常用的数据模型包括以下几种：
概念数据模型：
描述了在某一特定环境中，数据之间的逻辑关系。
主要用于数据库设计阶段，帮助分析和理解数据需求。
常用的概念数据模型有实体-关系模型（ER模型）。
逻辑数据模型：
将概念数据模型转换为具体的数据库管理系统（DBMS）可以实现的逻辑结构。
逻辑数据模型描述了数据的逻辑结构和约束条件，但不涉及物理存储细节。
常见的逻辑数据模型包括网状数据模型、层次数据模型和关系数据模型。
物理数据模型：
描述数据在计算机存储介质上的组织结构和存储方式。
物理数据模型关注数据的物理存储细节，如文件组织、索引策略和数据布局。
不同的DBMS通常具有不同的物理数据模型。
面向对象数据模型：
基于面向对象编程的概念，将数据和操作封装成对象。
面向对象数据模型支持继承、封装和多态等面向对象的特性。
常用于数据库设计与开发，特别是与面向对象编程语言结合使用时。
NoSQL数据模型：
随着大数据和分布式系统的兴起而出现的数据模型。
NoSQL数据模型不依赖于传统的集中式关系数据库，而是采用更加灵活和可扩展的数据存储方式。
常见的NoSQL数据模型包括键值存储、列族存储、文档存储和图数据库模型。
这些数据模型在不同的应用场景和需求下具有各自的优势和适用性。在实际应用中，可以根据具体需求选择适当的数据模型进行数据设计和管理。
