逻辑数据模型逻辑数据模型（Logical Data Model），是一种面向数据库系统的模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型(Network Data Model)、层次数据模型(Hierarchical Data Model)等等。此模型既要面向用户，又要面向系统，主要用于数据库管理系统（DBMS）的实现 。
物理数据模型物理数据模型（Physical Da
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逻辑数据模型逻辑数据模型（Logical Data Model），是一种面向数据库系统的模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型(Network Data Model)、层次数据模型(Hierarchical Data Model)等等。此模型既要面向用户，又要面向系统，主要用于数据库管理系统（DBMS）的实现 。
物理数据模型物理数据模型（Physical Data Model），是一种面向计算机物理表示的模型，描述了数据在储存介质上的组织结构，它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有其对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实现工作由系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。
建立数据库系统的目的，是为了实现对现实世界中各种信息的计算机处理。换言之，要实现计算机对现实世界中各种信息的自动化的处理，首先必须建立能够存储和管理现实世界中的信息的数据库系统。数据模型是数据库系统的中心和基础。任何一种数据库系统，都必须建立在一定的数据模型之上。由于现实世界的复杂性，不可能直接从现实世界中建立数据模型。
数据库系统由4个部分组成：
1、数据库（database，DB）是指长期存储在计算机内的，有组织，可共享的数据的集合。数据库中的数据按一定的数学模型组织、描述和存储，具有较小的冗余，较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。
2、硬件：构成计算机系统的各种物理设备，包括存储所需的外部设备。硬件的配置应满足整个数据库系统的需要。
我们通过“体系感”来把控自己，通过图纸来建立高楼大厦。同样，我们可以通过“数据模型”来管理我们的数据。
数据模型就是数据的组织和存储方法，它强调了从业务、数据存取和使用角度合理存储数据、有了适合业务和基础数据存储环境的模型，那么大数据就会获得以下好处：
性能
良好的数据模型你帮助我们查询所需要的数据，减少数据的IO吞吐。
成本
良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。
效率
良好的数据模型能极大地改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率。
质量
良好的数据模型能改善数据统计口径的不一致性，减少计算错误的可能下。
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