数据科学与人工智能
数据模型是数据库中用来对现实世界进行抽象的工具，是数据库中用于提供信息表示和操作手段的形式架构。一般地讲，数据模型是严格定义的概念的集合。这些概念精确描述了系统的静态特性，动态特性和完整性约束条件。因此数据模型通常由数据结构，数据操作和完整性约束三部分组成
（1）数据结构
是研究的对象类型的集合，是对系统静态特性的描述。
（2）数据操作
是指对数据库中各种对象（型）的实例（值）允许进行的操作的集合，包括操作及由关的操作规则，是对系统动态特性的描述。
（3）数据的约束条件
是一组完整性规则的集合。完整性规则是给定的数据模型中数据及其联系所具有的制约和依存规则，用以限定符合数据模型的数据库状态及状态的变化，以保证数据的正确、有效相容。解析数据模型是数据库系统中重要的概念之一。要通过学习真正掌握数据模型的概念和作用。数据模型是数据库系统的基础。任何一个DBMS都以某一个数据模型为基础，或者说支持某一个数据模型。数据库系统中，模型有不同的层次。根据模型应用的不同目的，可以将模型分成两类或者说两个层次：一类是概念模型，是按用户的观点来对数据和信息建模，用于信息世界的建模，强调语义表达能力，概念简单清晰，另一类是数据模型，是按照计算机系统的观点对数据进行建模，用于机器世界，人们可以用它定义，操纵数据中的数据，一般需要严格的形式化定义个一组严格定义了语法和语义的语言，并有一些规定和限制，便于在机器上实现。
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