《大数据之路-阿里巴巴大数据实践》，作者阿里巴巴数据技术及产品部，第八章“大数据领域建模综述”
阿里的这本书之前又翻看过，很多实践是很棒的，也学习应用过一些规范，最近比较闲（失业在家），整理一下。最近搬家，有好多书，哎，有些书看完就处理掉吧，二手卖掉，要不搬家太痛苦了。
这一章是概述，主要介绍了关于建模相关的一些基础知识点，下面就总结下，算是对知识的回顾了。
为什么需要数据建模
记得面试的时候，有被问到过这个问题，也问过别人，考虑这个问题，从几个点来看：什么是数据建模？用了的话，有什么好处？
- 数据建模就是将数据进行有序、有结构的分类组织和存储，主要从业务、数据存取、使用三个角度考虑
通过数据建模，我们可以
- 获得性能的提升，减少IO吞吐
- 降低存储成本和计算成本，减少数据冗余，数据重用性高
- 提高使用效率
- 提高数据质量，统一数据口径，减少错误发生的可能
想写议论文一样，我们还可以通过类比来回答这一问题：
- 数据就像图书馆里的书，图书馆里的书分门别类，查找借阅非常方便，没有经过建模的数据，就像是一堆一堆的书籍，想象一下，你找一本书要多久？
- 数据就像一栋一栋建筑，整个城市的规划是需要设计的，你会把机场建在陆家嘴吗？
数据库和数据仓库
他们俩名字很像，外行人或者不了解的同学一开始会容易搞错，简单来说，数据库是用来存储数据的，而数据仓库也是需要建立的数据库之上的，它更多的是一种解决方案。
提到它俩的时候，兴许还会说说OLAP和OLTP，书中提到的一些点还是很好的。
- OLTP主要是随机读写，通常要满足3NF，需要满足事务
- OLAP主要是批量读写，不关注事务
建模方法
面试或者平时总会提到说怎么建模，用的谁谁的建模理论，说实话，我一直都记不住几位大师的名字，传统的建模方法一个是基于ER模型的，一个是基于维度建模的。书里总结的不错，让我们来学习下。
ER模型
Bill Inmon，数据仓库之父提出的建模方法。需要从全企业的高度设计一套3NF模型，需要了解企业业务和数据；实施周期非常长；对建模人员的要求非常高。
该模型主要是将数据进行整合，并不能直接用户分析决策维度模型
Kimball大师倡导的建模方法。从需求分析角度出发，关注用户如何快速完成需求分析，使用星型模型、雪花模型。
这是目前比较通用的方法，上手也很简单。DataVault 模型 & Anchor模型
这俩模型没怎么实践过，都是偏数据整合的，各有特点。
