关系型数据库中的模式（Schema）定义了数据的结构和组织方式。它就像一个蓝图，概述了数据的存储方式，包括表、列、数据类型、关系和约束。例如，一个模式可能指定一个 users 表包含 id (整数)、name (字符串) 和 email (字符串) 等列，其中 id 是主键。模式通过强制执行规则来确保一致性，例如要求每个用户都有唯一的电子邮件或防止重复条目。如果没有模式，数据库将缺乏可预测的结构，难以可靠地查询或管理数据。
模式还将数据库的逻辑设计与其物理存储分开。从逻辑上看，它定义了表、列和关系（例如，将订单链接到用户的外键）。从物理上看，它可能会影响数据在磁盘上的存储方式，例如用于加快查询速度的索引策略。例如，模式可能在 email 列上包含一个索引，以加快搜索速度。模式还在通过控制访问权限方面发挥作用——数据库管理员可能会限制某些角色修改表或视图等模式元素。这种分离使得开发人员可以专注于数据建模，而无需担心底层存储细节，同时数据库引擎可以根据模式的约束来优化性能。
在实践中，模式通常使用 SQL 命令进行管理，例如 CREATE TABLE 或 ALTER TABLE。迁移脚本或 ORM（例如 Django ORM、SQLAlchemy）等工具可自动化模式更改，以确保跨环境的一致性。例如，团队可能会对模式更改进行版本控制，以追踪何时向 users 表添加了 birthdate 列。精心设计的模式在灵活性和约束之间取得平衡，避免过于僵化的结构，同时防止无效数据。规划不当的模式可能导致性能问题（例如由于缺少索引导致的查询缓慢）或数据异常（例如未正确执行关系时产生的孤立记录）。通过预先定义明确的规则，模式有助于在应用程序增长时保持数据质量和可伸缩性。