所以这更像是一个概念性问题。可能有一些基本概念我不明白，所以请指出我理解中的任何错误。
我的任务是设计一个框架，其中一部分是我有一个MySQL数据库和一个充当数据访问层的REST API。现在，用户应该能够解析各种数据（JSON，CSV，XML，文本，源代码等）并将其发送到REST API，后者将数据持久保存到数据库。
问题1：我是否应该指定发送到REST API的所有数据都应该是JSON格式，无论解析什么？这将确保（最好地理解我）语言独立性，并为REST API提供一种通用格式来处理。
问题2：谈到数据模型时，我应该指定什么？它是否像一个模型适合所有类型的东西，或者数据模型是否可以根据传入的数据进行更改？
问题3：当我想到一个关系数据模型时，会想到创建关系的外键思想。现在，某些数据可能根本不包含任何关系。如果我们想到像Customer Order那样的数据，那么关系很容易识别。但是，如果数据根本没有任何关系呢？关系模型如何适应这种情况？
非常感谢任何帮助/建议。谢谢！
编辑：
首先，数据可以是结构化的（比如XML）和非结构化的（比如两个文本文件）。我希望DAL能够处理和保存任何数据（这就是为什么我想到了DB前面的REST接口）。
其次，我最近也考虑过将MongoDB作为一个选项进行调查（之前我从未使用过NoSQL DB）。如果REST中的传入数据是JSON，那么使用它是有意义的。根据我的理解，我可以在Mongo中创建一个集合。这比使用Relational DB更有意义吗？
最后，至于我想对数据做什么，我有一个工具，可以对数据进行一种差异分析（想想git diff）。假设我发送了两个XML文件，该工具从数据库中检索它并执行差异分析并将结果存储回DB中。
根据这些要求，最佳的解决方法是什么？
答案取决于它是什么类型的数据。对于相同的数据，所有这些不同的数据类型是否使用不同的表示法？如果是这样，那么存储在规范化的数据库表中是可行的方法。如果它恰好是任意字符串碰巧有某种形式的编码，那么它最好以raw格式存储。
同样，这取决于你之后想要做什么。您在分析数据，并报告它吗？您正在阅读一种格式并转换为另一种格式吗？在某些符号或其他符号中是否都是某种形式的键值对
如果不了解你想要实现的目标，就无法进一步回答这个问题。