數據抽象結構是對現實世界的一種抽象從實際的人、物、事和概念中抽取所關心的共同特性，忽略非本質的細節把這些特性用各種概念精確地加以描述這些概念組成了某種模型。
三種常用抽象,分類,聚集（Aggregation）,概括（Generalization）,數據抽象的用途,
三種常用抽象
分類
（Classification）
定義某一類概念作為現實世界中一組對象的類型
這些對象具有某些共同的特性和行為
它抽象了對象值和型之間的“is member of”的語義
在E-R模型中，實體型就是這種抽象
聚集（Aggregation）
定義某一類型的組成成分
它抽象了對象內部類型和成分之間“is part of”的語義
在E-R模型中若干屬性的聚集組成了實體型，就是這種抽象
概括（Generalization）
定義類型之間的一種子集聯繫
它抽象了類型之間的“is subset of”的語義
概括有一個很重要的性質：繼承性。子類繼承超類上定義的所有抽象。
註：原E-R模型不具有概括，本書對E-R模型作了擴充，允許定義超類實體型和子類實體型。
用雙豎邊的矩形框表示子類，用直線加小圓圈表示超類-子類的聯繫
數據抽象的用途
對需求分析階段收集到的數據進行分類、組織（聚集），形成實體，實體的屬性，標識實體的碼
，確定實體之間的聯繫類型(1:1，1:n，m:n)
