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很多大数据应用的实施似乎都是在一个现有的数据仓库上，添加一个或多个新的大容量数据流，还有一些支持数据存储和业务分析的***软硬件。数据存储问题通常是通过部署一个专门的硬件一体机来协调，这样就可以在存储大量数据的同时还能够提供超快的数据访问。

在这样的情况下，我们还需要考虑数据库设计的问题么?

大数据环境下的数据建模

大多数DBA认为：良好的数据库设计是系统和应用程序设计的一部分。很多的业务需求，如数据可用性，清理处理，还有应用性能都可以利用特定的数据库设计加以解决。

那么对于大数据又如何呢?有趣的是，为大数据业务分析提供软硬件解决方案的供应商总是宣称数据库设计并不是那么重要。他们认为，由于数据是以专门的格式进行存储的，所以大多数数据库设计便没有了用武之地。

在这个问题上的困惑通常是源于对解决方案要以何种特殊的方式执行大数据查询的误解。简单来说就是，在大多数情况下，数据会存储在两个地方：你当前的生产数据库管理系统(DBMS)和新型专用的一体机。当前的生产流程是提取，转换并加载数据到当前DBMS，继续按原样操作，还有一个额外步骤：每当你加载数据到一个表的时候，你还要确保新数据也能被加载到新一体机中去。

在DBMS加载成功后，便可以马上把数据加载到一体机，或者可以供后续执行分批处理。而重要的是，在任何大数据查询使用已加载数据来获得性能改善之前，必须先把数据加载到一体机。

数据库设计是质量的保证

有质量的数据库设计意味着什么呢?一般来说，数据库设计开始于数据模型和定义之间关系的业务规则。例如，订单总是与客户相关的，并且客户可能没有订单或者有多个订单。有了这些东西以及数据元素定义和属性，数据库设计就可以在以下领域解决，处理或是降低风险：

1.通过自动数据元素有效值检查来协助避免缺陷;

2.在应用构建和测试期间允许缺陷检测和修复;

3.尽可能让数据验证接近其源头;

4.提供稳定性，可靠性，数据可访问性和系统扩展性。

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