关系模型中，实体以及实体和实体之间的联系都用（）来表示。

在关系模型中，实体以及实体间的联系都用二维表（或称关系）来表示。这种数据结构将现实世界中的对象及其关联抽象为行列交织的表格形式，其中每行代表一个实体实例，每列对应实体的属性或联系的特征。

从技术定义看，关系模型的数据结构具有高度统一性。无论是“学生”“课程”等独立实体，还是“选课”“授课”等实体间联系，最终都映射为结构相似的二维表。例如，学生实体可表示为包含学号、姓名、专业等列的表，而学生与课程的多对多联系则通过“选课表”实现，该表包含学号、课程号、成绩等列，其中学号和课程号分别参照学生表和课程表的主键。这种设计使得关系数据库能够通过表间的主键与外键关联，灵活表达复杂的实体联系。

与层次模型（树型结构）、网状模型（有向图结构）等早期数据模型不同，二维表结构消除了数据存储对物理路径的依赖，通过结构化查询语言（SQL）即可实现高效的数据操作。例如，要查询某学生的选课情况，只需通过JOIN操作关联学生表和选课表，而非遍历复杂的树或图。这种“一次一集合”的操作方式，大幅提升了数据处理的直观性和效率。

关系模型的这种统一性还体现在完整性约束上。实体完整性确保表中每行数据唯一可标识（通常通过主键实现），参照完整性则保证表间关联的一致性（如选课表中的学号必须存在于学生表中）。这些约束机制进一步强化了二维表作为实体与联系载体的可靠性。

从概念建模到逻辑实现的映射过程也印证了这一点：E-R图中的实体和联系，在关系模型中最终都转化为二维表。例如，E-R图中用菱形表示的“指导”联系，在关系数据库中会被设计为包含导师工号、学生学号、指导时间等列的“指导表”。这种转化过程使得现实世界的复杂关系能够被简洁而精确地表达。

为什么关系模型能成为主流数据库技术的基础？正是因为二维表结构以极简的形式承载了丰富的语义信息，既降低了用户理解数据的门槛，又为计算机系统提供了高效的存储和查询机制。当我们在MySQL等关系数据库中创建表时，实际上就是在定义实体的属性和实体间的联系规则——这一切都始于关系模型对二维表的巧妙运用。