层次数据库
层次数据库也称为分层数据库是一种以树形结构存储和组织数据的模型。在该模型中，数据按照父子关系进行记录和排列，每个记录只有一个父节点（或根节点），从父记录分支的子记录（或从属记录）构成一个树形结构。这种结构的一个显著特点是其严格的树形结构和数据访问遵循的从根到叶的固定路径。
分层数据库模型最早由IBM于20世纪60年代开发，并在早期的大型机数据库管理系统中得到广泛应用。这种模型在一些特定的应用场景中仍然具有优势，例如文件系统、产品目录和组织结构图（例如Windows的文件资源管理器或UNIX的文件系统），并且这些场景中数据的组织自然适合于树形结构。层次数据库因其简单易懂的结构得到了广泛的应用，特别是对于那些数据结构清晰、层次分明的应用场景。层次数据库在维护数据完整性方面表现良好，其结构允许快速有效地检索和更新数据。层次数据库在处理层次结构清晰的大量数据时表现出很高的效率，这使得它在一些高性能应用中仍然具有吸引力。
分层数据库在处理复杂的多对多关系时可能不够灵活，这是其主要局限性之一。尽管如此，层次数据库模型在现代数据库技术的发展中仍然保持着重要的地位，特别是在需要清晰层次结构的数据组织中。尽管现代数据库技术已经衍生出了关系数据库和NoSQL数据库等多种模型，但层次模型在其擅长的领域仍然是一种有效的选择。
历史发展
数据建模开始
20世纪60年代，管理信息系统（MIS）兴起，标志着数据建模在商业和技术领域逐渐显示出其核心地位。在此之前，计算机主要用作大规模计算工具，数据存储相对有限。然而，随着管理信息系统的不断发展，对有效的数据组织和检索方法的需求急剧增加，这为数据库技术的蓬勃发展提供了强大的动力。在此背景下，1962年，通用电气公司的查尔斯·巴赫曼设计了集成数据存储（IDS），这是第一个具有网络模型的数据库管理系统，为数据的灵活表示和图形化呈现奠定了基础。同时推出了信息管理系统（IMS），这是IBM于1968年推出的第一个大型商业数据库管理系统。尽管它的树状数据组织很简单，但它有些不灵活，因为它严格限制了一对多关系格式。尽管如此，由于其直观性，层次数据库模型仍然在一些领域得到广泛应用。到20世纪60年代末，随着更多理论数据模型的引入，层次数据库模型开始与其他模型并行发展，这为数据组织和访问提供了多样化的选择，并促进了数据库技术向更加多样化和复杂的方向发展。
层次模型的普及性和局限性
20世纪70年代，分层数据库模型的流行与IBM的信息管理系统（IMS）的推出密切相关。层次模型是最早的数据模型之一，主要采用树结构来组织数据，其中每个数据元素只有一个父元素和多个子元素。该模型的优势在于其简单清晰的数据结构和较高的数据库查询效率，尤其是在处理大量数据时。IBM的IMS系统作为分层数据库管理系统的典型代表，自1968年开发以来一直以其独特的分层数据处理和优化数据独立性而闻名。然而，由于其严格的结构限制，分层数据库模型在处理复杂的多对多关系时不够灵活。这种局限性最终促使了关系数据库模型的出现。E.F. Codd在1970年发表了一篇划时代的论文，并提出了关系数据库的概念，即使用表来组织数据，每行代表一条记录，每列代表一个数据字段。这种结构的灵活性和直观性使数据存储和检索更加方便。
分层数据库模型正在变得过时
20世纪80年代，数据库模型的发展经历了巨大的变化，主要是从层次模型向关系模型的转变。关系模型的流行得益于其高效率和组织性，以及结构化查询语言（SQL）在20世纪80年代成为标准查询语言的事实。随着关系模型的兴起，数据库管理系统的设计和实现也发生了变化。这一时期的另一个重要发展是面向对象数据库管理系统（OODBMS）的出现，oo DBMS将数据视为对象，并与支持面向对象方法的编程语言兼容。这些变化不仅影响了数据库技术，而且促进了编程语言和软件工程的发展。这种趋势导致分层数据库模型的受欢迎程度急剧下降。由于其固有的结构限制和灵活性不足，分层模型逐渐被视为一种过时的技术，无法满足日益增长的多样化数据管理需求。
