数据库系统的三种数据模型优缺点
网状模型
优点：
- 能够描述较复杂的关系，在一些相对复杂的数据结构中，网状关系模型可以很好地解决各种关系，使得数据的结构相对比较清楚。
- 数据冗余度较低，在网状关系模型中，数据的重复引用（即冗余）相对较少，减少了数据存储的占用空间。
缺点：
- 适用性较窄，网状关系模型需要明确的记录每个数据元素之间的联系，因此在处理某些类型的数据时并不适用。
- 数据处理相对复杂，在实际操作中，需要特别注意数据之间的重复问题和数据的正确性问题。而此时需要使用的程序和操作过程比较复杂，难度较大。
层次模型
优点：
- 数据结构简单清晰，层次模型的数据结构相对清晰简单，便于了解每个数据元素的位置和关系。
- 查询效率高，因为层次模型中记录之间的联系用有向边表示，这种联系在DBMS中常常用指针来实现，因此这种联系也就是记录之间的存取路径。
缺点：
- 现实世界中很多联系是非层次性的，如结点之间具有多对多联系，不适合用层次模型表示。
- 查询子女结点必须通过双亲结点，对插入和删除操作的限制比较多，因此应用程序的编写比较复杂。
关系模型
优点：
- 数据完整性保障，关系模型通过实体之间的关系确保数据的完整性，例如通过主键和外键来维护数据的唯一性和关联性。
- 数据规范化，通过将数据组织成不同的表，并按照一定的规则进行关联，避免了数据冗余。
- 查询效率高，关系模型支持高效的查询操作，特别是使用结构化查询语言时，可以进行复杂的查询和数据分析。
- 易于数据维护和管理，通过提供数据安全性、备份和恢复机制等功能，使得数据管理更为方便。
缺点：
- 灵活性不足，关系模型的结构是固定的，当需要处理非结构化的数据时，可能会显得不够灵活。
- 性能问题，在大量数据的场景下，关系数据库的性能可能受到挑战，尤其是在进行复杂查询或大数据量处理时。
- 复杂性增加，对于复杂的关系模型，设计和维护的成本可能会增加，尤其是在处理多表关联和索引时。
- 难以适应变化的需求，由于关系模型的严格结构，当业务需求发生变化时，可能需要大量的修改工作来适应新的数据结构。
