ฐานข้อมุลแบบลำดับชั้น (Hierarchical Model)
มีโครงสร้างเหมือนต้นไม้กลับหัว คือรากอยู่บนสุดแล้วลำต้นแตกกิ่งก้านลงไปข้างล่าง ตารางที่อยู่บนคือตารางแม่ (parent table) ตารางที่มีลำดับต่ำกว่าคือตารางลูก (child table)
HDM มีความสัมพันธ์เป็นแบบ "หนึ่งต่อหลาย" (one to many) เพราะตารางแม่หนึ่งตารางอาจมีตารางลูกได้หลายตาราง และในขณะเดียวกันตารางลูกใดๆ อาจมีตารางลูกลงไปอีกชั้นหนึ่ง ทำให้มันมีฐานะเป็นตารางแม่ด้วยเช่นกัน ในทำนองเดียวกัน ตารางแม่ใดๆ อาจมีตารางแม่อยู่เหนือตัวมันอีก ทำให้มันมีฐานะเป็นตารางลูกด้วยเช่นกัน ข้อดี- ลักษณะโครงสร้างเข้าใจง่าย - เหมาะสำหรับงานที่ต้องการค้นหาข้อมูลแบบมีเงื่อนไขเป็นระดับและออกงานแบบเรียงลำดับต่อเนื่อง
- ป้องกันระบบความลับของข้อมูลได้ดี ข้อเสีย-คือการค้นหาข้อมูลทำได้ช้าเพราะต้องไล่ไปตามลำดับชั้น
HDM มีความสัมพันธ์เป็นแบบ "หนึ่งต่อหลาย" (one to many) เพราะตารางแม่หนึ่งตารางอาจมีตารางลูกได้หลายตาราง และในขณะเดียวกันตารางลูกใดๆ อาจมีตารางลูกลงไปอีกชั้นหนึ่ง ทำให้มันมีฐานะเป็นตารางแม่ด้วยเช่นกัน ในทำนองเดียวกัน ตารางแม่ใดๆ อาจมีตารางแม่อยู่เหนือตัวมันอีก ทำให้มันมีฐานะเป็นตารางลูกด้วยเช่นกัน ข้อดี- ลักษณะโครงสร้างเข้าใจง่าย - เหมาะสำหรับงานที่ต้องการค้นหาข้อมูลแบบมีเงื่อนไขเป็นระดับและออกงานแบบเรียงลำดับต่อเนื่อง
- ป้องกันระบบความลับของข้อมูลได้ดี ข้อเสีย-คือการค้นหาข้อมูลทำได้ช้าเพราะต้องไล่ไปตามลำดับชั้น
ฐานข้อมุลแบบเครือข่าย(Network Model)
คำว่าเครือข่ายในที่นี้ไม่ได้หมายถึงเครือข่ายคอมพิวเตอร์ แต่หมายถึงตารางต่างๆ ถูกนำมาเชื่อมโยงกันเป็นเครือข่ายเพื่อให้ตารางลูกมีตารางแม่ได้มากกว่าหนึ่งตาราง (ต่างจาก HDM ที่ตารางลูกมีตารางแม่ได้ได้เพียงตารางเดียว) NDM จึงมีความสัมพันธ์เป็นแบบ "หลายต่อหลาย" (many to many)
-ข้อดี เหมาะสำหรับงานที่แฟ้มข้อมูลมีความสัมพันธ์แบบเครือข่าย
การค้นหาข้อมูลมีเงื่อนไขได้มากและกว้างกว่าโครงสร้างแบบ
การค้นหาข้อมูลมีเงื่อนไขได้มากและกว้างกว่าโครงสร้างแบบ
ข้อเสีย ป้องกันความลับของข้อมูลได้ยาก คล้ายคลึงกันมากกับ HDM จึงมีข้อดีข้อเสียใกล้เคียงกัน
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น