数据库按数据的组织方式来分可以分为哪三种模型 GIS空间数据库的组织方式
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\u3000\u3000\u8bb0\u5f55\u7684\u96c6\u5408(\u5143\u7ec4\u96c6\u5408)\u79f0\u4e3a\u8868\u7684\u5185\u5bb9\uff0c\u8868\u7684\u884c\u6570\u79f0\u4e3a\u8868\u7684\u57fa\u6570\u3002\u503c\u5f97\u6ce8\u610f\u7684\u662f\uff0c\u8868\u540d\u4ee5\u53ca\u8868\u7684\u6807\u9898\u662f\u76f8\u5bf9\u56fa\u5b9a\u7684\uff0c\u800c\u8868\u4e2d\u8bb0\u5f55\u7684\u6570\u91cf\u548c\u591a\u5c11\u5219\u662f\u7ecf\u5e38\u53d8\u5316\u7684\u3002
\u3000\u30005\uff0e\u5b57\u6bb5
\u3000\u3000\u8868\u4e2d\u7684\u4e00\u5217\u79f0\u4e3a\u4e00\u4e2a\u5b57\u6bb5\u3002\u6bcf\u4e2a\u5b57\u6bb5\u8868\u793a\u8868\u4e2d\u6240\u63cf\u8ff0\u7684\u5bf9\u8c61\u7684\u4e00\u4e2a\u5c5e\u6027\uff0c\u5982\u4ea7\u54c1\u540d\u79f0\u3001\u5355\u4ef7\u3001\u8ba2\u8d2d\u91cf\u7b49\u3002\u6bcf\u4e2a\u5b57\u6bb5\u90fd\u6709\u76f8\u5e94\u7684\u63cf\u8ff0\u4fe1\u606f\uff0c\u5982\u5b57\u6bb5\u540d\u3001\u6570\u636e\u7c7b\u578b\u3001\u6570\u636e\u5bbd\u5ea6\u3001\u6570\u503c\u578b\u6570\u636e\u7684\u5c0f\u6570\u4f4d\u6570\u7b49\u3002\u7531\u4e8e\u6bcf\u4e2a\u5b57\u6bb5\u90fd\u5305\u542b\u4e86\u6570\u636e\u7c7b\u578b\u76f8\u540c\u7684\u4e00\u6279\u6570\u636e\uff0c\u56e0\u6b64\uff0c\u5b57\u6bb5\u540d\u76f8\u5f53\u4e8e\u4e00\u79cd\u591a\u503c\u53d8\u91cf\u3002\u5b57\u6bb5\u662f\u6570\u636e\u5e93\u64cd\u7eb5\u7684\u6700\u5c0f\u5355\u4f4d\u3002
\u3000\u3000\u8868\u5b9a\u4e49\u7684\u8fc7\u7a0b\u5c31\u662f\u6307\u5b9a\u6bcf\u4e2a\u5b57\u6bb5\u7684\u5b57\u6bb5\u540d\u3001\u6570\u636e\u7c7b\u578b\u53ca\u5bbd\u5ea6(\u5360\u7528\u7684\u5b57\u8282\u6570)\u3002\u8868\u4e2d\u6bcf\u4e2a\u5b57\u6bb5\u90fd\u53ea\u63a5\u53d7\u6240\u5b9a\u4e49\u7684\u6570\u636e\u7c7b\u578b\u3002
\u3000\u3000\u00a7\u6570\u636e\u5e93\u4e2d\u7684\u6570\u636e\u7ec4\u7ec7\u4e00\u822c\u53ef\u4ee5\u5206\u4e3a\u56db\u7ea7\uff1a\u6570\u636e\u9879\u3001\u8bb0\u5f55\u3001\u6587\u4ef6\u548c\u6570\u636e\u5e93\u3002\u3000\u3000-1\u3001\u6570\u636e\u9879\uff1a\u662f\u53ef\u4ee5\u5b9a\u4e49\u6570\u636e\u7684\u6700\u5c0f\u5355\u4f4d\uff0c\u4e5f\u53eb\u5143\u7d20\u3001\u57fa\u672c\u9879\u3001\u5b57\u6bb5\u7b49\u3002\u3000\u3000-\u6570\u636e\u9879\u4e0e\u73b0\u5b9e\u4e16\u754c\u5b9e\u4f53\u7684\u5c5e\u6027\u76f8\u5bf9\u5e