常用的数据模型不包括如XML、JSON等非关系型数据模型。这些模型因不便于关系查询、扩展性差、难以进行复杂计算而被排除。探秘数据模型，我们了解到，非关系型模型因其不兼容关系型数据库的查询和操作特性，难以满足企业级应用需求。
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在信息化时代，数据模型作为信息存储、处理和分析的基础，其重要性不言而喻，在众多的数据模型中，并非所有类型都被广泛应用，本文将带您走进数据模型的世界，揭示那些不属于常用模型的类型及其背后的原因。
层次模型
层次模型是一种早期的数据模型，其结构类似于一棵树，节点之间通过父子关系进行连接，这种模型在20世纪60年代至70年代得到了广泛应用，但随着关系模型的兴起，层次模型逐渐退出了历史舞台。
原因分析：
1、缺乏灵活性：层次模型的数据结构固定，难以适应实际应用中的复杂关系，当需要描述一对多关系时，层次模型难以实现。
2、查询效率低：层次模型的查询过程较为复杂，需要遍历整个层次结构，导致查询效率低下。
3、数据冗余：层次模型中，同一数据可能会在多个节点中出现，导致数据冗余。
网状模型
网状模型与层次模型类似，也是一种早期的数据模型，它通过边连接节点，形成复杂的网络结构，随着关系模型的兴起，网状模型也逐渐被淘汰。
原因分析：
1、数据冗余：网状模型中，同一数据可能会在多个节点中出现，导致数据冗余。
2、查询效率低：网状模型的查询过程复杂，需要遍历整个网络结构，导致查询效率低下。
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3、缺乏统一性：网状模型的数据结构复杂，难以实现数据的统一管理。
文档模型
文档模型是一种以文档为中心的数据模型，主要应用于非结构化数据存储，尽管文档模型在处理非结构化数据方面具有优势，但其在结构化数据存储方面存在局限性。
原因分析：
1、数据冗余：文档模型中，同一数据可能会在不同文档中出现，导致数据冗余。
2、查询效率低：文档模型的查询过程依赖于全文检索技术，导致查询效率低下。
3、数据一致性难以保证：文档模型的数据结构灵活，但这也使得数据一致性难以保证。
图模型
图模型是一种以节点和边表示实体及其关系的模型，尽管图模型在处理复杂关系方面具有优势，但其应用场景相对有限。
原因分析：
1、复杂性：图模型的数据结构复杂，需要专业的知识和技术进行维护。
2、查询效率低：图模型的查询过程依赖于复杂的算法，导致查询效率低下。
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3、数据冗余：图模型中，同一实体可能会在多个节点中出现，导致数据冗余。
XML模型
XML模型是一种基于XML语言的数据模型，主要应用于半结构化数据存储，尽管XML模型在处理半结构化数据方面具有优势，但其应用场景相对有限。
原因分析：
1、数据冗余：XML模型中，同一数据可能会在多个节点中出现，导致数据冗余。
2、查询效率低：XML模型的查询过程依赖于XML解析技术，导致查询效率低下。
3、数据一致性难以保证：XML模型的数据结构灵活，但这也使得数据一致性难以保证。
在众多数据模型中，层次模型、网状模型、文档模型、图模型和XML模型虽然具有一定的应用价值，但因其局限性，逐渐被关系模型、面向对象模型、时序模型等常用模型所取代，在信息化时代，选择合适的数据模型对于提高数据存储、处理和分析效率具有重要意义。
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