数据模型按不同的应用层次分成三种类型：分别是概念数据模型、物理数据模型、逻辑数据模型。
概念数据模型
表达数据在现实生活中所表代表的含义的模型
比如学校和老师 是 1对多的关系 
物理数据模型
表示数据在系统内部的表示方法和存取方法的模型
比如数据存储位置 数据存储策略等等
逻辑数据模型
表达数据是如何进行组织的模型
逻辑数据模型包括 层次模型 、网状模型、关系模型、实体关联模型 基于对象的数据模型 半结构化数据模型 等等
这里主要介绍 层次模型 网状模型 和关系模型
层次模型
设计思想：
1.日常生活中的数据都有层次结构特性 比如 一个学校下面有专业 和管理部门 一个专业下面又有教研室和学生 等等
2.用树状 结构来组织数据的数据模型
3.每个节点表示一个记录类型(即实体)，含有记录类型的各个字段（即实体的各个属性）
4.如果要删除父节点，那么父节点下面的所有子节点都要同时删除
5.院系管理系统实例
优点：
1.结构简单、清晰
2.查询效率较高(实体之间的关系在底层中可以借由指针指针实现)
3.较好的数据完整性支持，正如上所说，如果要删除父节点，那么其下的所有子节点都要同时删除
缺点：
1.不能表示m:n的复杂关系
2.结构呆板不灵活
网状模型
设计思想：
1.用有向图表示实体和实体之间的联系 克服了层次状数据模型数据关系只能是1：n的缺陷
2.每个节点表示一个实体，节点之间的有向线段表示实体之间的联系
优点：
1.能够表达复杂的m:n关系
2.修改网状数据模型时，没有层次状数据模型的那么多的严格限制
3.执行操作的效率较高(实体之间的关系在底层中可以借由指针指针实现)
缺点：
1.随着应用环境的扩大，数据结构越来越复杂，数据的插入、删除牵动的相关数据太多，不利于数据库的维护和重建。
关系模型
设计思想：
1 .使用表格表示实体和实体之间的关系(一对一 ，一对多，多对多)
实例：
学生选课系统表设计
其中选课表中的sut_id和cour_id分别是引用学生表和课程表的cour_id的外键；教课表也是如此。
优点：
1.数据存取路径对用户而言是完全隐蔽，程序和数据具有高度的独立性
2. 结构简单明了
3.有坚实的数学理论做基础，包括逻辑计算、数学计算等。
缺点：
1. 查询效率低 (（查询时只需指明数据存在的表和需要的数据所在的列，不用指明具体的查找路径），因此加大了系统的负担)
2. 由于查询效率较低，因此需要数据库管理系统对查询进行优化，加大了DBMS的负担；
数据结构：
约束：
实体完整性：实体的主属性不能取空值
参照完整性：若A关系中的某个或者某些属性参照B或其他几个关系中的属性，那么在关系A中该属性要么为空，要么必须出现B或者其他的关系的对应属性中。
用户定义完整性：用户对某一个属性所指定的约束。例如，某些属性必须取唯一值，某些值的范围为0-100等。