94\u3002\u3000\u3000-\u6570\u636e\u9879\u6709\u4e00\u5b9a\u7684\u53d6\u503c\u8303\u56f4\uff0c\u79f0\u4e3a\u57df\u3002\u57df\u4ee5\u5916\u7684\u4efb\u4f55\u503c\u5bf9\u8be5\u6570\u636e\u9879\u90fd\u662f\u65e0\u610f\u4e49\u7684\u3002\u5982\u8868\u793a\u6708\u4efd\u7684\u6570\u636e\u9879\u7684\u57df\u662f1\u201412\uff0c13\u5c31\u662f\u65e0\u610f\u4e49\u7684\u503c\u3002\u3000\u3000-\u6bcf\u4e2a\u6570\u636e\u9879\u90fd\u6709\u4e00\u4e2a\u540d\u79f0\uff0c\u79f0\u4e3a\u6570\u636e\u9879\u76ee\u3002
-2\u3001\u8bb0\u5f55\uff1a\u7531\u82e5\u5e72\u76f8\u5173\u8054\u7684\u6570\u636e\u9879\u7ec4\u6210\u3002
-\u8bb0\u5f55\u662f\u5e94\u7528\u7a0b\u5e8f\u8f93\u5165\u2014\u8f93\u51fa\u7684\u903b\u8f91\u5355\u4f4d\u3002\u5bf9\u5927\u591a\u6570\u636e\u5e93\u7cfb\u7edf\uff0c\u8bb0\u5f55\u662f\u5904\u7406\u548c\u5b58\u50a8\u4fe1\u606f\u7684\u57fa\u672c\u5355\u4f4d\u3002
-\u8bb0\u5f55\u662f\u5173\u4e8e\u4e00\u4e2a\u5b9e\u4f53\u7684\u6570\u636e\u603b\u548c\uff0c\u6784\u6210\u8be5\u8bb0\u5f55\u7684\u6570\u636e\u9879\u8868\u793a\u5b9e\u4f53\u7684\u82e5\u5e72\u5c5e\u6027\u3002
-\u4e3a\u4e86\u552f\u4e00\u6807\u8bc6\u6bcf\u4e2a\u8bb0\u5f55\uff0c\u5c31\u5fc5\u987b\u6709\u8bb0\u5f55\u6807\u8bc6\u7b26\uff0c\u4e5f\u53eb\u5173\u952e\u5b57\u3002\u8bb0\u5f55\u6807\u8bc6\u7b26\u4e00\u822c\u7531\u8bb0\u5f55\u4e2d\u7684\u7b2c\u4e00\u4e2a\u6570\u636e\u9879\u62c5\u4efb\uff0c\u552f\u4e00\u6807\u8bc6\u8bb0\u5f55\u7684\u5173\u952e\u5b57\u79f0\u4e3b\u5173\u952e\u5b57\uff0c\u5176\u5b83\u6807\u8bc6\u8bb0\u5f55\u7684\u5173\u952e\u5b57\u79f0\u4e3a\u8f85\u5173\u952e\u5b57
-3\u3001\u6587\u4ef6\uff1a\u6587\u4ef6\u662f\u4e00\u7ed9\u5b9a\u7c7b\u578b\u7684\u8bb0\u5f55\u7684\u5168\u90e8\u5177\u4f53\u503c\u7684\u96c6\u5408\u3002
-\u6587\u4ef6\u7528\u6587\u4ef6\u540d\u79f0\u6807\u8bc6\u3002
-\u6587\u4ef6\u6839\u636e\u8bb0\u5f55\u7684\u7ec4\u7ec7\u65b9\u5f0f\u548c\u5b58\u53d6\u65b9\u6cd5\u53ef\u4ee5\u5206\u4e3a\uff1a\u987a\u5e8f\u6587\u4ef6\u3001\u7d22\u5f15\u6587\u4ef6\u3001\u76f4\u63a5\u6587\u4ef6\u548c\u5012\u6392\u6587\u4ef6\u7b49\u7b49\u3002
-4\u3001\u6570\u636e\u5e93\uff1a\u662f\u6bd4\u6587\u4ef6\u66f4\u5927\u7684\u6570\u636e\u7ec4\u7ec7\u3002\u6570\u636e\u5e93\u662f\u5177\u6709\u7279\u5b9a\u8054\u7cfb\u7684\u6570\u636e\u7684\u96c6\u5408\uff0c\u4e5f\u53ef\u4ee5\u770b\u6210\u662f\u5177\u6709\u7279\u5b9a\u8054\u7cfb\u7684\u591a\u79cd\u7c7b\u578b\u7684\u8bb0\u5f55\u7684\u96c6\u5408\u3002
