随着数据库应用领域的进一步拓展与深入，传统的数据模型已逐渐不能满足实际工作对数据处理的需要。而对象数据、空间数据、图像与图形数据、声音数据、关联文本数据及海量仓库数据等出现，传统数据库在建模、语义处理、灵活度等方面都无法适应。为满足发展需要，数据模型向多样化发展，主要表现在以下几方面。
1、传统关系模型的扩充
2、面向对象数据模型
3、XML数据模型
4、发展出新的数据模型
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随着数据库应用领域的进一步拓展与深入，传统的数据模型已逐渐不能满足实际工作对数据处理的需要。而对象数据、空间数据、图像与图形数据、声音数据、关联文本数据及海量仓库数据等出现，传统数据库在建模、语义处理、灵活度等方面都无法适应。为满足发展需要，数据模型向多样化发展，主要表现在以下几方面。
1、传统关系模型的扩充
2、面向对象数据模型
3、XML数据模型
4、发展出新的数据模型
先介绍一下，什么是数据模型？
数据模型是现实世界数据特征的抽象，用于描述一组数据的概念和定义。数据模型是数据库中数据的存储方式，是数据库系统的基础。在数据库中，数据的物理结构又称数据的存储结构，就是数据元素在计算机存储器中的表示及其配置；数据的逻辑结构则是指数据元素之间的逻辑关系，它是数据在用户或程序员面前的表现形式，数据的存储结构不一定与逻辑结构一致。
没有好的模型，只有合适的模型。
一个模型可能对数据集A比较合适，但是对数据集B就不合适。
这里的合适可以用两个含糊的条件来判断：模型能达到你预期的效果。耗用的计算资源较小。但无论如何，评价一个模型如何，一定要结合使用场景的。
数据建模种类
1、关系建模（3NF）
定义：通过实体关系(E-R)体现企业经营活动的业务要素和业务规则，通过满足 3NF 设计消除数据冗余。
优点：模型稳定、灵活、扩展性强
缺点：牺牲一定数据访问的便利性和业务的可理解性
适用性：适用基础数据的组织和管理(ODS层)
应用行业：非互联网行业，如传统金融、证券行业、电信行业、零售、航空等
3NF表间关系：1-1；n-1；1-n；n-n；
数据库的设计：从事物出发、减少冗余；
数据的仓库：从分析出发
雪花模型
当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。它对星型模型的维表进一步层次化，原有的各维表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的 '层次 ' 区域，这些被分解的表都连接到主维度表而不是事实表。雪花模型更加符合数据库范式，减少数据冗余，但是在分析数据的时候，操作比较复杂，需要 join 的表比较多所以其性能并不一定比星型模型高。
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