数据系统基础
二、数据模型与查询语言
数据的表示，由上而下
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现实世界建模，通过对象、数据结构、api
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通用数据模型（例如 JSON 或 XML 文档、关系数据库中的表或图模型）
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内存、磁盘、网络的字节格式（数据库工程师）
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电流，光脉冲（硬件工程师）
关系模型和文档模型
IMS（用于 IBM），层次模型，树状，类似文档数据库的 json 模型，很好支持一对多，较难支持多对多
出现关系模型（后来的 sql）和网络模型
网络模型：由 ConferenceonDataSystemLanguages（CODASYL）标准化，层次模型的推广，每个记录有多个父节点，由于相同记录有多条不同路径，需要手动选择路径，并且数据模型更改困难，需要大量手写代码
关系模型：定义所有数据格式，关系即元组的集合，没有复杂的嵌套结构，也没有复杂的访问路径，“访问路径“由查询优化器自动生成
之后出现 NoSQL，包括文档数据库和图数据库
文档模型：某种方式层次模型，目标用例是数据来自于自包含文档，且一个文档与其他文档之间的关联很少
对于多对一和多对多，关系模型和文档模型都由唯一标识符引用（外键，文档引用）
数据查询语言
命令型明确指出执行步骤
声明型指定数据模式和条件，隐藏了底层实现步骤和引擎实现细节，在数据库中好于命令式
MapReduce，两者都不是，底层的编程模型，计算集群分布执行
图状数据模型
针对相反的场景，目标用例是所有数据都可能会互相关联
属性图：顶点，边，可以看做两个关系表，一个顶点表，一个边表
cypher 查询语言，声明式
三元存储
（主体，key，value），（主体，边 label，客体）
SPARQL：RDF 数据模型的三元存储查询语言
图模型和网络模型比较
网络模型指定了嵌套关系，限制了嵌套，图模型没有限制，任意顶点都可以连向其它顶点
网络模型获取特定记录只能遍历其中一条访问路径，图模型可以通过顶点唯一 id 获取顶点，也可以索引查找某个顶点
网络模型记录的自己录是有序集合，图模型顶点和边无序
网络模型所有查询都是命令式，难以编写，易被模式变更破坏，图模型可以用命令式代码，也可以用声明式语言，如 Cypher 和 SPARQL
Datalog：谓语（主体，客体）的表达方式
定义新谓语的规则，从数据或其他规则派生而来，每次完成一小块，派生出复杂的查询
