淘宝网拥有国内最具商业价值的海量数据。截至当前，每天有超过30亿的店铺、商品浏览记录，10亿在线商品数，上千万的成交、收藏和评价数据。如何从这些数据中挖掘出真正的商业价值，进而帮助淘宝、商家进行企业的数据化运营，帮助消费者进行理性的购物决策，是淘宝数据平台与产品部的使命。
数据产品的一个最大特点是数据的非实时写入，正因为如此，我们可以认为，在一定的时间段内，整个系统的数据是只读的。这为我们设计缓存奠定了非常重要的基础。
关系型数据库（RDBMS）自20世纪70年代提出以来，在工业生产中得到了广泛的使用。经过三十多年的长足发展，诞生了一批优秀的数据库软件，例如Oracle、MySQL、DB2、Sybase和SQL Server等。
尽管相对于非关系型数据库而言，关系型数据库在分区容忍性（Tolerance to Network Partitions）方面存在劣势，但由于它强大的语义表达能力以及数据之间的关系表达能力，在数据产品中仍然占据着不可替代的作用。
在MyFOX出现之后，一切都看起来那么完美，开发人员甚至不会意识到MyFOX的存在，一条不用任何特殊修饰的SQL语句就可以满足需求。这个状态持续了很长一段时间，直到有一天，我们碰到了传统的关系型数据库无法解决的问题——全属性选择器
这是一个非常典型的例子。为了说明问题，我们仍然以关系型数据库的思路来描述。对于笔记本电脑这个类目，用户某一次查询所选择的过滤条件可能包括 “笔记本尺寸”、“笔记本定位”、“硬盘容量”等一系列属性（字段），并且在每个可能用在过滤条件的属性上，属性值的分布是极不均匀的。在图5中我们可以看到，笔记本电脑的尺寸这一属性有着10个枚举值，而“蓝牙功能”这个属性值是个布尔值，数据的筛选性非常差。
正是基于本文所描述的架构特点，数据魔方目前已经能够提供压缩前80TB的数据存储空间，数据中间层glider支持每天4000万的查询请求，平均响应时间在28毫秒（6月1日数据），足以满足未来一段时间内的业务增长需求。
尽管如此，整个系统中仍然存在很多不完善的地方。一个典型的例子莫过于各个分层之间使用短连接模式的HTTP协议进行通信。这样的策略直接导致在流量高峰期单机的TCP连接数非常高。所以说，一个良好的架构固然能够在很大程度上降低开发和维护的成本，但它自身一定是随着数据量和流量的变化而不断变化的。我相信，过不了几年，淘宝数据产品的技术架构一定会是另外的样子。
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