深入探讨 | 其实你并不懂产品标签机制

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别急，如果把元数据的定义替换为标签，我们就能看到一个令人兴奋的进化：

标签， 用来描述信息的数据，是从信息中抽取出来用于说明其特征的数据，是结构化数据。

很贴切、很精确、很完美的标签定义，不是吗？

索尼大法好：标签大法好

标签的元数据类比定义，有点意思，但是还不够深度和震撼，我们再深入一点点。下面对比元数据，磊叔给大家说道说道为什么“标签大法好”:

1. 因为标签是结构化数据

标签常规型态下是一个普通的不能再普通的文本，文本一定是可以结构化的，也就是说标签是可以被结构化，可以被有效的存储、组织、管理、搜索和精确定位的。总之，结构化数据的特点和治理方式可以完美的套用到标签上。

2. 因为标签是可被搜索和精确定位的

由于标签是结构化的，是可以在关系型数据库中有效的组织、存储和管理的，那么，它就一定能被搜索且被精确定位。也就是说，我们总是有很高效的办法来定位出每一个标签，这个很像X战警中的博士通过脑波定位全球的变种人一样。

这一点非常重要，结构化数据总是能够被高效的搜索和定位，这样就让标签数量可以无后顾之忧的爆发性增长。而随着标签数量的不断增长，标签能够越加精确的去描述信息，让信息本身也越加的可被精确定位和搜索，这是一个双赢的结果。

3. 因为标签可用于各种数据结构上

虽然标签本身是结构化的，但标签本身并不局限于只能描述结构化的数据。

事实上，标签用以描述的信息是普适性的，也就是标签可以应用于任意数据结构，比如常规的文本、图片、视频、音频、超链接、甚至一些更抽象的信息，例如某种哲学思想，某种行为方式或者某种心智模式等。
回想一下，如果我们要描述一段视频，以前是怎么做的呢？无外乎:

• 给视频加一个文件名

• 给视频加一个标题

• 给视频加一段描述

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