2 months ago
- 数据建模（意义的表达）与模式设计（物理实现）是不同的概念，但常常被混淆。
- 历史上，科德提出的关系模型强调数据独立性，然而物理模式逐渐占据主导地位，ORM 和 dbt 进一步模糊了“模型”这一术语。
- 数据建模是一种语言/政治性活动，关注事物存在的方式、定义、关系、规则以及随时间的变化。
- 模式设计涉及表、索引、分区以及特定引擎的机制，它是数据模型的下游环节。
- 一个数据模型可以支持多种模式（例如关系型、JSON、Parquet），而一种模式可能暗中支持冲突的模型，导致不一致的结果。
- 机器（AI/代理）缺乏人类用于弥补模型缺陷的隐性知识；语义层往往隐藏了未解决的数据建模决策。
- 忽视数据建模会导致痛苦的迁移、集成考古、治理漂移、AI 性能低下以及团队在命名上的争议。
- 核心问题：数据建模追问“这代表什么？”；模式设计追问“我们如何实现它？”意义必须比结构更具持久性。