现代应用
在21世纪，尽管分层数据库模型不再是主流数据库技术，但它仍然在某些特定领域保持其重要性。特别是在那些对数据检索性能和系统可用性要求较高的应用中，层次模型由于其简单的结构和高效的数据检索能力仍然被认为是一种有效的解决方案。在银行、医疗保健和电信行业中，分层数据库因其高性能和高稳定性而仍被广泛使用。例如，银行系统中的交易处理和电信网络的配置管理都是层次数据库有效应用的例子。这些领域的数据通常具有清晰的层次结构，而层次数据库模型可以提供快速的数据访问和高效的事务处理能力。
模型结构
树枝状结构
层次数据库模型采用一种独特的树结构来组织和管理数据，这种结构类似于一棵倒置的树，以单个根记录作为整个数据结构的起点。在这个模型中，根记录位于层次结构的顶部，代表数据结构的最高级别。从这个根节点开始，数据结构分叉成多个分支，形成多级组织形式。这种分层方法使数据组织和访问的过程非常直观和有序。在分层数据库模型中，每个较低级别的记录可以有多个子记录，但每个子记录只能有一个直接父记录。这种一对多的关系为层次模型的数据组织提供了清晰的路径和结构。例如，在组织结构管理中，一个部门（父记录）可以有多个员工（子记录），但每个员工只属于一个部门。这种结构的优点是它为数据存储和访问提供了一种自然而直观的方式。用户可以轻松地从根记录开始向下浏览树形结构，直到找到所需的数据。然而，这种结构的缺点在于灵活性低。因为每个记录只能有一个父记录，所以在处理复杂的多对多关系或向现有结构添加新链接时，分层模型可能会显得有限。
记录和段（或节点）
在分层数据库模型中，记录（或段或节点）作为数据的基本单位发挥着关键作用。每个记录代表一个唯一的实体或对象，并包含一个或多个字段（或属性）来存储特定数据。这些字段中的数据可以是不同类型的信息，如文本、数字和日期。这种父子关系的设计使得分层数据库模型特别适合那些具有自然分层结构的数据场景。例如，在组织结构管理中，它广泛用于表达和管理组织结构，其中部门是父记录，员工是子记录。这种层次数据库模型的组织模式为处理和管理层次数据提供了一种结构化的有效方法。它在各个行业和领域都有应用，特别是在那些需要有效处理分层数据关系的场景中，例如企业组织结构管理、文件系统设计、产品分类和电子商务平台上的浏览。
父子关系
在分层数据库模型中，父子关系是构建和维护数据层次结构的基础。在此模型中，每个父记录可以有多个子记录，但每个子记录只能有一个父记录。这种一对多的关系形成了严格的树形结构，数据从根节点向下流动，形成了清晰的分层路径。层次数据库模型的这一特点使其特别适用于数据具有自然层次结构的场景。例如，组织结构中的不同部门（父记录）可以有多个员工（子记录），但每个员工只属于一个部门。但是，这种模型在处理多对多关系和灵活性方面有局限性。因为每个记录只能有一个直接父记录，所以在处理复杂的多对多关系或向现有结构添加新链接时，分层模型可能会显得有限。此外，程序员在开发应用程序时需要很好地理解这种层次结构，以便他们可以有效地遍历和查询所需的数据。
根记录
在层次数据库模型中，根记录是整个数据结构的核心和起点，位于层次结构的顶端。该记录是唯一的，因为它没有父记录，但可以有一个或多个子记录。根记录的存在定义了整个数据库的层次结构，所有其他记录都直接或间接与其连接。根记录的作用不仅是作为数据结构的起点，而且在组织和定位整个数据库层次结构中起着关键作用。例如，在文件系统中，根目录作为根记录，包含多个子目录和文件。在组织结构管理中，公司的最高管理层可以视为根记录，分为不同的部门和团队。因为根记录位于层次结构的顶部，所以它也是数据检索和遍历的起点。当访问特定数据时，用户或程序从根记录开始，沿着树结构向下遍历，直到找到所需的记录。这种自上而下的访问模式保证了数据检索的顺序和效率。然而，根记录的设计也带来了一些限制。在分层数据库中，所有的数据访问和操作都必须从这个单一入口点开始，这限制了数据结构的灵活性。例如，如果您需要添加或修改与根记录不直接相关的数据，您可能需要重新组织整个数据结构。然而，根记录的存在为分层数据库提供了一种清晰的结构化方式，尤其是在处理具有清晰层次结构的数据时，例如文件系统的组织和管理。
