数据库中不属于常用的数据模型有，数据库领域中的冷门数据模型，揭秘不为人知的角落

本文目录导读：

1. 网状模型（Network Model）
2. XML模型（XML Model）
3. 文档模型（Document Model）
4. 图模型（Graph Model）
5. 时空模型（Temporal Model）

在数据库技术日新月异的今天，我们见证了关系型数据库、非关系型数据库等众多数据模型的兴起与繁荣，在众多热门数据模型之外，还有一些较为冷门的数据模型，它们虽不为大众所熟知，但同样在特定场景下发挥着重要作用，本文将带您走进这些不为人知的角落，一探数据库领域中的冷门数据模型。

一、层次模型（Hierarchical Model）

层次模型是一种树状结构的数据模型，它将数据组织成层次结构，每个节点可以拥有多个子节点，但只能有一个父节点，层次模型在数据库发展初期曾一度流行，但由于其局限性，逐渐被其他数据模型所取代，在处理一些特定业务场景时，如组织结构、文件系统等，层次模型仍具有一定的优势。

网状模型（Network Model）

网状模型是层次模型的延伸，它允许节点拥有多个父节点，形成一种网状结构，网状模型在20世纪60年代曾一度流行，但同样因为其复杂性和维护难度，逐渐被关系型数据库所取代，尽管如此，在处理一些复杂的业务场景，如供应链管理、项目管理等，网状模型仍具有一定的优势。

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三、面向对象模型（Object-Oriented Model）

面向对象模型将数据与操作封装在一起，以对象的形式存储在数据库中，这种模型在处理复杂业务场景时具有明显的优势，如继承、封装、多态等特性，由于面向对象数据库技术相对较新，其应用场景较为有限，因此在数据库领域并不常见。

四、函数式模型（Functional Model）

函数式模型以函数为中心，将数据视为函数的输入和输出，这种模型在处理大规模数据处理、分布式计算等领域具有优势，但因其复杂性和专业性，在实际应用中较为罕见。

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XML模型（XML Model）

XML模型将数据以XML格式存储在数据库中，具有较好的可扩展性和互操作性，XML模型在处理Web数据、电子文档等领域具有优势，但其在数据库领域并不占据主流地位。

六、键值模型（Key-Value Model）

键值模型是一种简单的数据存储模型，以键值对的形式存储数据，这种模型在处理大量数据、分布式存储等领域具有优势，如Redis、Memcached等内存数据库就采用了键值模型。

文档模型（Document Model）

文档模型将数据存储为文档，如JSON、XML等格式，这种模型在处理非结构化数据、内容管理系统等领域具有优势，如MongoDB、CouchDB等非关系型数据库就采用了文档模型。

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图模型（Graph Model）

图模型以节点和边的形式表示数据，可以处理复杂的关系网络，这种模型在处理社交网络、推荐系统等领域具有优势，如Neo4j等图数据库就采用了图模型。

时空模型（Temporal Model）

时空模型将时间因素纳入数据模型，可以处理时间序列数据，这种模型在处理金融、气象等领域具有优势，如TimeScaleDB等时空数据库就采用了时空模型。

尽管这些冷门数据模型在数据库领域并不占据主流地位，但它们在特定场景下仍具有不可替代的优势，随着数据库技术的不断发展，相信这些冷门数据模型将在未来发挥更大的作用。

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