数据模型主要可分为‌概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型‌三类。‌概念模型‌用于描述业务需求中的高层次抽象关系，‌逻辑模型‌进一步细化数据结构与规则，‌物理模型‌则直接对应数据库的具体实现。

1. ‌概念数据模型‌
   聚焦业务领域的核心概念及其关联，不涉及技术细节。常用实体-关系图（ER图）表示，如“客户”“订单”等实体及其交互关系。适用于需求分析阶段，帮助业务人员与技术团队达成共识。

2. ‌逻辑数据模型‌
   在概念模型基础上定义详细的数据结构，包括实体属性、主外键约束、数据类型等。例如将“客户”细化为“客户ID（主键）、姓名、联系方式”等字段。独立于具体数据库系统，用于指导系统设计。

3. ‌物理数据模型‌
   针对特定数据库（如MySQL、Oracle）的实际实现方案，包含表结构、索引、分区等优化细节。例如将逻辑模型中的“客户表”转化为带B树索引的物理表，并考虑存储引擎性能。

选择合适的数据模型层级能有效提升系统设计的清晰度与可维护性，建议从概念到物理逐层细化，确保业务需求精准落地。