数据模型有哪三种 数据模型三种区别
对于那些对信息技术略知一二的朋友们，数据库这个概念应当不陌生。在关系型数据库中，数据通常是以表格的形式进行存储。那么，这些表格是如何设计和创建的呢？让我们一同探索数据建模的奥秘。
数据建模，是构建表格的关键步骤，而表格的构建则是为了更有效地存储数据。这其中的重要性体现在两个方面：
数据建模的质量直接关系到存储成本的高低。在面对相同规模的数据时，优秀的建模技巧能够为我们节省至少三分之一的成本。
建模的质量还会对数据的性能产生直接影响，而性能的优劣又与用户体验息息相关。有一个广为接受的观点是“5秒定律”，即无论是应用程序还是网站，如果数据不能在5秒内呈现给用户，那么我们就可能失去这个客户。这也从侧面突显了数据建模的重要性。
那么，何为数据模型呢？数据模型是对现实世界数据特性的抽象化表达，它用于描述一组数据的概念和定义。这其中包括了概念模型、逻辑模型和物理模型三大类。
接下来，让我们逐一了解这些模型：
- 概念模型：这是一种面向用户和客观世界的模型，主要用于描述现实世界中的结构化概念。它独立于具体的数据库管理系统（DBMS），更侧重于对现实世界的抽象表达。
- 逻辑模型：此模型以概念模型为基础，根据业务需求、业务流程以及业务场景的特定要求进行设计。它可以是网状模型、层次模型等，更侧重于业务需求的实现。
- 物理模型：这是面向计算机的数据模型，它详细描述了数据在存储介质上的结构。物理模型的设计应基于逻辑模型的成果，同时需考虑系统性能、DBMS、操作系统以及硬件等因素。
当我们谈及数据库时，SQL数据库是一个重要的分支，它基于SQL语言进行操作，如传统的关系型数据库管理系统（RDBMS），包括Oracle、SQL Server、DB2、Sybase等，还有开源的MySQL、PostgreSQL等。而NoSQL，最初是“no more SQL”的简写，意味着传统RDBMS的局限性。随着技术的发展，人们发现基于SQL的数据库，如数据仓库等，仍具有重要商业价值。NoSQL演变为not only SQL，强调除了传统SQL数据库外，我们还需要能够处理大数据的NoSQL数据库。
数据模型在数据管理和信息系统设计中扮演着举足轻重的角色。它有助于我们更有效地、管理和利用数据资源。
