​​数据模型是用于描述数据结构和关系的抽象框架，不同数据模型在数据组织方式、关系表达及适用场景中各有侧重，​​其中层次模型、网状模型、关系模型是传统主流模型，而面向对象、图模型和NoSQL模型则聚焦现代复杂场景需求。以下从联系与差异展开解析。

数据模型的核心均在于抽象现实世界数据结构与关系，例如层次模型以树形结构定义父子关系，网状模型扩展节点多父连接，关系模型通过二维表和主外键关联实现多对多映射，而图形模型利用节点和边精准表达复杂网络关系。概念模型与逻辑/物理模型的分层协作则贯穿系统设计全过程——概念模型（如E-R图）聚焦业务逻辑抽象，逻辑模型落地为数据库语言（如SQL），物理模型适配具体存储引擎（如索引优化）。

层次模型简化父子层级查询，但无法灵活扩展多对多关联；网状模型支持交叉引用，但路径结构复杂易失控。关系模型通过表与索引实现平衡，具备高可移植性，而面向对象模型以封装性优化多态关联，但查询性能较低。图模型在社交网络和知识图谱中优势突出，然存储开销较高。NoSQL通过灵活模式降低事务复杂度，牺牲一致性以换取高扩展性。多维模型专为数据仓库设计，优化OLAP分析效率却弱化实时交易场景。

选择模型时需考量数据复杂度、查询模式及系统性能，合理组合互补特性可提升管理效能。理解模型联系与差异，是构建高效且可拓展数据架构的基石。