计算机数据模型的存取方法主要取决于数据模型的类型、使用场景以及性能需求。以下是一些常见的数据模型存取方法：
索引法
通过建立索引来快速定位数据，适用于大量数据的查找操作。索引可以是B树、哈希索引等。
聚簇法
将数据按照某种特定的顺序或关联性组织在一起，形成簇，以提高查询效率。例如，在数据库中，表可以按照主键或外键进行聚簇。
HASH法
利用哈希函数将数据映射到存储位置，实现快速查找。哈希表是一种常见的实现方式。
本地保存
使用Python的pickle或joblib等库将模型保存为文件，通常以扩展名.pkl或.dat。这种方法简单快捷，适用于小型模型或临时数据存储。
云存储
将模型保存在云存储服务中，如Amazon S3、Google Cloud Storage等。这种方法可以实现跨设备、跨地域的数据共享和备份，适用于大型模型和需要高可用性的场景。
数据库存储
将模型保存在数据库中，通常采用NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra等。这种方法可以实现高效的数据管理和存储，适用于需要复杂查询和大数据量处理的场景。
导出为API
使用Web框架如Flask、Django等将模型封装成API接口，以便于其他应用程序使用。这种方法可以实现模型的远程访问和调用，适用于分布式系统和微服务架构。
导出为服务
使用容器技术如Docker、Kubernetes等将模型封装为微服务，实现模型的高效部署和管理。这种方法可以提高模型的可用性和扩展性，适用于生产环境和高并发场景。
在选择数据模型的存取方法时，需要综合考虑数据量、查询复杂度、系统性能要求以及成本等因素。对于小型项目或临时数据，本地保存或简单的文件存储可能已经足够；而对于大型项目或需要高可用性和扩展性的场景，则建议使用云存储、数据库存储或导出为服务的方法。