在探寻数据模型的奥秘中，我们通常讨论的数据模型不包括如XML、JSON等非关系型模型。本文解析了在常见的数据模型讨论中，哪些模型如XML和JSON等往往被排除在外。
本文目录导读：
数据模型是数据库设计中不可或缺的一部分，它描述了数据的结构、关系以及约束条件，在众多的数据模型中，常用的数据模型包括关系模型、层次模型、网状模型和面向对象模型等，并非所有的数据模型都适用于各种场景，本文将探讨常用数据模型不包括哪些模型，以帮助读者更好地了解数据模型的应用。
不包括的模型
1、纯文档模型
纯文档模型以文档为中心，适用于存储非结构化数据，这种模型的主要特点是灵活性和可扩展性，但缺乏数据完整性约束和复杂的查询能力，纯文档模型不包括在常用数据模型中。
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2、几何模型
几何模型用于描述空间数据，如地理位置、形状等，虽然几何模型在地理信息系统（GIS）等领域具有广泛应用，但在常规数据库设计中，几何模型并不是主流的数据模型。
3、图模型
图模型以节点和边表示实体及其关系，适用于社交网络、推荐系统等领域，图模型在处理大规模数据时存在性能瓶颈，且在事务处理方面相对较弱，图模型不包括在常用数据模型中。
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4、关联模型
关联模型是一种新型的数据模型，旨在解决关系模型和面向对象模型的局限性，关联模型将关系模型和面向对象模型的优势相结合，但其在实际应用中仍处于探索阶段，关联模型不属于常用数据模型。
5、时间序列模型
时间序列模型用于处理具有时间特性的数据，如股票价格、气温等，尽管时间序列模型在金融、气象等领域具有广泛应用，但在常规数据库设计中，时间序列模型并不是主流的数据模型。
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6、多值模型
多值模型允许一个属性具有多个值，适用于存储复杂数据结构，多值模型在查询性能和事务处理方面存在一定局限性，因此不包括在常用数据模型中。
常用数据模型不包括纯文档模型、几何模型、图模型、关联模型、时间序列模型和多值模型，这些模型在特定领域具有独特优势，但在常规数据库设计中并不常用，了解常用数据模型不包括哪些模型，有助于我们更好地选择合适的数据模型，提高数据库性能和易用性，在实际应用中，应根据具体需求选择合适的数据模型，以实现高效、稳定的数据管理。
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