阿里巴巴大数据实践之数据建模

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随着DT时代互联网、智能设备及其他信息技术的发展，数据爆发式增长，如何将这些数据进行有序、有结构地分类组织和存储是我们面临的一个挑战。 为什么需要数据建模 如果把数据看作图书馆里的书，我们希望看到它们在书架上分门别类地放置；如果把数据看作城市的建筑，我们希望城市规划布局合理；如果把数据看作电脑文件和文件夹，我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式，而不是糟糕混乱的桌面，经常为找一个文件而不知所措。

随着DT时代互联网、智能设备及其他信息技术的发展，数据爆发式增长，如何将这些数据进行有序、有结构地分类组织和存储是我们面临的一个挑战。

为什么需要数据建模

如果把数据看作图书馆里的书，我们希望看到它们在书架上分门别类地放置；如果把数据看作城市的建筑，我们希望城市规划布局合理；如果把数据看作电脑文件和文件夹，我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式，而不是糟糕混乱的桌面，经常为找一个文件而不知所措。

数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。Linux的创始人Torvalds有一段关于“什么才是优秀程序员”的话：“烂程序员关心的是代码，好程序员关心的是数据结构和它们之间的关系”，其阐述了数据模型的重要性。有了适合业务和基础数据存储环境的模型，那么大数据就能获得以下好处。

性能：良好的数据模型能帮助我们快速查询所需要的数据，减少数据的I/O吞吐。

成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。

效率：良好的数据模型能极大地改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率。

质量：良好的数据模型能改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算错误的可能性。

因此，毋庸置疑，大数据系统需要数据模型方法来帮助更好地组织和存储数据，以便在性能、成本、效率和质量之间取得最佳平衡。

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