数据库架构定义如何在关系数据库中组织数据；这包括逻辑约束，例如表名称、字段、数据类型以及这些实体之间的关系。
架构通常使用可视化表示形式表示数据库架构，从而为组织的数据管理规范奠定基础。这种数据库架构设计过程也称为数据建模。
这些数据模型为各种角色提供服务，例如数据库用户、数据库管理员和程序员。例如，它可以帮助数据库管理员管理规范化流程以避免数据重复。此外，它还可以帮助分析师浏览这些数据结构，以编制报告或进行其他有价值的业务分析。这些图表是数据库管理系统 (DBMS) 中的重要文档，可以确保在各个利益相关方之间保持一致。
数据库架构被视为数据库的“蓝图”，它描述数据如何与其他表或其他数据模型相关联。然而，架构实际上不包含数据。
某一时刻的数据库数据样本称为数据库实例。它包含架构描述为数据值的所有属性。由于数据库实例只是给定时刻的快照，因此，它们可能会随时间而变化，这与数据库架构不同。
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虽然“架构”术语被广泛使用，但它通常指的是三种不同的架构类型：概念数据库架构、逻辑数据库架构和物理数据库架构。
- 概念架构提供系统包含的内容、组织方式以及涉及的业务规则的全局视图。概念模型通常是在收集初始项目要求的过程中创建的。
- 与概念架构相比，逻辑数据库架构不那么抽象。它们使用表名称、字段名称、实体关系和完整性约束等信息清楚地定义架构对象，即，任何管理数据库的规则。然而，它们通常不包括任何技术要求。
- 除了上下文信息（例如表名称、字段名称、实体关系等）以外，物理数据库架构还提供逻辑数据库架构类型所缺乏的技术信息。也就是说，它还包括用于在磁盘存储中创建这些数据结构的语法。
星形架构与雪花架构
在逻辑架构和物理架构中，数据库表具有主键或外键以作为表中的各个条目的唯一标识符。在 SQL 语句中使用这些键将表联接在一起，从而创建统一的信息视图。架构图表对显示表之间的这些关系特别有帮助，使分析师能够了解他们应联接的键。在关系数据库管理系统 (RDBMS) 上下文中，通常还会提到两种其他类型的架构，即星形架构和雪花架构。
概念、逻辑和物理架构在图表中包含不同级别的数据库相关信息，而星形架构和雪花架构以不同的方式表示实体之间的这些关系。更具体地说，星形架构是一种关系数据库架构，它由一个被维度表包围的中心事实表组成。与雪花架构相比，这往往被认为是一种更简单的架构。
雪花架构由一个与多个维度表相连的事实表组成，可以通过多对一关系将这些维度表连接到其他维度表。该架构具有低级别数据冗余的优点，但在查询性能方面不太高效。
顾名思义，星形架构往往看起来像一颗星星，而雪花架构往往像一片雪花。
随着大数据的不断发展，数据库对象和架构对于确保公司日常运营效率至关重要。如果关系模型组织混乱并且文档记录不完整，维护起来将会更加困难，从而给用户和公司都带来问题。
数据库架构的一些主要优点包括：
- 访问和安全性：数据库架构设计有助于将数据组织成单独的实体，从而更轻松地在另一个数据库中共享单个架构。管理员还可以通过数据库权限控制访问，从而为更专有的数据增加一层安全保护。例如，单个架构可能包含个人身份信息 (PII)，出于隐私和安全目的，您希望对其进行加密。
- 组织和沟通：数据库架构文档使组织更加有序，并使内部利益相关者之间的沟通更加顺畅。由于它提供了相同的事实来源，因此，用户可以了解表中的逻辑约束以及表之间的聚合方法。
- 完整性：这种组织和交流也有助于确保数据的有效性。例如，它可以帮助管理员管理规范化流程以避免数据重复。它还可以帮助监视是否符合架构数据库设计中的约束，从而遵循 ACID 特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）要求。