Esempi storici:
* IMS di IBM (sistema di gestione delle informazioni): Questo era un sistema di database gerarchico ampiamente usato negli anni '70 e '80. È stato spesso utilizzato per applicazioni mainframe in settori come banking, assicurazioni e compagnie aeree.
* Database di genealogia precoce: Rappresentare gli alberi di famiglia, dove i nodi genitori possederebbero informazioni su individui e nodi figlio avrebbero avuto informazioni sulla loro prole.
Esempi moderni (limitato):
* Alcune applicazioni specializzate: Potresti ancora incontrare database gerarchici in scenari molto specifici in cui la struttura dei dati è intrinsecamente simile a un albero. Per esempio:
* File system: La struttura di un file system, con directory e file organizzati in modo gerarchico, potrebbe essere considerata un database gerarchico.
* Documenti XML: I dati XML possono essere rappresentati utilizzando una struttura gerarchica.
* Grafici organizzativi: Rappresentare la struttura organizzativa di un'azienda, con ciascun nodo che rappresenta un dipartimento o un individuo, può essere modellato gerarchicamente.
Perché i database gerarchici sono meno comuni oggi:
* Flessibilità: I database relazionali offrono una maggiore flessibilità e facilità di interrogazione. Sono più adatti a relazioni complesse e strutture di dati.
* Ridondanza dei dati: I database gerarchici possono portare alla ridondanza dei dati, rendendo gli aggiornamenti più complessi e aumentando il rischio di incoerenze.
* Modellazione dei dati limitata: La rigida struttura degli alberi può essere restrittiva, rendendo difficile modellare le relazioni che non si adattano a uno schema gerarchico.
Alternative:
I database moderni si basano spesso su modelli relazionali, che sono più flessibili e potenti per rappresentare relazioni di dati complesse. È inoltre possibile trovare database NOSQL, come database di documenti (come MongoDB) e database grafici (come NEO4J), che forniscono diverse strutture di dati e funzionalità di query.
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