本书基于阿里巴巴集团在数据建模领域的丰富经验编写，汇集了众多实践案例和解决方案，旨在帮助读者理解和应用高效的数据模型设计。
随着DT时代互联网、智能设备及其他信息技术的快速发展，数据呈现爆发式增长的趋势。如何有效地组织和存储这些海量数据成为我们面临的一项重要挑战。
如果将数据比作图书馆中的书籍，我们需要按照分类将其有序地放置在书架上；若把数据看作城市的建筑群，则希望城市规划布局合理；而当数据视同电脑文件时，理想的状况是它们被妥善地归类于相应的文件夹中，而非散乱无序的桌面。因此，构建良好的数据模型至关重要。它不仅关乎如何存储和组织数据，还强调从业务需求、存取方式及使用角度出发来合理安排。
Linux创始人Torvalds曾言，“烂程序”（此处原文提到“烂程序员写出来的代码”，但根据上下文推测应为引用中的一部分，并非完整语句或直接引述）。
在大数据实践中，数据建模是不可或缺的关键环节。它关乎如何高效地组织和存储海量信息以支持低成本、高质量的数据处理与分析需求。随着互联网技术的快速发展及智能设备的大规模应用，数据量激增使得有效的数据模型设计成为解决上述挑战的核心手段。
通过良好的数据模型构建，我们能够实现快速查询、减少IO成本、避免冗余并提升用户工作效率的同时确保数据质量的一致性，从而预防统计口径不一致和计算错误等问题的发生。关系数据库理论由E.F.Codd提出，在现代企业信息系统及数据仓库建设中占据基础地位；尽管大数据环境引入了NoSQL与分布式计算技术（如Hadoop、Spark以及MaxCompute），但基于表的存储方式及其关联性描述依然广泛使用，且仍以Codd的关系理论为基础。
在构建数据仓库时，常见的两种模型方法为ER模型和维度模型。前者由Bill Inmon提出，强调从企业整体视角出发建立符合第三范式的数据库架构，并注重跨部门的数据整合工作；后者则主要关注于简化分析流程及提升性能表现，在Ralph Kimball的倡导下发展起来。
具体而言，Teradata公司提供的FS-LDM即为一种基于金融业务场景下的ER模型实例。通过预先设定好的业务主题模板，它能够帮助企业快速搭建适用性强且高效的数据仓库框架。
阿里巴巴在实践大数据过程中同样高度重视数据建模的重要性。根据不同的业务需求和处理环境选择恰当的模型方法可以显著优化系统性能、降低运营成本，并确保数据质量以最大化地释放其潜在价值。无论是ER还是维度模型的选择，都需要依据实际应用背景与目标灵活调整并定制化开发。
5星
