Quels sont les modèles de données apparus dans l’histoire du développement des bases de données ?

Avec le développement de la technologie des bases de données, il existe principalement trois modèles de données : le modèle de données hiérarchique, le modèle de données réseau et le modèle de données relationnelles. Ces trois modèles sont nommés en fonction de leurs structures de données.

Modèle hiérarchique

Il organise les données dans une structure de relation un-à-plusieurs, et la structure hiérarchique utilise des mots-clés pour accéder à chaque partie de chaque niveau. Les avantages sont un accès pratique et rapide ; la structure est claire et facile à comprendre ; la modification des données et l'expansion de la base de données sont faciles à mettre en œuvre et il est très pratique de récupérer les attributs clés ; Les inconvénients sont une structure rigide et un manque de flexibilité ; les mêmes données d'attribut doivent être stockées plusieurs fois et la redondance des données est importante (comme les bords communs) ;

Modèle de réseau

Il utilise des instructions de connexion ou des pointeurs pour déterminer la relation de connexion explicite entre les données et constitue une méthode d'organisation des données plusieurs-à-plusieurs. L'avantage est qu'il peut exprimer clairement et facilement des relations complexes entre les données ; la redondance des données est faible. Les inconvénients sont que la complexité de la structure du réseau augmente la difficulté d'interrogation et de positionnement de l'utilisateur ; il est nécessaire de stocker des pointeurs de connexions entre les données, ce qui augmente la quantité de données ; il est peu pratique de modifier les données (les pointeurs doivent être modifiés) ; ).

Modèle relationnel

Il organise les données sous forme de groupes d'enregistrements ou de tableaux de données pour faciliter le stockage et la transformation en utilisant les relations entre diverses entités et attributs géographiques, sans hiérarchies ni pointeurs. méthode efficace d’organisation des données pour établir la relation entre les données spatiales et les données attributaires. L'avantage est que la structure est particulièrement flexible, le concept est unique et il répond aux exigences de requête formées par toutes les opérations logiques booléennes et les règles d'opérations mathématiques ; il est très pratique de rechercher, de combiner et de comparer différents types de données ; et supprimer des données ; il a une plus grande indépendance des données et une meilleure confidentialité de sécurité. L'inconvénient est que lorsque la base de données est volumineuse, il faut du temps pour trouver des données qui satisfont à une relation spatiale spécifique ;

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