在实际数据库系统中，​​支持的主要数据模型包括关系型、层次型、网状型、面向对象型和NoSQL（键值、列族、文档、图形）模型​​。这些模型各有优劣，适用于不同场景的数据存储与管理需求。

1. ​​关系型模型​​：以二维表形式组织数据，通过主键和外键建立关联。其优势在于结构清晰、支持复杂查询（SQL）和事务（ACID特性），但扩展性受限，适合需要强一致性的场景，如金融系统。代表数据库包括MySQL、Oracle。

2. ​​层次型模型​​：采用树形结构，体现“一对多”关系，适合具有明确层级的数据（如文件系统）。缺点是难以处理多对多关系，灵活性较低。早期应用如IBM的IMS。

3. ​​网状模型​​：扩展了层次模型，允许节点多父多子，能表示复杂关联，但设计复杂且查询效率低。典型代表是CODASYL数据库。

4. ​​面向对象模型​​：将数据封装为对象，支持继承和多态，适合复杂业务逻辑（如工程设计）。MongoDB等文档数据库也部分借鉴此思想。

5. ​​NoSQL模型​​：为应对大数据和高并发而生，分为四类：

   • ​​键值型​​（如Redis）：高性能读写，适合缓存；
   • ​​列族型​​（如HBase）：优化海量数据存储；
   • ​​文档型​​（如MongoDB）：灵活存储半结构化数据；
   • ​​图形型​​（如Neo4j）：高效处理关联关系（如社交网络）。

选择数据模型需权衡​​数据结构复杂性、扩展需求、一致性要求及性能目标​​。例如，关系型适合事务处理，NoSQL擅长横向扩展，而图形模型专精关联分析。随着混合数据库（如NewSQL）的兴起，未来模型界限可能进一步模糊。