This diagram shows 6 types of database models: Flat Model, Hierarchical Model, Relational Model, Star Schema, Snowflake Model, Network Model
Flat Model
The flat data model is one of the simplest forms of database models. It organizes data into a single table where each row represents a record and each column represents an attribute. This model is similar to a spreadsheet and is straightforward to understand and implement. However, it lacks the ability to efficiently handle complex relationships between data entities.
Это самая простая структура, в которой данные расположены все в одной строке и атрибуты в названиях колонок. Модель наиболее легка для визуального восприятия и хорошо подходит для небольшого количества колонок. Однако она лишена возможности эффективно обрабатывать сложные отношения между сущностями данных.
Hierarchical Model
The hierarchical data model organizes data into a tree-like structure, where each record has a single parent but can have multiple children. This model is efficient for scenarios with a clear "parent-child" relationship among data entities. However, it struggles with many-to-many relationships and can become complex and rigid.
Иерархическая структура реализована в виде дерева, где каждая запись имеет одного родителя и может иметь несколько дочерних элементов. Эта модель эффективна в сценариях с четким "родитель-ребенок" отношением между сущностями данных. Однако она сталкивается с проблемами при работе с отношениями многие-ко-многим и может стать сложной и жесткой.
Например, такая модель будет эффективна для хранения xml, для простых связей типа "директор - подчиненные", но реализовать связь "несколько директоров - подчиненные" не получится из-за архитектурных ограничений.
Relational Model
Introduced by E.F. Codd in 1970, the relational model represents data in tables (relations), consisting of rows (tuples) and columns (attributes). It supports data integrity and avoids redundancy through the use of keys and normalization. The relational model's strength lies in its flexibility and the simplicity of its query language, SQL (Structured Query Language), making it the most widely used data model for traditional database systems. It efficiently handles many-to-many relationships and supports complex queries and transactions.
Представленная Э. Ф. Коддом в 1970 году, реляционная модель представляет данные в таблицах (отношениях), состоящих из строк (кортежей) и столбцов (атрибутов). Она поддерживает целостность данных и избегает избыточности за счет использования ключей и нормализации. Сила реляционной модели заключается в ее гибкости и простоте языка запросов, SQL (Structured Query Language), что делает ее наиболее широко используемой моделью данных для традиционных баз данных. Она эффективно обрабатывает отношения многие-ко-многим, поддерживает сложные запросы и транзакции.
С такой моделью БД я имею дело ежедневно.
Star Schema
The star schema is a specialized data model used in data warehousing for OLAP (Online Analytical Processing) applications. It features a central fact table that contains measurable, quantitative data, surrounded by dimension tables that contain descriptive attributes related to the fact data. This model is optimized for query performance in analytical applications, offering simplicity and fast data retrieval by minimizing the number of joins needed for queries.
Звездная схема - это специализированная модель данных, используемая в хранилищах данных для OLAP (Online Analytical Processing) приложений. Она включает в себя центральную фактическую таблицу, которая содержит измеряемые, количественные данные, окруженную таблицами измерений, которые содержат описательные атрибуты, связанные с фактическими данными. Эта модель оптимизирована для производительности запросов в аналитических приложениях, предлагая простоту и быстрый доступ к данным путем минимизации количества соединений, необходимых для запросов.
В звездной схеме для этого вы можете иметь следующие таблицы:
Фактическая таблица (Fact Table): Это центральная таблица, которая содержит информацию о продажах. Каждая строка в этой таблице представляет отдельную продажу и содержит данные, такие как сумма продажи, количество проданных товаров, дата продажи и идентификаторы продуктов и клиентов.
Измерительные таблицы (Dimension Tables): Это таблицы, которые содержат описательные атрибуты, связанные с данными фактов. Например, у вас может быть таблица "Продукты" с информацией о каждом товаре (название, категория, цена), таблица "Клиенты" с данными о каждом клиенте (имя, адрес, тип), таблица "Время" с информацией о времени (дата, день недели, месяц).
Затем вы связываете фактическую таблицу со всеми измерительными таблицами, используя ключи, чтобы можно было анализировать данные, объединяя различные атрибуты. Например, чтобы узнать, сколько денег было заработано от продажи конкретного товара в определенный день, вы объединяете данные из таблицы "Продукты" (название товара) и таблицы "Время" (дата продажи) с данными из фактической таблицы (сумма продажи).
Таким образом, звездная схема упрощает анализ данных, предоставляя простой и эффективный способ организации и анализа информации о продажах, клиентах и продуктах.
Snowflake Model
The snowflake model is a variation of the star schema where the dimension tables are normalized into multiple related tables, reducing redundancy and improving data integrity. This results in a structure that resembles a snowflake. While the snowflake model can lead to more complex queries due to the increased number of joins, it offers benefits in terms of storage efficiency and can be advantageous in scenarios where dimension tables are large or frequently updated.
Модель "снежинки" - это вариант звездной схемы, в котором таблицы измерений нормализуются в несколько связанных таблиц, уменьшая избыточность и повышая целостность данных. Это приводит к структуре, напоминающей снежинку. Хотя модель "снежинки" может привести к более сложным запросам из-за увеличения числа соединений, она предлагает преимущества в терминах эффективности хранения и может быть выгодной в сценариях, где таблицы измерений большие или часто обновляются.
Network Model
The network data model allows each record to have multiple parents and children, forming a graph structure that can represent complex relationships between data entities. This model overcomes some of the hierarchical model's limitations by efficiently handling many-to-many relationships.
Сетевая модель данных позволяет каждой записи иметь несколько родителей и детей, формируя графическую структуру, которая может представлять сложные отношения между сущностями данных. Эта модель преодолевает некоторые ограничения иерархической модели, эффективно обрабатывая отношения многие-ко-многим.
Представьте, например, организацию сотрудников в компании. У каждого сотрудника может быть несколько руководителей (родителей), и каждый из них может иметь несколько подчиненных (детей). В сетевой модели вы можете легко представить такие связи между сотрудниками, что позволяет эффективно моделировать сложные структуры организаций.
Преимущество сетевой модели заключается в том, что она позволяет эффективно обрабатывать многие-ко-многим отношения, которые могут быть сложны для представления в иерархической модели. Кроме того, она обеспечивает более гибкий подход к моделированию данных, так как не ограничивает структуру данных иерархическими отношениями.
Однако сетевая модель также имеет свои недостатки. Она может быть более сложной для понимания и использования, особенно для тех, кто не знаком с концепцией графовых структур данных. Кроме того, запросы к данным в сетевой модели могут быть более сложными из-за необходимости работы с несколькими связанными таблицами.
Таким образом, сетевая модель данных является мощным инструментом для моделирования сложных отношений между данными, но ее использование требует понимания ее особенностей и умения эффективно работать с графовыми структурами данных.