-\u6570\u636e\u5e93\u7684\u5185\u90e8\u6784\u9020\u662f\u6587\u4ef6\u7684\u96c6\u5408\uff0c\u8fd9\u4e9b\u6587\u4ef6\u4e4b\u95f4\u5b58\u5728\u67d0\u79cd\u8054\u7cfb\uff0c\u4e0d\u80fd\u5b64\u7acb\u5b58\u5728\u3002
1、层次模型：
①有且只有一个结点没有双亲结点（这个结点叫根结点）。
②除根结点外的其他结点有且只有一个双亲结点。
层次模型中的记录只能组织成树的集合而不能是任意图的集合。在层次模型中,记录的组织不再是一张杂乱无章的图，而是一棵"倒长"的树。
2、网状模型 ：
①允许一个以上的结点没有双亲结点。
②一个结点可以有多个双亲结点。
网状模型中的数据用记录的集合来表示，数据间的联系用链接（可看作指针）来表示。数据库中的记录可被组织成任意图的集合。
3、关系模型：
关系模型用表的集合来表示数据和数据间的联系。
每个表有多个列，每列有唯一的列名。
在关系模型中，无论是从客观事物中抽象出的实体，还是实体之间的联系,都用单一的结构类型
扩展资料
1、无条件查询
例：找出所有学生的的选课情况
SELECT st_no，su_no
FROM score
例：找出所有学生的情况
SELECT*
FROM student
“*”为通配符，表示查找FROM中所指出关系的所有属性的值。
2、条件查询
条件查询即带有WHERE子句的查询，所要查询的对象必须满足WHERE子句给出的条件。
例：找出任何一门课成绩在70以上的学生情况、课号及分数
SELECT UNIQUE student.st_class，student.st_no，student.st_name，student.st_sex，student.st_age，score.su_no，score.score
FROM student，score
WHERE score.score>=70 AND score.stno=student,st_no
这里使用UNIQUE是不从查询结果集中去掉重复行，如果使用DISTINCT则会去掉重复行。另外逻辑运算符的优先顺序为NOT→AND→OR。
例：找出课程号为c02的，考试成绩不及格的学生
SELECT st_no
FROM score
WHERE su_no=‘c02’AND score<60
3、排序查询
排序查询是指将查询结果按指定属性的升序(ASC)或降序(DESC)排列，由ORDER BY子句指明。
例：查找不及格的课程，并将结果按课程号从大到小排列
SELECT UNIQUE su_no
FROM score
WHERE score<60
ORDER BY su_no DESC
4、嵌套查询
嵌套查询是指WHERE子句中又包含SELECT子句，它用于较复杂的跨多个基本表查询的情况。
例：查找课程编号为c03且课程成绩在80分以上的学生的学号、姓名
SELECT st_no，st_name
FROM student
WHERE stno IN (SELECT st_no
FROM score
WHERE su_no=‘c03’ AND score>80 )
这里需要明确的是：当查询涉及多个基本表时用嵌套查询逐次求解层次分明，具有结构程序设计特点。在嵌套查询中，IN是常用到的谓词。若用户能确切知道内层查询返回的是单值，那么也可用算术比较运算符表示用户的要求。
5、计算查询
计算查询是指通过系统提供的特定函数(聚合函数)在语句中的直接使用而获得某些只有经过计算才能得到的结果。常用的函数有：
COUNT(*) 计算元组的个数
COUNT(列名) 对某一列中的值计算个数
SUM(列名) 求某一列值的总和(此列值是数值型)
AVG(列名) 求某一列值的平均值(此列值是数值型)
MAX(列名) 求某一列值中的最大值
MIN(列名) 求某一列值中的最小值
例：求男学生的总人数和平均年龄
SELECT COUNT(*)，AVG(st_age)
FROM student
WHERE st_sex=‘男’
例：统计选修了课程的学生的人数
SELECT COUNT(DISTINCT st_no)
FROM score
注意：这里一定要加入DISTINCT，因为有的学生可能选修了多门课程，但统计时只能按1人统计，所以要使用DISTINCT进行过滤。
参考资料：SQL数据库_百度百科
数据模型按不同的应用层次分成三种类型，分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型
（1)概念数据模型（ConceptualDataModel):
简称概念模型，是面向数据库用户的实现世界的模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题.
