常用的关系模型有以下几种：
1. 关系模型（Relational Model）：由IBM公司于上世纪70年代提出，是最早的关系型数据库模型。它采用二维表格结构来表示实体与实体之间的联系，具有简单、安全、可靠等优点。
2. 网状模型（Network Model）：由IBM公司于上世纪60年代提出，是一种基于树形结构的关系型数据库模型。它能够表示复杂的数据结构，如多对多联系等。
3. 层次模型（Hierarchical Model）：由美国通用汽车公司于上世纪60年代提出，是一种基于树形结构的数据库模型。它能够方便地表示具有层次关系的数据，如组织机构、人事管理等。
4. 面向对象模型（Object-Oriented Model）：是一种以对象为基础的数据库模型，它将数据和操作封装在一起，能够表示现实世界中的对象和对象之间的关系。
5. 分布式数据库系统模型：是一种将数据分布在多个物理位置上，通过网络连接进行数据访问的数据库模型。它能够实现数据的高可用性、可扩展性和可靠性。
以上这些关系模型各有优缺点，适用于不同的应用场景。选择哪种模型取决于具体的需求和约束条件。
常用的关系模型有以下几种：
1. 关系型数据库（RDBMS）：如MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL等，它们支持关系型数据模型，具有结构化、复杂查询、数据完整性等特点。
2. 文档数据库（Document Database）：如MongoDB、CouchDB等，它们以JSON或BSON等二进制格式存储数据，支持丰富的查询语言，并且可以方便地处理非结构化和半结构化数据。
3. 键值存储数据库（Key-Value Store）：如Redis、Memcached等，它们以键值对的形式存储数据，具有快速查询和低成本的特点，适用于缓存和日志等场景。
4. 图形数据库（Graph Database）：如Neo4j、Apache TinkerPop等，它们支持图形结构来存储和查询复杂的数据关系，适用于社交网络、推荐系统等领域。
5. 分布式数据库（Distributed Database）：如Cassandra、Couchbase等，它们将数据分散存储在多个节点上，具有高可用性、可扩展性和容错性等特点，适用于大型企业级应用。
这些关系模型各有优缺点，适用于不同的应用场景。在选择适合的关系模型时，需要根据具体需求和场景进行评估。
常用的关系模型在设计和实施时，需要注意以下几个事项：
1. 规范化：为了提高查询效率，关系模型通常会进行规范化，即对表进行分解以消除数据冗余和减少查询时间。
2. 完整性约束：关系模型需要遵守一定的完整性规则，例如数据完整性和实体完整性等，以防止数据丢失或损坏。
3. 列的数据类型：选择合适的列的数据类型对于关系模型至关重要，因为它会影响数据的存储效率、查询性能以及数据的一致性。
4. 外键使用：在关系模型中，一个表中的列与其他表中的列相关，形成外键关系。合理使用外键可以加强数据的关联性和完整性。
5. 避免过度规范化：过度规范化可能会破坏数据的一致性和完整性，因此需要适度。
6. 合理设计表结构：表结构应尽可能简单明了，并根据实际需求确定列的数量和数据类型。
7. 避免数据冗余：在设计关系模型时，应尽量避免数据冗余，以减少存储空间和提高数据一致性。
8. 考虑并发控制：在处理多个用户或进程同时对数据进行操作的情况时，关系模型需要考虑并发控制，以保证数据的一致性。
9. 考虑安全性：关系模型需要考虑数据的安全性，如权限控制、数据加密等，以确保数据的机密性和完整性。
10. 合理使用索引：索引可以提高查询效率，但过多或过少的索引会影响性能。因此，在创建索引时需要权衡查询效率和存储空间之间的平衡。
通过遵循这些注意事项，可以更好地实现关系模型并提高数据管理的效率和可靠性。
