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數據模型按不同的應用層次分成三種類型：分別是概念數據模型、邏輯數據模型、物理數據模型。
1、概念數據模型（Conceptual Data Model）：簡稱 概念模型 ，主要用來描述世界的概念化結構，它使數據庫的設計人員在設計的初始階段，擺脫計算機系統及DBMS的具體技術問題，集中精力分析數據以及數據之間的聯系 等，與具體的數據管理系統（Database Management System，簡稱DBMS）無關。概念數據模型必須換成邏輯數據模型，才能在DBMS中實現。
概念數據模型是最終用戶對數據存儲的看法，反映了最終用戶綜合性的信息需求，它以數據類的方式描述企業級的數據需求，數據類代表了在業務環境中自然聚集成的幾個主要類別數據。
概念數據模型的內容包括重要的 實體及實體之間的關系。在概念數據模型中不包括實體的屬性 ，也不用定義實體的主鍵 。這是概念數據模型和邏輯數據模型的主要區別。
概念數據模型的目標是統一業務概念，作為業務人員和技術人員之間溝通的橋梁，確定不同實體之間的最高層次的關系。
在有些數據模型的設計過程中，概念數據模型是和邏輯數據模型合在一起進行設計的。
以下是概念模型圖顯示方式
2、邏輯數據模型（Logical Data Model）:簡稱數據模型，這是用戶從數據庫所看到的模型，是具體的DBMS所支持的數據模型，如網狀數據模型(Network Data Model)、 層次數據模型 (Hierarchical Data Model)等等。 此模型既要面向用戶，又要面向系統 ，主要用於數據庫管理系統（DBMS）的實現。
邏輯數據模型反映的是系統分析設計人員對數據存儲的觀點，是對概念數據模型進一步的分解和細化。邏輯數據模型是根據業務規則確定的，關於業務對象、業務對象的數據項及業務對象之間關系的基本藍圖。
邏輯數據模型的內容包括所有的實體和關系，確定每個實體的屬性，定義每個實體的主鍵，指定實體的外鍵，需要進行范式化處理。
邏輯數據模型的目標是盡可能詳細的描述數據，但並不考慮數據在物理上如何來實現。
邏輯數據建模不僅會影響數據庫設計的方向，還間接影響最終數據庫的性能和管理。如果在實現邏輯數據模型時投入得足夠多，那么在物理數據模型設計時就可以有許多可供選擇的方法。
邏輯模型圖顯示 
3、物理數據模型（Physical Data Model）:面向計算機物理表示的模型，描述了數據在儲存介質上的組織結構，它不但與具體的DBMS 有關，而且還與操作系統和硬件有關。每一種邏輯數據模型在實現時都有起對應的物理數據模型。DBMS為了保證其獨立性與可移植性，大部分物理數據模型的實 現工作又系統自動完成，而設計者只設計索引、聚集等特殊結構。
物理結構圖顯示