集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的数据管理系统（Database Management System，DBMS)无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。
（2)逻辑数据模型（Logical Data Model):
简称数据模型，这是用户从数据库所看到的模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型（Network Data Model)、层次数据模型（Hierarchical Data Model)等。此模型既要面向用户，又要面向系统，主要用于数据库管理系统（DBMS)的实现。
（3)物理数据模型（Physical Data Model):
简称物理模型，是面向计算机物理表示的模型，描述了数据在储存介质上的组织结构，它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有其对应的物理数据模型。
DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实现工作由系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。
扩展资料：
数据库模型
（1）对象模型
（2）层次模型（轻量级数据访问协议）
（3）网状模型（大型数据储存）
（4）关系模型
（5）面向对象模型
（6）半结构化模型
（7）平面模型（表格模型，一般在形式上是一个二维数组。如表格模型数据Excel)
数据库的架构可以大致区分为三个概括层次：内层、概念层和外层。
（1）内层：最接近实际存储体，亦即有关数据的实际存储方式。
（2）外层：最接近用户，即有关个别用户观看数据的方式。
（3）概念层：介于两者之间的间接层。
参考资料：百度百科-数据库
http://baike.baidu.com/view/1088.htm
1.数据结构模型
(1)数据结构
所谓数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系。如果用D表示数据，用R表示数据对象之间存在的关系集合，则将DS＝(D，R)称为数据结构。例如，设有一个电话号码簿，它记录了n个人的名字和相应的电话号码。为了方便地查找某人的电话号码，将人名和号码按字典顺序排列，并在名字的后面跟随着对应的电话号码。这样，若要查找某人的电话号码(假定他的名字的第一个字母是Y)，那么只须查找以Y开头的那些名字就可以了。该例中，数据的集合D就是人名和电话号码，它们之间的联系R就是按字典顺序的排列，其相应的数据结构就是DS＝(D，R)，即一个数组。(2)数据结构种类
数据结构又分为数据的逻辑结构和数据的物理结构。数据的逻辑结构是从逻辑的角度(即数据间的联系和组织方式)来观察数据，分析数据，与数据的存储位置无关。数据的物理结构是指数据在计算机中存放的结构，即数据的逻辑结构在计算机中的实现形式，所以物理结构也被称为存储结构。这里只研究数据的逻辑结构，并将反映和实现数据联系的方法称为数据模型。
目前，比较流行的数据模型有三种，即按图论理论建立的层次结构模型和网状结构模型以及按关系理论建立的关系结构模型。
2.层次、网状和关系数据库系统
(1)层次结构模型
层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有序树(在数学中"树"被定义为一个无回的连通图)。例如图20.6.4是一个高等学校的组织结构图。这个组织结构图像一棵树，校部就是树根(称为根结点)，各系、专业、教师、学生等为枝点(称为结点)，树根与枝点之间的联系称为边，树根与边之比为1:N，即树根只有一个，树枝有N个。
按照层次模型建立的数据库系统称为层次模型数据库系统。IMS(Information Manage-mentSystem)是其典型代表。
(2)网状结构模型
按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状数据库系统，其典型代表是DBTG(Data Base Task Group)。用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。
(3)关系结构模型
关系式数据结构把一些复杂的数据结构归结为简单的二元关系(即二维表格形式)。例如某单位的职工关系就是一个二元关系。
由关系数据结构组成的数据库系统被称为关系数据库系统。
在关系数据库中，对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上，通过对这些关系表格的分类、合并、连接或选取等运算来实现数据的管理。dBASEII就是这类数据库管理系统的典型代表。对于一个实际的应用问题(如人事管理问题)，有时需要多个关系才能实现。用dBASEII建立起来的一个关系称为一个数据库(或称数据库文件)，而把对应多个关系建立起来的多个数据库称为数据库系统。dBASEII的另一个重要功能是通过建立命令文件来实现对数据库的使用和管理，对于一个数据库系统相应的命令序列文件，称为该数据库的应用系统。因此，可以概括地说，一个关系称为一个数据库，若干个数据库可以构成一个数据库系统。数据库系统可以派生出各种不同类型的辅助文件和建立它的应用系统。
1、层次模型：
①有且只有一个结点没有双亲结点（这个结点叫根结点）。
②除根结点外的其他结点有且只有一个双亲结点。
层次模型中的记录只能组织成树的集合而不能是任意图的集合。在层次模型中,记录的组织不再是一张杂乱无章的图，而是一棵"倒长"的树。
2、网状模型 ：
①允许一个以上的结点没有双亲结点。
②一个结点可以有多个双亲结点。
网状模型中的数据用记录的集合来表示，数据间的联系用链接（可看作指针）来表示。数据库中的记录可被组织成任意图的集合。
3、关系模型：
关系模型用表的集合来表示数据和数据间的联系。
每个表有多个列，每列有唯一的列名。
在关系模型中，无论是从客观事物中抽象出的实体，还是实体之间的联系,都用单一的结构类型
所以说的这个情况下分几种模型，这个你最好还是去与相关的一些网站上查一下，因为要靠这些朋友回答出来的呢，我个人认为也不是完全准确的。
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