大数据存储模型主要有三种，分别是块存储、文件存储和对象存储。首先，块存储是最基础的一种存储模型，它将数据拆分成固定大小的块，并分别存储这些块。这种模型适用于需要频繁修改数据的场景，如数据库应用。
MySQL：关系型数据库，主要面向OLTP，支持事务，支持二级索引，支持sql，支持主从、Group Replication架构模型（本文全部以Innodb为例，不涉及别的存储引擎）。HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。
行为事件分析模型：这种模型以其强大的筛选、分组和聚合能力而著称，逻辑清晰，使用简便，因此在多个领域得到了广泛应用。 漏斗分析模型：漏斗分析模型主要用于流程分析，能够科学地反映用户行为状态，以及从起始点到终点各阶段用户的转化率，是评估用户参与度和产品价值的重要工具。
数据库模型主要包括以下几种类型： 关系型数据库模型（Relational Database Model）关系型数据库模型是广泛应用的一种数据库模型。它采用表格结构来组织和管理数据，数据以记录的形式存储在表中，并通过关系进行关联。这种模型提供数据一致性和完整性，支持复杂的查询和事务处理。
