데이터베이스 개발의 역사에 나타난 데이터 모델은 무엇인가?

데이터 모델은 크게 계층적 데이터 모델, 네트워크 데이터 모델, 관계형 데이터 모델의 세 가지로 나뉜다. 이 세 가지 모델은 데이터 구조에 따라 이름이 지정됩니다.

계층적 모델

데이터를 일대다 관계 구조로 정리하고, 계층적 구조는 키워드를 사용해 각 레벨의 각 부분에 접근합니다. 장점은 편리하고 빠른 액세스이며, 구조가 명확하고 이해하기 쉽습니다. 데이터 수정 및 데이터베이스 확장이 쉽고 주요 속성을 검색하는 것이 매우 편리합니다. 단점은 구조가 견고하고 유연성이 부족하다는 것입니다. 동일한 속성 데이터를 여러 번 저장해야 하며 데이터 중복성이 큽니다(예: 공통 모서리). 이는 토폴로지 공간 데이터 구성에 적합하지 않습니다.

네트워크 모델

연결 명령이나 포인터를 사용하여 데이터 간의 명시적인 연결 관계를 결정하며 다대다 유형의 데이터 구성입니다. 데이터 간의 복잡한 관계를 명확하고 편리하게 표현할 수 있다는 장점이 있습니다. 단점은 네트워크 구조가 복잡해 사용자 쿼리 및 위치 지정이 어려워진다는 것입니다. 데이터 간의 연결에 대한 포인터를 저장해야 하므로 데이터 양이 늘어나고 데이터를 수정하는 것이 불편합니다. 수정됨).

관계형 모델

레이어에 관계없이 다양한 지리적 개체와 속성 간의 관계를 사용하여 저장 및 변환을 용이하게 하기 위해 데이터를 레코드 그룹 또는 데이터 테이블 형식으로 구성합니다. 포인터가 없으며 공간 데이터와 속성 데이터 간의 관계를 설정하는 데 매우 효과적인 데이터 구성 방법입니다. 장점은 구조가 특히 유연하고 개념이 단일하며 모든 부울 논리 연산 및 수학적 연산 규칙에 의해 형성된 쿼리 요구 사항을 충족한다는 것입니다. 다양한 유형의 데이터를 검색, 결합 및 비교할 수 있어 추가가 매우 편리합니다. 데이터를 삭제하면 데이터 독립성이 높아지고 보안 기밀성이 높아집니다. 단점은 데이터베이스가 클 경우 특정 관계를 만족하는 데이터를 찾는 데 시간이 많이 걸린다는 것입니다.

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