标题：探索常用数据模型的边界：不包括哪些模型？
在当今数字化时代，数据已成为企业和组织决策的关键依据，为了有效地处理和分析大量数据，数据模型应运而生，数据模型是对现实世界中的数据进行抽象和建模的工具，它帮助我们理解数据的结构、关系和语义，常用的数据模型包括关系模型、层次模型、网状模型等，除了这些常用的数据模型之外，还有哪些模型不被包括在内呢？
我们需要明确数据模型的定义和作用，数据模型是一种抽象的表示方法，它将现实世界中的数据转化为计算机可以理解和处理的形式，通过数据模型，我们可以定义数据的结构、约束和操作，以便更好地管理和利用数据，数据模型的选择取决于具体的应用场景和需求，不同的数据模型具有不同的特点和适用范围，因此在选择数据模型时需要综合考虑各种因素。
常见的数据模型包括关系模型、层次模型和网状模型，关系模型是目前最广泛使用的数据模型之一，它基于数学中的关系理论，将数据表示为二维表格的形式，关系模型具有简单、直观、易于理解和实现等优点，因此被广泛应用于数据库管理系统中，层次模型是一种树形结构的数据模型，它将数据组织成层次关系，每个节点表示一个数据对象，节点之间通过父子关系连接，层次模型适用于具有明显层次结构的数据，如文件系统和组织结构等，网状模型是一种更加灵活的数据模型，它允许数据之间存在复杂的关系，通过网状结构来表示，网状模型适用于处理复杂的数据关系，如社交网络和知识图谱等。
除了以上三种常用的数据模型之外，还有一些其他的数据模型也被广泛应用，面向对象模型是一种基于对象概念的数据模型，它将数据和操作封装在对象中，通过对象之间的消息传递来进行交互，面向对象模型具有封装性、继承性和多态性等特点，适用于处理复杂的现实世界问题，文档模型是一种基于文档的数据模型，它将数据表示为自由格式的文档，如 XML 和 JSON 等，文档模型适用于处理半结构化和非结构化数据，如网页和日志文件等。
并不是所有的数据模型都被广泛应用于实际场景中，有些数据模型可能由于其复杂性、局限性或不适合特定应用场景而被淘汰或很少使用，早期的网络模型和层次模型在处理复杂数据关系时存在一些问题，因此逐渐被关系模型所取代，一些过于理论化或不实用的数据模型也可能不会被广泛应用。
在选择数据模型时，需要考虑以下几个因素：
1、应用场景：不同的数据模型适用于不同的应用场景，关系模型适用于处理结构化数据，而面向对象模型适用于处理复杂的现实世界问题。
2、数据特点：数据的特点也会影响数据模型的选择，对于半结构化和非结构化数据，文档模型可能更加适合。
3、性能要求：数据模型的性能也需要考虑，不同的数据模型在查询、更新和存储等方面的性能可能会有所不同。
4、开发和维护成本：数据模型的开发和维护成本也需要考虑，一些复杂的数据模型可能需要更多的开发和维护工作，因此成本也会更高。
常用的数据模型包括关系模型、层次模型和网状模型等，它们在不同的应用场景中发挥着重要作用，并不是所有的数据模型都被广泛应用于实际场景中，有些数据模型可能由于其复杂性、局限性或不适合特定应用场景而被淘汰或很少使用，在选择数据模型时，需要综合考虑应用场景、数据特点、性能要求和开发维护成本等因素，选择最适合的数据模型来满足具体的需求。
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