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关系数据模型的特点剖析
结构简单清晰
关系数据模型以二维表（关系）的形式来组织数据，这种结构非常直观，易于理解，一个表示学生信息的关系表，行代表不同的学生个体（元组），列则表示学生的各种属性，如学号、姓名、年龄、专业等，与其他数据模型相比，它没有复杂的层次结构或者网络结构中的指针连接，使得无论是数据库的设计人员、开发人员还是最终用户都能够快速地掌握数据的组织方式。
数据独立性高
1、逻辑独立性
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- 在关系数据模型中，数据库的逻辑结构与应用程序是相互独立的，当对数据库的逻辑结构进行修改，如增加新的属性列或者改变关系模式时，只要保持原有的数据完整性约束，应用程序不需要进行大规模的修改，在一个学生管理系统中，如果要为学生表增加一个“家庭住址”的属性列，只要按照关系数据库的规则进行操作，如正确定义数据类型等，原有的查询学生成绩、统计学生人数等应用程序功能不会受到影响。
2、物理独立性
- 关系数据模型也实现了数据的物理存储与逻辑结构的分离，数据库管理员可以根据实际的存储设备性能、存储空间等因素灵活地选择数据的存储方式，如采用不同的文件组织形式或者存储引擎，而对于上层的应用程序和用户来说，他们无需关心数据具体是如何存储在磁盘上的，他们只需要按照逻辑结构进行数据的操作，数据库管理员将数据从一个磁盘阵列迁移到另一个磁盘阵列，并且改变了数据的存储格式，但是用户在查询学生信息时，仍然可以使用相同的SQL语句，不会察觉到物理存储的变化。
数据操作方便统一
1、关系代数与关系演算
- 关系数据模型提供了关系代数和关系演算两种强大的数据操作语言基础，关系代数通过对关系（表）进行一系列的集合运算（如并、交、差）和专门的关系运算（如选择、投影、连接）来实现数据的查询和更新，关系演算则以逻辑表达式来描述对数据的操作要求，这些操作方式都具有形式化、规范化的特点。
- 要查询成绩大于90分的学生姓名，在关系代数中可以通过先选择（筛选）出成绩大于90分的学生元组，然后对这些元组进行投影操作得到姓名属性列；在关系演算中，可以用逻辑表达式来描述这个查询要求，如{name|∃student(student.score > 90∧student.name = name)}。
2、SQL语言
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- 基于关系数据模型的SQL（结构化查询语言）是一种标准化的、功能强大且简单易用的数据操作语言，它可以用于定义关系模式、插入、删除和修改数据，以及进行复杂的查询操作，SQL语言具有高度的非过程性，用户只需要描述想要得到的结果，而不需要关心数据库系统如何去获取这些结果，使用一条简单的SQL语句“SELECT name FROM student WHERE score > 90”就可以查询出成绩大于90分的学生姓名。
数据完整性约束能力强
1、实体完整性
- 关系数据模型通过主键约束来保证实体完整性，主键是关系表中的一个或一组属性，其值能够唯一地标识一个元组，在学生表中，学号通常被定义为主键，每个学生的学号是唯一的，这样就保证了不会出现两个完全相同的学生记录，避免了数据的混淆和不一致性。
2、参照完整性
- 参照完整性是通过外键约束来实现的，当一个关系表中的某个属性（外键）引用另一个关系表中的主键时，就建立了一种参照关系，在选课表中，有一个“学号”属性引用了学生表中的“学号”主键，选课表中的“学号”值必须是学生表中存在的学号，这样就保证了数据之间的关联关系的正确性，防止出现孤立的数据或者错误的关联。
3、用户自定义完整性
- 除了实体完整性和参照完整性之外，关系数据模型还允许用户根据具体的业务需求定义其他的完整性约束，在学生表中，可以定义年龄的取值范围在18到30岁之间，成绩的取值范围在0到100分之间等，这些自定义的完整性约束进一步确保了数据的准确性和有效性。
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易于实现分布式数据库管理
1、数据分布透明性
- 在关系数据模型的基础上构建分布式数据库时，可以实现较好的数据分布透明性，从用户和应用程序的角度来看，他们不需要知道数据是分布在多个节点（服务器）上的，他们仍然可以像操作本地数据库一样使用SQL语言进行数据的查询和更新，一个跨国公司的员工管理系统，员工数据可能分布在不同国家的服务器上，但是人力资源部门的用户在查询员工信息时，只需要发出统一的SQL查询命令，数据库系统会自动处理数据在不同节点之间的访问和整合。
2、数据一致性维护
- 关系数据模型提供了一些机制来维护分布式数据库中的数据一致性，通过事务处理和数据复制等技术，当在分布式环境下对数据进行更新操作时，可以确保各个节点上的数据保持一致，当一个分公司的员工信息发生变化时，数据库系统会通过事务的提交和回滚机制，保证在所有存储该员工信息的节点上数据同时更新成功或者回滚到原始状态，防止出现数据的不一致性。
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