子记录
在分层数据库模型中，子记录与其父记录之间的链接形成了数据的分层结构。每个子记录继承其父记录的属性，还可能有自己的子记录，从而在层次结构中创建一个嵌套级别。这种分层模型建立了父子关系，其中一个记录可以是多个子记录的父记录，每个子记录只能有一个父记录。这种关系形成了严格的树形结构，数据访问遵循从根到叶的预定路径。分层数据库中子记录的作用不仅限于维护数据结构的层次结构，它们还允许对数据进行有效的组织和分类。例如，在组织结构管理中，子记录可以代表特定部门的员工。但是，这种模型在处理多对多关系和灵活性方面有局限性。由于每个记录只能有一个直接父记录，因此添加或修改与根记录不直接相关的数据可能需要重新组织整个数据结构。此外，分层数据库的这种结构可能会导致数据冗余，尤其是当相同的数据需要在多个父子关系中重复时。
访问和处理数据
在层次数据库模型中，数据访问和处理是通过预定义的层次结构实现的，这种结构通常以树形图的形式呈现。在这种结构中，数据被组织成多个级别，每个级别包含特定类型的记录，这些记录通过父子关系链接在一起，形成父子层次关系。数据访问是通过在层次数据库中遍历这种树结构来实现的。从根节点开始，根据要访问的数据类型和位置，向下遍历到相应的子节点。由于数据是分层组织的，因此对特定类型数据的访问需要遵循特定的路径。这种访问方式保证了数据访问的效率和结构的清晰性，但也带来了一定的灵活性限制，因为数据的访问路径是预定义的。在数据处理中，层次数据库利用其结构特点有效地管理和查询数据。例如，使用专门的分层查询语言或API，可以有效地搜索和操作树结构中的数据。此外，现代数据管理代数（如CNS-代数）也用于高效处理、搜索和获取分层数据。这些代数提供了一种统一的方法来处理不同级别的数据，从而使数据管理更加灵活和高效。层次数据库模型提供了一种有效的结构化数据访问和处理方法。它通过其独特的层次结构优化了数据的存储和访问，尽管这种结构也带来了一些限制。在现代应用中，结合先进的数据管理代数和查询技术，层次数据库在许多场合仍然发挥着重要作用。
应用示例
组织结构管理：分层数据库通过树形结构或类似的形式，可以直观地显示公司或组织内部的层级关系，包括部门、岗位和员工之间的隶属和协作关系。这种代表性不仅使创建和调整组织结构更容易，而且有助于人力资源部门更有效地进行人员配置、权限管理和绩效评估。
层次数据库网络拓扑分析：在复杂的计算机网络环境中，网络拓扑分析对于网络性能优化和故障排除非常重要。层次数据库在这一领域也显示出其独特的优势。通过分层数据结构，网络管理员可以清楚地了解网络中每个节点的连接关系和层次结构。这不仅有助于快速定位网络故障点，而且有助于管理员优化网络布局，提高网络的整体性能。
文件系统管理：文件系统是计算机中存储和管理文件的重要组件。随着计算机技术的不断发展，文件系统的规模和复杂性也在不断增加。层次数据库为文件系统提供了一种有效的管理方法。通过树结构或类似的形式，层次数据库可以清晰地表示文件系统中的目录结构和文件关系。这便于用户浏览和搜索文件，并且对设置文件的权限和访问控制也很有帮助。此外，分层数据库还支持文件的备份和恢复，为数据的安全性和可恢复性提供了有力保障。
地理信息系统：地理信息系统涉及大量地理空间数据的存储和管理。这些数据具有复杂的空间关系和属性信息，需要一种高效的数据管理方法。层次数据库在这一领域也显示出其独特的优势。通过分层数据结构，分层数据库可以清晰地表达地理空间数据之间的层次关系和从属关系。这使得空间查询、分析和可视化更加高效和准确。