        网状模型允许两个结点之间有多种联系(复合联系)
        网状模型可以更直接地描述现实世界
        层次模型实际上是网状模型的一个特例

    典型代表是DBTG系统,亦称CODASYL系统,是20世纪70年代由DBTG提出的一个系统方案。实际系统:Cullinet Software公司的 IDMS、Univac公司的 DMS1100、Honeywell公司的IDS/2、HP公司的IMAGE。


    三、关系型数据模型
      关系型数据模型对应的数据库自然就是关系型数据库了,这是目前应用最多的数据库。
      定义:使用表格表示实体和实体之间关系的数据模型称之为关系数据模型。
      关系型数据库是目前最流行的数据库,同时也是被普遍使用的数据库,如MySQL就是一种流行的数据库。支持关系数据模型的数据库管理系统称为关系型数据库管理系统。
      特征:
         1. 关系数据模型中,无论是是实体、还是实体之间的联系都是被映射成统一的关系—一张二维表,在关系模型中,操作的对象和结果都是一张二维表,它由行和列组成;
         2. 关系型数据库可用于表示实体之间的多对多的关系,只是此时要借助第三个关系—表,来实现多对多的关系;
         3. 关系必须是规范化的关系,即每个属性是不可分割的实体,不允许表中表的存在;
      实例:

    在这里插入图片描述

        优点:
         结构简单,关系数据模型是一些表格的框架,实体的属性是表格中列的条目,实体之间的关系也是通过表格的公共属性表示,结构简单明了;
        关系数据模型中的存取路径对用户而言是完全隐蔽的,是程序和数据具有高度的独立性,其数据语言的非过程化程度较高;
        操作方便,在关系数据模型中操作的基本对象是集合而不是某一个元祖;
         有坚实的数学理论做基础,包括逻辑计算、数学计算等;

        缺点:
        查询效率低,关系数据模型提供了较高的数据独立性和非过程化的查询功能(查询的时候只需指明数据存在的表和需要的数据所在的列,不用指明具体的查找路径),因此加大了系统的负担;
        由于查询效率较低,因此需要数据库管理系统对查询进行优化,加大了DBMS的负担;

        相关概念:
        关系(Relation):一个关系对应通常说的一张表
        元组(Tuple):表中的一行即为一个元组
        属性(Attribute):表中的一列即为一个属性,给每一个属性起一个名称即属性名
        主码(Key):也称码键。表中的某个属性组,它可以唯一确定一个元组
        域(Domain):是一组具有相同数据类型的值的集合。属性的取值范围来自某个域。
        分量:元组中的一个属性值。
        关系模式:对关系的描述,关系名(属性1,属性2,…,属性n),如:学生(学号,姓名,年龄,性别,系名,年级)

        关系必须是规范化的,满足一定的规范条件
        最基本的规范条件:关系的每一个分量必须是一个不可分的数据项, 不允许表中还有表

        术语对比
    在这里插入图片描述

        关系的完整性约束条件
        实体完整性
        实体完整性是指实体的主属性不能取空值。实体完整性规则规定实体的所有主属性都不能为空。实体完整性针对基本关系而言的,一个基本关系对应着现实世界中的一个主题,例如上例中的学生表对应着学生这个实体。现实世界中的实体是可以区分的,他们具有某种唯一性标志,这种标志在关系模型中称之为主码,主码的属性也就是主属性不能为空。
        参照完整性
        在关系数据库中主要是值得外键参照的完整性。若A关系中的某个或者某些属性参照B或其他几个关系中的属性,那么在关系A中该属性要么为空,要么必须出现B或者其他的关系的对应属性中。
        用户定义的完整性
        用户定义完整性是针对某一个具体关系的约束条件。它反映的某一个具体应用所对应的数据必须满足一定的约束条件。例如,某些属性必须取唯一值,某些值的范围为0-100等。

    计算机厂商新推出的数据库管理系统几乎都支持关系模型



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  • 数据库三种数据模型

    万次阅读 2018-07-20 19:27:33
    层次模型是数据库系统最早使用的一种模型,它的数据结构是一棵“有向树”。根结点在最上端,层次最高,子结点在下,逐层排列。层次模型的特征是: 且只有一个根结点 其他结点且仅一个父结点 网状模型 网状...
    • 层次模型

      层次模型是数据库系统最早使用的一种模型,它的数据结构是一棵“有向树”。根结点在最上端,层次最高,子结点在下,逐层排列。层次模型的特征是:

      • 有且只有一个根结点
      • 其他结点有且仅有一个父结点
    • 网状模型

      网状模型以网状结构表示实体与实体之间的联系。网中的每一个结点代表一个记录类型,联系用链接指针来实现。网状模型可以表示多个从属关系的联系,也可以表示数据间的交叉关系,即数据间的横向关系与纵向关系,它是层次模型的扩展。网状模型可以方便地表示各种类型的联系,但结构复杂,实现的算法难以规范化。其特征是:

      • 允许结点有多于一个父结点;
      • 可以有一个以上的结点没有父结点。
    • 关系模型

      关系模型以二维表结构来表示实体与实体之间的联系,它是以关系数学理论为基础的。关系模型的数据结构是一个“二维表框架”组成的集合。每个二维表又可称为关系。在关系模型中,操作的对象和结果都是二维表。关系模型是目前最流行的数据库模型。支持关系模型的数据库管理系统称为关系数据库管理系统,Access就是一种关系数据库管理系统。

      • 描述的一致性,不仅用关系描述实体本身,而且也用关系描述实体之间的联系;
      • 可直接表示多对多的联系;
      • 关系必须是规范化的关系,即每个属性是不可分的数据项,不许表中有表;
      • 关系模型是建立在数学概念基础上的,有较强的理论依据。
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空空如也

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