宽表建模应用：适应快速迭代的互联网业务

基于宽表的数据建模应用

随着互联网产品迭代更新速度的加快，传统的数据仓库模型已经无法满足互联网业务快速变化的需求。宽表模型作为一种新型的数据建模方法，应运而生。它打破了传统数据仓库模型的垂直分区模式，将数据按主题域组织成宽表，以满足快速变化的业务需求。

互联网业务变化特性

互联网业务具有以下几个变化特性：

• 高并发性： 互联网业务往往需要支持海量用户同时访问，对系统并发性要求很高。
• 高可用性： 互联网业务需要7x24小时不间断运行，对系统可用性要求很高。
• 高扩展性： 互联网业务需要根据用户需求快速扩展，对系统扩展性要求很高。
• 高灵活性： 互联网业务需求变化快，对系统灵活性要求很高。

传统数仓模型存在的问题

传统数据仓库模型采用垂直分区模式，将数据按主题域切分存储在不同的表中。这种模式虽然有利于数据查询，但是对于互联网业务的快速变化需求来说，却存在以下几个问题：

• 数据冗余： 由于数据按主题域切分存储，导致数据冗余度高。
• 查询效率低： 当需要跨主题域查询数据时，需要对多个表进行关联查询，导致查询效率低。
• 扩展困难： 当需要添加新的主题域或维度时，需要对整个数据仓库模型进行重新设计，扩展困难。
• 灵活性差： 传统数据仓库模型的灵活性较差，无法快速适应业务需求的变化。

宽表模型原理及优缺点

宽表模型是一种将数据按主题域组织成宽表的数据建模方法。宽表中包含了所有与该主题域相关的数据，包括事实数据和维度数据。宽表模型具有以下几个优点：

• 数据冗余低： 宽表模型将数据按主题域组织存储，减少了数据冗余。
• 查询效率高： 宽表模型将数据集中存储在一个表中，跨主题域查询数据时不需要进行关联查询，提高了查询效率。
• 扩展容易： 宽表模型的扩展性较好，添加新的主题域或维度时只需对宽表进行扩充即可。
• 灵活性强： 宽表模型的灵活性较强，可以快速适应业务需求的变化。

但是，宽表模型也存在以下几个缺点：

• 数据量大： 宽表模型将所有数据存储在一个表中，导致数据量大。
• 维护困难： 宽表模型的维护难度较大，当需要对数据进行更新或删除时，需要对整个宽表进行操作。

宽表应用效果

宽表模型已经成功应用于许多互联网产品中，取得了良好的效果。例如：

• 淘宝： 淘宝采用宽表模型构建了其数据仓库，实现了海量数据的快速查询和分析，为淘宝的商品推荐、用户画像等业务提供了强大的数据支持。
• 京东： 京东也采用宽表模型构建了其数据仓库，实现了实时数据的快速处理和分析，为京东的库存管理、物流配送等业务提供了高效的数据支持。
• 美团： 美团采用宽表模型构建了其数据仓库，实现了跨业务的数据共享和分析，为美团的团购、外卖、酒店等业务提供了全面的数据支持。

结论

宽表模型是一种适用于互联网业务快速迭代的现代数据建模方法。它打破了传统数据仓库模型的垂直分区模式，将数据按主题域组织成宽表，满足了互联网业务快速变化的需求。宽表模型具有数据冗余低、查询效率高、扩展容易、灵活性强等优点，已经成功应用于许多互联网产品中，取得了良好的效果。