数据模型

好系统的标准

功能通用、完善
- 满足尽量多应用的需求
实现细节对应用透明
- 应用开发独立于系统实现

数据模型定义

定义：数据的逻辑组织方式（数据的基本结构和结构的语义）
a. 文档模型（Mongodb 2000s)
b. 层次模型（IBM IMS 1960s)
c. 网状模型（GE IDS 1960s）
d. 关系模型（SQL DB 1970s~80s)

注：数据模型—决定—> 数据的访问方式 / DBMS的访问接口——> 系统的功能性、性能、易用性

数据库模式（Schema)

对数据库中数据的结构性描述
- 参照schema才能正确书写查询
- 一种数据库元数据（Metadata），描述数据长什么样子（相当于一个模板）
  e.g.
  Schema
  {
  Name:string,
  Manufacturer:string
  Catalog_numver:num
  }
Data Model相当于Schema的Metadata，即Meta Metadata
注：Mongodb没有一个特定的schema的过程，只是程序猿在存数据的时候脑子里有这个schema

数据模型：JSON/BSON

如何衡量数据模型的能力？

表达能力：
- 数据本身能够表达什么信息？
  - 计算机能够理解的信息
- 查询能够满足哪些信息需求？
  注：表达能力越强，查询时返回的值越快越准确
表达能力的两个维度
- 范围：能够满足哪些信息需求
  - 上限为Turing Completeness（程序设计语言能做到的范围）（数据库的查询做不到Turing Completeness）
  - 精简程度：用户描述需求是是否方便
    - Prolog比Java表达更强更精炼，因为Prolog逻辑性强
      注：数据库系统将查询的语言转换成数据库查找的语言

数据模型的论战：

Charles Bachman 网状模型 Navigational Database Network Model
Edgar F.Codd 关系模型 Relational Database Relation Model
70年代末更倾向于关系数据库

网状数据库(Navigational DB)

查询通过指针访问

Codd坚持的看法

DBMS应该和应用程序尽可能保持相互独立（模块化）
- 数据的存放顺序与程序无关
- 数据的使用与程序无关
- 数据的访问方式与程序无关（网状和层次模型违背了这点）

如何避免依赖性

提升数据模型的表达能力
声明是程序设计语言(而不是过程式语言）
- Prolog 、 SQL 、 First Order Logic（一阶逻辑语言）
- 只把需求说出来，不说具体怎么做。
注：关系型数据库就着重声明式语言,Mongodb是声明式语言，但是拿到数据之后，还是得通过java等过程式语言进行处理

问答：

声明式程序一定比过程式的更好吗？
- 并不是
表达能力越高越好吗？
- 不是，度的把握，如单反照相机和傻瓜相机

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数据模型

好系统的标准

数据模型定义

数据库模式（Schema)

数据模型：JSON/BSON

如何衡量数据模型的能力？

数据模型的论战：

网状数据库(Navigational DB)

Codd坚持的看法

如何避免依赖性

问答：

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