数据模型是现实世界数据特征的抽象，用于描述一组数据的概念和定义。由于计算机不能直接处理现实的事物，所以人们只有将现实事物抽象转成数字化的数据，才能让计算机识别处理。数据模型是数据库中数据的存储方式，是数据库系统的基础。数据模型主要包括概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型三方面。数据模型所描述的部分包含数据结构、数据操作和数据约束三个部分。数据结构用于描述系统的静态特征，包括数据的类型、内容、性质及数据之间的联系等。它是数据模型的基础，也是刻画一个数据模型性质最重要的方面。数据操作用于描述系统的动态特征，包括数据的插入、修改、删除和查询等。数据模型必须定义这些操作的确切含义、操作符号、操作规则及实现操作的语言。数据的约束条件实际上是一组完整性规则的集合。完整性规则是指给定数据模型中的数据及其联系所具有的制约和存储规则，用以限定符合数据模型的数据库及其状态的变化，以保证数据的正确性、有效性和相容性。 数据库的类型是根据数据模型来划分，常用的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型。模型之间的根本区别在于数据之间联系的表示方式不同(即记录型之间的联系方式不同)。层次模型以“树结构”表示数据之间的联系。网状模型是以“图结构”来表示数据之间的联系。关系模型是用“二维表”(或称为关系)来表示数据之间的联系。以关系数据库为代表，通过将数据表示为实体及其关系来表示数据。 数据库系统实现主要包含存储管理、查询处理和事务处理三个部分。 传统数据库系统基于磁盘的存储来组织数据以对数据进行高效访问，数据库中的数据通常驻留在磁盘（辅助存储器）上，但是数据必须在主存储器中才能对其进行有用的操作。而存储管理器就是用来控制数据在磁盘上的放置和在磁盘与主存之间的移动。并且为了提升效率，DBMS通常直接控制在磁盘上的存储，存储管理器跟踪文件在磁盘上所处的位置。缓冲区管理器负责将可利用的主存空间分割成缓冲区。不同的DBMS成分所需要的信息的类型包括数据、元数据、日志记录和索引等。 数据库系统的查询处理分为查询分析、查询检查、查询优化和查询执行四个阶段。其中查询优化是数据库系统实现的关键技术，其减轻了用户选择存取路径的负担，用户只需指明“怎么干”即可。查询优化是选择一个高效执行的查询处理的策略，主要分为代数优化和物理优化。其中代数优化是指关系代数表达式的优化，即按照一定规则，通过对代数表达式进行等价变换，以此使得查询效率更高效。物理优化则是指存取路径和底层操作算法的组合，使查询执行更高效。整体的执行过程是：由查询编译器进行分析和优化，得到的查询计划被传达给执行引擎实行优化后的查询计划。 事务是一组若干个查询和其他动作，是必须作为一个原子被孤立执行的单位。事务处理器主要被分为两个部分：并发控制器（保证事务的原子性和孤立性）和日志管理器（保证事务的持久性和一致性）。事务的执行从表面上看是孤立的，但是实际上在系统中常常有多个事务在同时执行。并发控制可以保证多个事务的动作按照某种适当的顺序执行，并且能满足可串行化调度策略。封锁是实行并发控制的主要技术，这些不同类型的锁可以防止多个事务以造成不良后果的方式存取数据的相同部分，从而对查询和其他数据库操作的执行发生影响。而日志记录则是为了保证事务的持久性。日志管理器能根据数据库变化的日志，实现多种不同故障下对于数据库系统的恢复，并将数据库恢复到某个一致的状态。