什么是数据模型？

访问数据库中的数据取决于数据库实现的数据模型。数据模型会影响客户端通过API对数据的操作。不同的数据模型可能会提供或多或少的功能。一般而言，数据模型不会直接提供过多的功能，许多功能必须由客户端自行实现。

数据模型决定了客户端如何对数据进行编码存储。应用程序需要某种域模型与存储技术支持的特性进行映射。

迄今为止，主导的数据模型仍然是关系模型。在这里，我们主要想为大家介绍一下非关系模型，作为对比，本文也会简要介绍一下关系模型。

数据模型概述

1.关系模型

关系模型使用记录（由元组组成）进行存储，记录存储在表中，表由架构界定。表中的每个列都有名称和类型，表中的所有记录都要符合表的定义。SQL是专门的查询语言，提供相应的语法查找符合条件的记录，如表联接（Join）。表联接可以基于表之间的关系在多表之间查询记录。

表中的记录可以被创建和删除，记录中的字段也可以单独更新。

关系模型数据库通常提供事务处理机制，这为涉及多条记录的自动化处理提供了解决方案。

对不同的编程语言而言，表可以被看成数组、记录列表或者结构。表可以使用B树和哈希表进行索引，以应对高性能访问。

2.键值存储

键值存储提供了基于键对值的访问方式。

键值对可以被创建或删除，与键相关联的值可以被更新。

键值存储一般不提供事务处理机制。

对不同的编程语言而言，键值存储类似于哈希表。对此，不同的编程语言有不同的名字（如，Java称之为“HashMap”，Perl称之为“hash”，Python称之为“dict”，PHP称之为“associative array”），C++则称之为“boost::unordered_map<...>”。

键值存储支持键上自有的隐式索引。

键值存储看起来好像不太有用，但却可以在“值”上存储大量信息。“值”可以是一个XML文档，一个JSON对象，或者其它任何序列化形式。

重要的是，键值存储引擎并不在意“值”的内部结构，它依赖客户端对“值”进行解释和管理。

3.文档存储

文档存储支持对结构化数据的访问，不同于关系模型的是，文档存储没有强制的架构。

事实上，文档存储以封包键值对的方式进行存储。在这种情况下，应用对要检索的封包采取一些约定，或者利用存储引擎的能力将不同的文档划分成不同的集合，以管理数据。

与关系模型不同的是，文档存储模型支持嵌套结构。例如，文档存储模型支持XML和JSON文档，字段的“值”又可以嵌套存储其它文档。文档存储模型也支持数组和列值键。

与键值存储不同的是，文档存储关心文档的内部结构。这使得存储引擎可以直接支持二级索引，从而允许对任意字段进行高效查询。支持文档嵌套存储的能力，使得查询语言具有搜索嵌套对象的能力，XQuery就是一个例子。MongoDB通过支持在查询中指定JSON字段路径实现类似的功能。

4.列式存储

如果翻转数据，列式存储与关系存储将会非常相似。与关系模型存储记录不同，列式存储以流的方式在列中存储所有的数据。对于任何记录，索引都可以快速地获取列上的数据。

Map-reduce的实现Hadoop的流数据处理效率非常高，列式存储的优点体现的淋漓极致。因此，HBase和Hypertable通常作为非关系型数据仓库，为Map-reduce进行数据分析提供支持。

关系类型的列标对数据分析效果不好，因此，用户经常将更复杂的数据存储在列式数据库中。这直接体现在Cassandra中，它引入的“column family”可以被认为是一个“super-column”。

列式存储支持行检索，但这需要从每个列获取匹配的列值，并重新组成行。

5.图形数据库

图形数据库存储顶点和边的信息，有的支持添加注释。

图形数据库可用于对事物建模，如社交图谱、真实世界的各种对象。IMDB（Internet Movie Database）站点的内容就组成了一幅复杂的图像，演员与电影彼此交织在一起。

图形数据库的查询语言一般用于查找图形中断点的路径，或端点之间路径的属性。Neo4j是一个典型的图形数据库。

选择哪一种数据模型？

数据模型有着各自的优缺点，它们适用于不同的领域。不管是选择关系模型，还是非关系模型，都要根据实际应用的场景做出选择。也许你会发现单一的数据模型不能满足你的解决方案，许多大型应用可能需要集成多种数据模型。