Daten können grundsätzlich zu sogenannten "Entitäten" zusammengefasst werden. Dabei handelt es sich um Klassen von Daten, die jeweils eine bestimmte Art und Anzahl spezifischer Merkmale aufweisen. So können beispielsweise die Städte Trento, Innsbruck und Luzern eine Klasse "Orte" bilden, der die Merkmale "Ortsname", "Längengrad", "Breitengrad", "Staat" und "Einwohnerzahl" zu eigen ist. Die einzelnen Mitglieder einer solchen Klasse unterscheiden sich durch die unterschiedlichen Werte der die Klasse ausmachenden Merkmale.
In einer relationalen Datenbank werden Entitäten idealerweise in jeweils eigenen Tabellen gespeichert, wobei jede Tabellenspalte die Werte jeweils eines spezifischen Merkmals aufnimmt. Die Tabellenzeilen enthalten die individuellen, durch ihre Merkmalswerte von einander unterschiedenen Mitglieder der Datenklasse (Entität). In den allermeisten Fällen – und so auch bei VerbaAlpina – stellt eine relationale Datenbank eine Sammlung verschiedener Entitäten (und somit Tabellen) dar, zwischen denen logische Beziehungen bestehen. So wäre etwa die Entität "Informant", die durch die Merkmale "Alter", "Geschlecht", "Geburtsort" und "Wohnort" definiert ist, mit der Entität "Orte" in der Weise logisch verbunden, dass die Werte der Merkmale "Geburtsort" und "Wohnort" Entsprechungen in der Entität "Orte" besitzen. Beziehungen zwischen Mitgliedern dieser beiden Entitäten ergeben sich aus Übereinstimmungen der Werte eines oder mehrerer, ihrem Wesen nach kongruenter, Merkmale der jeweiligen Entitäten. Im gegebenen Fall könnte sich theoretisch eine Zuordnung aus identischen Werten der Merkmale "Geburtsort" und "Ortsname" ergeben, wodurch mittelbar einem Informanten die Geokoordinaten seines Geburtsortes zugeordnet werden könnten. Es ist leicht zu erkennen, dass in diesem Beispiel Probleme aufgrund von Homonymen auftreten könnten. Um dergleichen zu vermeiden, ist es üblich, Ganzzahlen als Identifikatoren (kurz: "ID") zu verwenden, die die Mitglieder einer Entität eindeutig bezeichnen.
Das skizzierte System der Entitäten und ihrer logischen Zusammenhänge wird als Entity Relationship bezeichnet. Der in einer relationalen Datenbank gesammelte Datenbestand ist ohne eine Erläuterung dieser dort bestehenden Abhängigkeiten nur schwer versteh- und nutzbar. Üblicherweise erfolgt die Abbildung der Entity Relationship in Gestalt eines graphischen Schemas.
Die Entity Relationship unterliegt während der zyklischen Entwicklungsphasen von VerbaAlpina (s.Versionierung) ständigen Anpassungen und somit Veränderungen. Jeder archivierten Version von VerbaAlpina wird das Entity Relationship Modell der jeweils zugrundeliegenden Datenbankversion in Form eines ER-Diagramms beigegeben, das mit dem Programm yEd erzeugt und als GraphML abgespeichert wird. Die mit automatischen Tools erzeugten Diagramme werden wegen des damit verbundenen erheblichen Arbeitsaufwands nicht nachträglich graphisch aufbereitet. Aus diesem Grund und wegen der hohen Komplexität der abgebildeten Strukturen sind sie daher in aller Regel für Außenstehende nicht auf Anhieb zu verstehen. Sie enthalten jedoch alle für das Verständnis der Struktur von VA_DB nötigen Informationen und stellen somit eine wichtige Voraussetzung für die Nutzung der Datenbank auch nach dem Ende der Projektförderung dar. Folgende Graphik basiert auf den Entitäten und Verknüpfungen der Datenbank VA_XXX in ihrem aktuellen Zustand (30.11.2017), bildet diese jedoch nicht vollständig ab und ist nur als illustrierendes Beispiel zu verstehen:
