​​层次模型是一种传统的关系数据库模型，主要用于树状结构的数据表示，而非关系数据库（NoSQL）采用如键值对、文档、列族或图等形式，因此层次模型通常不用于非关系数据库。​​

1. ​​层次模型与关系模型的核心差异​​
   层次模型是基于树形结构的数据库模型，采用父子节点的一对多关系存储数据，适合组织结构、文件系统等明确层级关系的场景。而NoSQL（非关系数据库）通过灵活的数据模型（如文档存储、图结构）适应非结构化或关系复杂的数据，两者设计理念截然不同。

2. ​​非关系数据库的主流数据模型​​

   • ​​文档模型​​：如MongoDB，以JSON或BSON格式存储嵌套数据，灵活度高。
   • ​​键值对模型​​：通过Key-Value快速存取数据，适用于缓存（如Redis）。
   • ​​列族模型​​：按列存储数据，提升复杂查询效率（如Cassandra）。
   • ​​图模型​​：以节点和边表示复杂关系（如Neo4j）。

3. ​​层次模型的局限性​​
   层次模型无法直接支持多对多关系（需通过虚拟节点拆分，但会导致数据冗余）。而NoSQL通过灵活模型（如文档的嵌套或图的连接）天然支持此类需求，无需树状约束。

4. ​​技术演进的分离​​
   关系数据库（如MySQL、Oracle）通过标准化外键和SQL查询管理层次结构，但性能可能受限于JOIN操作复杂度；而NoSQL以牺牲部分一致性为代价，优先满足高并发与扩展性需求，两者技术栈差异显著。

5. ​​企业级选择逻辑​​
   若系统需强一致性且数据依赖明确层级（如部门架构），优先采用关系数据库中的层次模拟；若数据关系动态或高并发（如社交网络），则推荐非关系数据库的图/文档模型。

选择数据库模型需结合业务逻辑（数据关系复杂度）、性能要求（查询速度与扩展性）及开发效率（数据操作便利性），而非盲目匹配传统分类。