数据库常见数据模型包括关系模型、层次模型、网状模型和对象模型。关系模型以表格形式存储数据，便于查询和管理；层次模型以树状结构组织数据，适用于数据层次分明的情况；网状模型以网状结构连接数据，适合复杂关系；对象模型则将数据视为对象，适用于面向对象编程。每种模型各有特点，适用于不同场景。
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关系数据模型
关系数据模型是最为常见的一种数据模型，由E.F.Codd在1970年提出，它以二维表格的形式组织数据，每个表格称为一个关系，表格中的行称为元组，列称为属性。
特点：
1、简单易理解：关系数据模型的结构简单，便于用户理解和使用。
2、完整性：关系数据模型具有较强的数据完整性约束，如实体完整性、参照完整性和用户自定义完整性。
3、范式化：通过范式化处理，可以减少数据冗余，提高数据存储效率。
4、通用性：关系数据模型适用于各种类型的数据库，如关系型数据库、对象关系型数据库等。
5、丰富的查询语言：SQL语言支持关系数据模型的查询、更新、插入和删除等操作。
应用：关系数据模型广泛应用于各类关系型数据库，如MySQL、Oracle、SQL Server等。
层次数据模型
层次数据模型是一种以树状结构组织数据的模型，由IBM在1969年提出，在这种模型中，数据以节点和边的方式表示，节点代表实体，边代表实体之间的关系。
特点：
1、线性结构：层次数据模型的结构呈线性，便于用户理解。
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2、层次关系：节点之间存在明确的父子关系，便于数据查询和维护。
3、适用于表示具有严格层次结构的数据，如组织机构、家族关系等。
4、灵活性较差：层次数据模型在处理复杂关系时，可能会出现数据冗余和更新异常等问题。
应用：层次数据模型适用于表示具有严格层次结构的数据，如企业组织结构、家族关系等。
网状数据模型
网状数据模型是一种以网状结构组织数据的模型，由Charles Bachman在1969年提出，在这种模型中，数据以节点和边的方式表示，节点代表实体，边代表实体之间的关系。
特点：
1、灵活性：网状数据模型能够表示复杂的关系，且具有较好的灵活性。
2、适用于表示具有复杂关系的数据，如交通网络、人际关系等。
3、数据冗余：网状数据模型可能会存在数据冗余现象，导致数据存储效率低下。
4、维护困难：网状数据模型的维护较为复杂，容易产生更新异常。
应用：网状数据模型适用于表示具有复杂关系的数据，如交通网络、人际关系等。
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面向对象数据模型
面向对象数据模型是一种基于面向对象编程思想的数据模型，将数据视为对象，以对象和类的方式组织数据。
特点：
1、灵活性：面向对象数据模型能够表示复杂的关系，且具有较好的灵活性。
2、可扩展性：面向对象数据模型易于扩展，能够适应不断变化的数据需求。
3、重用性：面向对象数据模型具有较强的重用性，能够提高开发效率。
4、适用于表示具有复杂关系和继承关系的数据，如软件系统、生物信息等。
应用：面向对象数据模型广泛应用于各类面向对象数据库，如ObjectDB、db4o等。
数据库常见的数据模型各有特点，适用于不同的场景，在实际应用中，应根据具体需求选择合适的数据模型，以提高数据存储、查询和维护的效率。
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