什么是數據模型？

訪問數據庫中的數據取決于數據庫實現的數據模型。數據模型會影響客戶端通過API對數據的操作。不同的數據模型可能會提供或多或少的功能。一般而言，數據模型不會直接提供過多的功能，許多功能必須由客戶端自行實現。

數據模型決定了客戶端如何對數據進行編碼存儲。應用程序需要某種域模型與存儲技術支持的特性進行映射。

迄今為止，主導的數據模型仍然是關系模型。在這里，我們主要想為大家介紹一下非關系模型，作為對比，本文也會簡要介紹一下關系模型。

數據模型概述

1.關系模型

關系模型使用記錄（由元組組成）進行存儲，記錄存儲在表中，表由架構界定。表中的每個列都有名稱和類型，表中的所有記錄都要符合表的定義。SQL是專門的查詢語言，提供相應的語法查找符合條件的記錄，如表聯接（Join）。表聯接可以基于表之間的關系在多表之間查詢記錄。

表中的記錄可以被創建和刪除，記錄中的字段也可以單獨更新。

關系模型數據庫通常提供事務處理機制，這為涉及多條記錄的自動化處理提供了解決方案。

對不同的編程語言而言，表可以被看成數組、記錄列表或者結構。表可以使用B樹和哈希表進行索引，以應對高性能訪問。

2.鍵值存儲

鍵值存儲提供了基于鍵對值的訪問方式。

鍵值對可以被創建或刪除，與鍵相關聯的值可以被更新。

鍵值存儲一般不提供事務處理機制。

對不同的編程語言而言，鍵值存儲類似于哈希表。對此，不同的編程語言有不同的名字（如，Java稱之為“HashMap”，Perl稱之為“hash”，Python稱之為“dict”，PHP稱之為“associative array”），C++則稱之為“boost::unordered_map<...>”。

鍵值存儲支持鍵上自有的隱式索引。

鍵值存儲看起來好像不太有用，但卻可以在“值”上存儲大量信息。“值”可以是一個XML文檔，一個JSON對象，或者其它任何序列化形式。

重要的是，鍵值存儲引擎并不在意“值”的內部結構，它依賴客戶端對“值”進行解釋和管理。

3.文檔存儲

文檔存儲支持對結構化數據的訪問，不同于關系模型的是，文檔存儲沒有強制的架構。

事實上，文檔存儲以封包鍵值對的方式進行存儲。在這種情況下，應用對要檢索的封包采取一些約定，或者利用存儲引擎的能力將不同的文檔劃分成不同的集合，以管理數據。

與關系模型不同的是，文檔存儲模型支持嵌套結構。例如，文檔存儲模型支持XML和JSON文檔，字段的“值”又可以嵌套存儲其它文檔。文檔存儲模型也支持數組和列值鍵。

與鍵值存儲不同的是，文檔存儲關心文檔的內部結構。這使得存儲引擎可以直接支持二級索引，從而允許對任意字段進行高效查詢。支持文檔嵌套存儲的能力，使得查詢語言具有搜索嵌套對象的能力，XQuery就是一個例子。MongoDB通過支持在查詢中指定JSON字段路徑實現類似的功能。

4.列式存儲

如果翻轉數據，列式存儲與關系存儲將會非常相似。與關系模型存儲記錄不同，列式存儲以流的方式在列中存儲所有的數據。對于任何記錄，索引都可以快速地獲取列上的數據。

Map-reduce的實現Hadoop的流數據處理效率非常高，列式存儲的優點體現的淋漓極致。因此，HBase和Hypertable通常作為非關系型數據倉庫，為Map-reduce進行數據分析提供支持。

關系類型的列標對數據分析效果不好，因此，用戶經常將更復雜的數據存儲在列式數據庫中。這直接體現在Cassandra中，它引入的“column family”可以被認為是一個“super-column”。

列式存儲支持行檢索，但這需要從每個列獲取匹配的列值，并重新組成行。

5.圖形數據庫

圖形數據庫存儲頂點和邊的信息，有的支持添加注釋。

圖形數據庫可用于對事物建模，如社交圖譜、真實世界的各種對象。IMDB（Internet Movie Database）站點的內容就組成了一幅復雜的圖像，演員與電影彼此交織在一起。

圖形數據庫的查詢語言一般用于查找圖形中斷點的路徑，或端點之間路徑的屬性。Neo4j是一個典型的圖形數據庫。

選擇哪一種數據模型？

數據模型有著各自的優缺點，它們適用于不同的領域。不管是選擇關系模型，還是非關系模型，都要根據實際應用的場景做出選擇。也許你會發現單一的數據模型不能滿足你的解決方案，許多大型應用可能需要集成多種數據模型。