​​数据库的三种核心概念模型是概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型，它们分别面向不同层次的数据抽象，满足从用户需求分析到系统落地实现的全流程需求。​​

概念数据模型（Conceptual Data Model）面向最终用户和需求场景，通过E-R图、面向对象等可视化手段描述数据实体及其关联，强调与具体技术解耦，例如企业信息系统设计中用“客户-订单”关系表达业务逻辑，独立于后续数据库实现。逻辑数据模型（Logical Data Model）是概念模型的具体化，确定数据架构与DBMS的映射关系，如关系型数据库选择表、字段、主键约束等，需结合系统支持的模型类型（层次/网状/关系）完成结构设计。物理数据模型（Physical Data Model）聚焦底层存储细节，包括文件组织形式（索引、分区）、硬件适配与性能优化，例如MySQL通过InnoDB引擎实现事务和聚簇索引，直接决定查询效率与资源利用率。

选择模型时需权衡开发目标与技术条件，概念模型确保业务逻辑清晰，逻辑模型保障系统规范性，物理模型影响运行效率。现代数据库工具通常提供跨层级协同支持，例如从ER图生成SQL建表语句，或通过参数调整优化物理存储路径，平衡设计与实现效率。