डेटा मॉडल्स का वर्गीकरण (Classification of Data Models) अब तक अनेक डेटा मॉडल्स (Data Models) प्रस्तावित किए गए हैं, जिन्हें इस आधार पर वर्गीकृत किया जा सकता है कि वे डेटाबेस (Database) के स्ट्रक्चर (Structure) को वर्णित करने के लिए किस किस प्रकार के कॉन्सेप्ट्स (Concepts) का प्रयोग करते हैं। डेटाबेस मॉडल्स (Database Models) को तीन वर्गों में वर्गीकृत किया जा सकता है-
  • ऑब्जेक्ट बेस्ड लॉजिकल मॉडल्स (Object Based Logical Models)
 • फिजिकल डेटा मॉडल्स (Physical Data Models)
•रिकॉर्ड बेस्ड लॉजिकल मॉडल्स (Record Based logical Models)





ऑब्जैक्ट बेस्ड लॉजिकल मॉडल्स (Object Based Logical Models) ऑब्जेक्ट बेस्ड लॉजिकल मॉडल (Object Based Logical Model), डेटा (Data) को कॉन्सेप्चुअल लेवल (Conceptual Level) और बू लेवल (View level) पर वर्णित करता है। अतः ऐसे कॉन्सेप्ट्स (Concepts) उपलब्ध कराता है, जो इससे काफी मिलते-जुलते हैं कि यूजर्स (Users) डेटा (Data) को किस तरह से परसीव (Perceive) करते है ऑब्जेक्ट बेस्ट लॉजिकल मॉडल (object Based logical Model) स्पष्ट रूप से डेटा (Data) कॉन्सटेन्ट्स (Constraints) को उल्लेखित करने की अनुमति प्रदान करता है। इस मॉडल (Model) के अन्तर्गत ईआर-मॉडल (ER. Model), ऑब्जेक्ट ओरिएन्टेड मॉडल (Object oriented Model), बायनरी मॉडल (Binary ModelD, सिमेन्टिक ईद मॉडल (Semantic Data Model), इन्फो लॉजिकल मॉडल (Info logical Model) और फंक्शनल डेटा मॉडल (Functional Data Model) आते हैं।





  फिजिकल डेटा मॉडल्स (Physical Data Models) फिजिकल डेटा मॉडल्स (Physical Data Models), ऐसे कॉन्सेप्ट्स (Concepts) उपलब्ध कराते हैं, जो यह वर्णन करते हैं कि डेटा (Data) कम्प्यूटर में कैसे स्टोर (Store) है। फिजिकल डेटा मॉडल्स (Physical Data Models) अवय लो-लेवल डेटा मॉडल्स (Law-Level Data Models) द्वारा उपलब्ध कराए जाने वाले कॉन्सेप्ट्स (Concepts) साधारणतया कम्प्यूटर विशेषज्ञों के प्रयोग के लिए सार्थक होते हैं, एन्ड यूजर्स (End Users) के लिए नहीं। फिजिकल डेटा मॉडल्स (Physical Data Models), इन्फॉर्मेशन (Information); जैसे-रिकॉर्ड फॉर्मेट्स (Record Formats), रिकॉर्ड ऑरिंग (Record Ordering) एवं एक्सेस पाथस (Access Paths), को रिप्रेजेन्ट (Represent) करके यह वर्णन करते हैं कि कम्प्यूटर में डेटा (Data) को फाइल्स (Files) के रूप में कैसे स्टोर (Store) किया जाता है। एक्सेस पाथ (Access Path), एक स्ट्रक्चर (Structure) होता है, जो किसी विशेष डेटाबेस (Database) के रिकॉर्ड्स (Records) की सर्विंग (Searthing) को सरल बनाता है।







  रिकॉर्ड बेस्ड लॉजिकल मॉडल्स (Record Based Logical Models) रिकॉर्ड बेस्ट लॉजिकल मॉडल्स (Record Based Logical Models) डेटा स्टोरेण (Data Storage) की डिटेल्स (Details) को हाइड (Hide) करते हैं, परन्तु इन्हें किसी कम्प्यूटर सिस्टम (Computer System) पर सीधे-सीधे इम्पलीमेन (Implement) अर्थात् क्रियान्वित किया जा सकता है। इनके द्वारा उपलब्ध कराए जाने वाले कॉन्सेप्ट्स (Concepts) के एन्ड यूजर्स (End Users) द्वारा समझा जा सकता है। रिकॉर्ड बेण्ड लॉजिकल मॉडल्स (Record Based Logical Models), ऐसे डेटा मॉडल्स (Data Models) है, जिनका सर्वाधिक प्रयोग पारम्परिक वाणिज्यिक डेटाबेस मैनेजमेन्ट सिस्टम्स (Traditional Commercial DBMS) में होता है। इनके अन्तर्गत रिलेशनल डेटाबेस मॉडल (Relational Database Model), नेटवर्क मॉडल (Network Model) और हिरारकिकल मॉडल (Hierarchical Model) आते हैं। रिकॉर्ड बेस्ट लॉजिकल मॉडल्स (Record Based Logical Models), रिकॉर्ड स्ट्रक्चर्स (Record Structures) का प्रयोग करके डेटा (Data) की विजेन्ट (Represent) करते हैं, अतः इन्हें रिप्रेजेन्टेशनल वा इम्पलीमेन्टेशन डेटा मॉडल्स (Representational or Implementation Data Models) भी कहा जाता है।







  ऑब्जैक्ट-ओरियन्टेड डेटाबेस मॉडल (Object-oriented Database Model) रिलेशनल डेटाबेस टेक्नोलॉजी (Relational Datalrase Technology), जटिल इन्फॉर्मेशन सिस्टम्स (Comples Information System) की आवश्यकताओं को हैण्डल (Handle) करने में असफल रहा है। रिलेशनल डेटाबेरा सिस्टम्स (Relational Database Systerms) के साथ प्रमुख समस्या यह है कि ये एप्लीकेशन डेवलपर्स (Application Developers) को इन्फॉर्मिशन (Information) को टेबल्स (Tables) में मॉडल (Model) करने के लिए बाध्य करते हैं जहां एन्टिटील (Entitles) के बीच के रिलेशनशिप्स (Relationships) को वैल्यूज़ (Values) के द्वारा परिभाषित किया जाता है। रिलेशनल डेटाबेस डिजाइन (Relational Database Design) वास्तव में एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें रीयल-वर्ल्ड ऑब्जेक्ट्स (Real- Word object) को टेबल्स (Tables) के स्वरूप में इस प्रकार रिप्रेजेन्ट (Represent) किया जाता है कि परफॉरमेन्स (Performance) अच्छा ही एवं डेटा इन्टिग्रिटी (Dara Integrity) को प्रिजर्व (Preserve) किया जा सके