吉林大数据中心建设-北京中科汇成有限公司-大数据中心建设费用

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    2024-1-17

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大数据中心建设的基本原则

高内聚和低耦合——一个逻辑或者物理模型由哪些记录和字段组成,应该遵循基本的软件设计方法的高内聚和低耦合原则。主要从数据业务特性和访问特性两个角度来考虑:将业务相近或者相关、粒度相同的数据设计为一个逻辑或者物理模型;将高概率同时访问的数据放一起,将低概率同时访问的数据分开存储。

命名清晰、可理解——表命名需清晰、一致,表名需易于消费者理解和使用。




大数据中心建设应该遵循哪些基本原则?

模型与扩展模型分离——建立模型与扩展模型体系,模型包括的字段支持常用的业务,大数据中心建设费用,扩展模型包括的字段支持个性化或少量应用的需要,吉林大数据中心建设,不能让扩展模型的字段过度侵入模型,步态大数据中心建设多少钱,以免破坏模型的架构简洁性与可维护性。

致性——具有相同含义的字段在不同表中的命名必须相同,必须使用规范定义中的名称。





大数据中心建设——模型设计

模型设计指导理论:

模型层次:把表数据模型分为三层:操作数据层(ods)、公共维度模型层(cdm)和应用数据层(ads),其中公共维度模型层包括明细数据层(dwd)和汇总数据层(dws)。

操作数据层(ods):把操作系统数据几乎无处理地存放在数据仓库系统中。

同步:结构化数据增量或全量同步。

结构化:非结构化(日志)结构化处理并存储。

累积历史、清洗:根据数据业务需求及稽核和审计要求保存历史数据、清洗数据。




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