​​数据模型主要包括三种类型：概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型​​。这三种模型分别对应数据抽象的不同层次，从业务需求到技术实现逐级细化，是数据库设计和数据分析的核心工具。

1. ​​概念数据模型​​
   面向业务人员和决策者，描述现实世界的业务逻辑和核心关系，不涉及技术细节。例如E-R模型通过实体、属性和联系表达业务规则，如“读者借阅图书”的关系。其核心价值在于​​统一业务理解​​，避免后续开发中的歧义。

2. ​​逻辑数据模型​​
   在概念模型基础上细化数据结构，明确实体属性、主外键约束等，适配特定数据库系统（如关系型或非关系型）。关系模型是最常见的逻辑模型，用二维表组织数据，支持SQL操作。其特点是​​平衡业务需求与技术可行性​​，如通过范式化减少冗余。

3. ​​物理数据模型​​
   聚焦技术实现，定义数据存储的物理细节，包括字段类型、索引、分区策略等。例如，为提升查询性能可能增加冗余字段或调整索引类型。​​直接影响系统性能和扩展性​​，需结合硬件和DBMS特性优化。

掌握这三种模型的差异与衔接，能高效完成从业务需求到数据库落地的全流程设计。实际应用中，建议先通过概念模型厘清业务本质，再逐步转化为可落地的技术方案。