下面什么不是常用的数据模型，解析数据模型领域，这些模型为何不属于常用范畴？

本文目录导读：

1. 概述
2. 不属于常用的数据模型

概述

数据模型是数据库系统中的核心概念，用于描述数据的组织结构和数据之间的关系，随着信息技术的不断发展，数据模型也在不断演变，并非所有的数据模型都得到了广泛的应用，本文将解析不属于常用范畴的数据模型，并探讨其特点及原因。

不属于常用的数据模型

1、层次模型（Hierarchical Model）

层次模型是一种较早的数据模型，它以树形结构表示实体与实体之间的关系，在层次模型中，每个实体只有一个父实体，且父实体可以有多个子实体，层次模型适用于表示具有严格层次关系的数据，如组织结构、家族关系等。

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层次模型存在以下局限性：

（1）无法表示多对多关系：在层次模型中，实体之间的关系是单向的，无法表示实体之间的多对多关系。

（2）难以实现数据的动态变化：在层次模型中，实体之间的关系是固定的，难以适应数据的动态变化。

2、网状模型（Network Model）

网状模型是一种基于图结构的数据模型，它以网状结构表示实体与实体之间的关系，在网状模型中，实体之间的关系可以是多对多，且实体之间可以形成复杂的网状结构。

网状模型存在以下局限性：

（1）数据冗余：网状模型中的数据冗余较高，容易导致数据不一致。

（2）查询效率低：网状模型中的查询操作较为复杂，查询效率较低。

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3、关联模型（Associative Model）

关联模型是一种基于集合的数据模型，它以集合结构表示实体与实体之间的关系，在关联模型中，实体之间的关系可以是多对多，且实体之间的关系可以表示为集合。

关联模型存在以下局限性：

（1）数据不一致：关联模型中的数据一致性较差，容易导致数据不一致。

（2）查询复杂：关联模型中的查询操作较为复杂，难以实现高效的查询。

4、矩阵模型（Matrix Model）

矩阵模型是一种基于矩阵的数据模型，它以矩阵结构表示实体与实体之间的关系，在矩阵模型中，实体之间的关系可以用矩阵元素表示。

矩阵模型存在以下局限性：

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（1）数据冗余：矩阵模型中的数据冗余较高，容易导致数据不一致。

（2）查询复杂：矩阵模型中的查询操作较为复杂，难以实现高效的查询。

不属于常用的数据模型具有以下特点：

1、结构复杂，难以适应数据的动态变化。

2、数据冗余较高，容易导致数据不一致。

3、查询操作复杂，难以实现高效的查询。

随着信息技术的不断发展，新的数据模型不断涌现，如面向对象模型、XML模型等，这些新型数据模型具有更高的灵活性、一致性和查询效率，逐渐取代了传统的数据模型，不属于常用的数据模型逐渐淡出历史舞台。

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