仙桃數據模型的組成要素點擊了解更多「態物科技」

數據模型簡介在神策分析中，我們使用事件模型（Event 模型）來描述用戶在產品上的各種行為，這也是神策分析所有的接口和功能設計的依據。

簡單來說，事件模型包括事件（Event）和用戶（User）兩個實體，同時配合物品（Item）實體可以做各種維度分析，在神策分析中，分別提供了接口供使用者上傳和修改這兩類相應的數據，在使用產品的各個功能時，這兩類數據也可以分別或者貫通起來參與具體的分析和查詢。

邏輯數據模型邏輯數據模型（Logical Data Model），是一種面向數據庫系統的模型，是具體的DBMS所支持的數據模型，如網狀數據模型(Network Data Model)、層次數據模型(Hierarchical Data Model)等等。此模型既要面向用戶，又要面向系統，主要用于數據庫管理系統（DBMS）的實現 。

物理數據模型物理數據模型（Physical Data Model），是一種面向計算機物理表示的模型，描述了數據在儲存介質上的組織結構，它不但與具體的DBMS有關，而且還與操作系統和硬件有關。每一種邏輯數據模型在實現時都有其對應的物理數據模型。DBMS為了保證其獨立性與可移植性，大部分物理數據模型的實現工作由系統自動完成，而設計者只設計索引、聚集等特殊結構。

數據模型應滿足哪些方面的要求？

一是能比較真實地模擬現實世界；二是容易為人所理解；三是便于在計算機上實現。

目標類型是數據庫的組成成分，一般可分為兩類：數據類型、數據類型之間的聯系。數據類型如DBTG(數據庫任務組)網狀模型中的記錄型、數據項，關系模型中的關系、域等。聯系部分有DBTG網狀模型中的系型等。

數據結構是數據模型的基礎，數據操作和約束都基本建立在數據結構上。不同的數據結構具有不同的操作和約束

我們通過“體系感”來把控自己，通過圖紙來建立高樓大廈。同樣，我們可以通過“數據模型”來管理我們的數據。

數據模型就是數據的組織和存儲方法，它強調了從業務、數據存取和使用角度合理存儲數據、有了適合業務和基礎數據存儲環境的模型，那么大數據就會獲得以下好處：

性能

良好的數據模型你幫助我們快速查詢所需要的數據，減少數據的IO吞吐。

成本

良好的數據模型能極大地減少不必要的數據冗余，也能實現計算結果復用，極大地降低大數據系統中的存儲和計算成本。

效率

良好的數據模型能極大地改善用戶使用數據的體驗，提高使用數據的效率。

質量

良好的數據模型能改善數據統計口徑的不一致性，減少計算錯誤的可能下。