最も一般的に使用される 3 つのデータ モデルは、階層モデル、ネットワーク モデル、リレーショナル モデルです。
1. 階層モデル
階層モデルはデータを 1 対多の関係構造に編成し、キーワードを使用して各レベルの各部分にアクセスします。
階層モデルは最も早く開発されたモデルであり、ツリー構造を基本構造とし、その代表的なモデルがIMSモデルです。
利点は、便利で高速なアクセス、構造が明確で理解しやすい、データの変更とデータベースの拡張の実装が簡単、キー属性の取得が非常に便利であることです。
2. ネットワーク モデル
ネットワーク モデルは、接続命令またはポインタを使用してデータ間の明示的な接続関係を決定する、多対多型のデータ編成方法です。
ネットワーク データ モデルは、データ間の関係をネットワーク構造で表現します。早くに開発され、一定の利点があり、現在でも広く使用されています。代表的なものは DBTG モデルです。
利点は、データ間の複雑な関係を明確かつ便利に表現できることです。
3. リレーショナル モデル
リレーショナル モデルは、レコード グループまたはデータ テーブルの形式でデータを編成し、階層構造を持たずにさまざまな地理的エンティティと属性間の関係を使用して保存と変換を容易にします。ポインタは、空間データと属性データの間の関係を確立するための非常に効果的なデータ編成方法です。
利点は、構造が特に柔軟で、概念が単一であり、すべてのブール論理演算と数学的演算規則によって形成されるクエリ要件を満たし、さまざまな種類のデータを検索、結合、比較できることです。データの追加や削除ができるのでとても便利です。
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