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在信息爆炸的时代，数据模型作为数据存储和处理的基石，扮演着至关重要的角色，常用的数据模型多种多样，它们各自适用于不同的场景和需求，在众多的数据模型中，总有一些模型因为种种原因而被排除在常用之外，本文将带领大家揭开这些“失踪者”的面纱，探讨为什么它们没有被广泛采用。
面向对象模型（OOM）
面向对象模型（OOM）是近年来备受关注的数据模型之一，它以对象为中心，强调数据封装、继承和多态等特性，OOM并不是常用的数据模型，原因有以下几点：
1、技术门槛较高：OOM需要较强的编程能力和设计能力，对于初学者来说较为困难。
2、复杂性较高：OOM涉及到大量的类、接口、继承等概念，容易导致代码复杂度增加。
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3、性能问题：OOM在处理大量数据时，可能存在性能瓶颈，尤其是在对象创建、销毁等方面。
文档存储模型
文档存储模型是一种基于文档的数据存储方式，适用于非结构化或半结构化数据，尽管这种模型在某些场景下具有优势，但仍不被视为常用数据模型，原因如下：
1、缺乏标准化：文档存储模型在数据结构、格式等方面缺乏统一标准，导致数据难以共享和交换。
2、数据查询复杂：由于文档存储模型的数据结构相对复杂，查询操作较为繁琐。
3、性能问题：在处理大规模数据时，文档存储模型的查询性能可能受到影响。
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键值存储模型
键值存储模型是一种简单的数据存储方式，由键和值两部分组成，尽管它在某些场景下具有优势，但仍不被广泛采用，原因如下：
1、缺乏数据关联性：键值存储模型的数据存储方式较为分散，难以实现数据之间的关联。
2、数据冗余：在键值存储模型中，相同的数据可能以不同的键存储，导致数据冗余。
3、扩展性较差：随着数据量的增加，键值存储模型的扩展性较差，难以满足大规模数据存储需求。
图模型
图模型是一种基于图结构的数据存储方式，适用于描述复杂的关系和结构，尽管图模型在处理复杂关系方面具有优势，但仍不被广泛采用，原因如下：
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1、技术门槛较高：图模型需要较强的算法和数学基础，对于初学者来说较为困难。
2、性能问题：在处理大规模图数据时，图模型的查询性能可能受到影响。
3、缺乏标准化：图模型在数据结构、格式等方面缺乏统一标准，导致数据难以共享和交换。
常用的数据模型包括关系型模型、面向对象模型、文档存储模型、键值存储模型和图模型等，一些模型由于技术门槛、性能问题、缺乏标准化等原因，没有被广泛采用，了解这些“失踪者”的原因，有助于我们更好地选择适合的数据模型，提高数据存储和处理的效率，在未来的发展中，随着技术的不断进步，这些“失踪者”或许会迎来新的生机。
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