​​数据模型主要包括层次模型、网状模型和关系模型三大经典类型，它们分别以树形结构、网状连接和二维表形式组织数据，满足不同的应用场景需求。​​

数据模型按抽象层次分为概念模型、逻辑模型和物理模型，但核心的三大数据结构模型是层次、网状和关系模型。​​层次模型​​采用树形结构，以“一对多”关系组织数据，优点是查询速度快、结构清晰，适合表示层级关系（如组织架构），但灵活性较差，难以处理复杂关系。​​网状模型​​允许数据间多对多关联，通过指针直接连接记录，能高效表达复杂网络（如交通路线），但指针维护成本高，用户操作复杂。​​关系模型​​以二维表形式存储数据，通过外键建立关联，具备高度灵活性和标准化（如SQL数据库），易扩展且支持复杂查询，但对大规模关联数据可能效率较低。

现代数据库多基于关系模型或其变体（如NoSQL），但网状和层次模型在特定领域仍有应用。选择数据模型时需权衡查询效率、数据复杂性与系统可维护性。