根據應用層次的不同，數據模型分為三種類型:概念數據模型、邏輯數據模型和物理數據模型。
1.概念數據模型:簡稱概念模型，是數據庫用戶認識世界的模型。它主要用於描述世界的概念結構。它使數據庫設計人員能夠在設計初期擺脫計算機系統和DBMS的具體技術問題，集中精力分析數據和數據之間的關系，與具體的數據庫管理系統(DBMS)無關。概念數據模型必須被邏輯數據模型所取代，才能在DBMS中實現。
2.邏輯數據模型(Logical Data Model):簡稱數據模型，這是用戶從數據庫中看到的模型，是特定DBMS支持的數據模型，如網絡數據模型、層次數據模型等。該模型應該是面向用戶和面向系統的，主要用於數據庫管理系統(DBMS)的實現。
3.物理數據模型(Physical Data Model):簡稱physical model，是面向計算機物理表示的模型，描述存儲介質上數據的組織結構，不僅與具體的DBMS有關，還與操作系統和硬件有關。每個邏輯數據模型在實現時都有相應的物理數據模型。為了保證DBMS的獨立性和可移植性，大部分物理數據模型都是自動實現的，而設計人員只設計索引、聚集等特殊結構。
最常用的概念數據模型有E-R模型、擴展E-R模型、面向對象模型和謂詞模型。最常用的邏輯數據類型是層次模型、網格模型和關系模型。
數據庫領域使用的數據模型包括層次模型、網格模型和關系模型，其中關系模型應用最為廣泛。
層次模型:其特點是將數據組織成壹對多的關系結構。
層次結構使用關鍵字來訪問每個層次結構的每個部分。
優勢:
訪問方便，速度快。
結構清晰，易於理解
數據修改和數據庫擴展容易實現。
檢索關鍵屬性非常方便。
缺陷:
結構僵化，缺乏靈活性
同壹屬性的數據要多次存儲，數據冗余大(如公共邊)。
組織網格模型，不適合拓撲空間數據，使用連接指令或指針來確定數據之間的顯式連接關系，具有多對多數據組織的優點:
能夠清晰方便的表達數據之間的復雜關系。
少量數據冗余
缺陷:
網絡結構的復雜性增加了用戶查詢和定位的難度。
需要存儲數據之間關系的指針，增加了數據量。
修改數據不方便(必須修改指針)
關系數據庫模型以記錄組或數據表的形式組織數據，從而利用各種地理實體和屬性之間的關系進行存儲和轉換。在沒有層次和指針的情況下，建立空間數據和屬性數據之間的關系，是壹種非常有效的數據組織方法。
優勢:
結構特別靈活，滿足所有布爾邏輯運算和數學運算規則形成的查詢需求。
能夠搜索、組合和比較不同類型的數據。
添加和刪除數據非常方便。
缺陷:
當數據庫很大時，查找滿足特定關系的數據非常耗時。
不能滿足空間關系
問題2:
刪除“學生”表中性別為“男性”的記錄。
查詢學生表(列名，總分)，前提是總分大於85。