数据模型是指描述数据结构、数据操作和数据约束之间逻辑关系的一种概念模型，简单来说就是描述了数据在计算机中如何存储和组织的规则和方法论。

为什么需要数据模型呢？因为计算机内存中存储的是二进制数据，没有规则的组织和描述的话，单独的二进制数据是无法处理的。只有通过数据模型来描述数据的结构、操作和约束，才能使计算机正确识别、操作和存储数据。

常见的数据模型类型有层次模型、网状模型和关系模型三种。其中，关系模型是目前应用最广泛的一种数据模型。它将数据看做是一张二维表格，其中每行表示一条记录，每列表示一个属性。表格中的每个单元格都存储着一个数据元素。

关系模型的优点有：

1. 结构简单，直观易懂。

2. 实现方便，软件支持较好。

3. 数据一致性高，可以通过各种约束条件和完整性规则来保证数据的一致性。

关系模型的缺点有：

1. 冗余较大，数据冗余度高。

2. 处理效率较低，需要进行大量的表连接操作来查询数据，造成效率低下。

随着数据量的不断增长和数据处理需求的不断变化，各种新的数据模型不断涌现，比如非关系型数据库（NoSQL）数据模型。这种模型的特点是数据结构松散，不一定需要先定义好表结构，可以不用事先定义好表和列，而是通过自由的、动态的数据结构来存储和组织数据。

总的来说，数据模型作为一种概念模型，是数据存储和管理过程中必不可少的一环。只有通过清晰的数据模型定义，才能使数据更好的被理解、管理和利用。

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