1. Modelo jerárquico El modelo jerárquico organiza los datos en una estructura de relación de uno a muchos. La estructura jerárquica utiliza palabras clave para acceder a cada parte de cada nivel. Las ventajas son fácil acceso y alta velocidad; la estructura es clara y fácil de entender; la modificación de datos y la expansión de la base de datos son fáciles de implementar y es muy conveniente recuperar atributos clave.
En segundo lugar, el modelo de cuadrícula utiliza instrucciones de conexión o punteros para determinar relaciones de conexión explícitas entre datos. Este es un tipo de organización de datos de muchos a muchos. La ventaja es que puede expresar relaciones complejas entre datos de forma clara y cómoda.
En tercer lugar, el modelo relacional organiza los datos en forma de grupos de registros o tablas de datos, aprovechando así las relaciones entre varias entidades geográficas y atributos para el almacenamiento y la transformación. Es un método de organización de datos muy eficaz para establecer relaciones entre datos espaciales y datos de atributos.
Situación de desarrollo
En la historia del desarrollo de bases de datos, las bases de datos han pasado por varias etapas de desarrollo, como bases de datos jerárquicas, bases de datos en red y bases de datos relacionales. La tecnología de bases de datos se ha desarrollado rápidamente en todos los aspectos. .
En particular, las bases de datos relacionales se han convertido en los productos de bases de datos más importantes en la actualidad. Desde la década de 1980, casi todos los nuevos productos de bases de datos de los fabricantes de bases de datos han admitido bases de datos relacionales, e incluso algunos productos de bases de datos no relacionales tienen interfaces que admiten bases de datos relacionales.
Esto se debe principalmente a que las bases de datos relacionales tradicionales pueden resolver mejor los problemas de gestión y almacenamiento de datos relacionales. Con el desarrollo de la computación en la nube y el advenimiento de la era de los big data, las bases de datos relacionales son cada vez más incapaces de satisfacer la demanda, principalmente porque cada vez más datos semirelacionales y no relacionales requieren que se almacenen y administren bases de datos.