數據庫的數據架構怎么設計

本篇內容主要講解“數據庫的數據架構怎么設計”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“數據庫的數據架構怎么設計”吧!

1.基于業務流程和運營的概念級數據架構設計

在現代IT中，業務流程是由數據實體，數據流和應用于數據的業務規則共同支持和驅動的。因此，數據架構師需要具有深入的業務知識，其中包括財務、市場營銷、產品以及業務流程(例如健康、保險、制造商和零售商)等特定行業的專業知識。

然后，他才能夠通過設計代表每個業務域的數據實體和分類法以及業務流程下的數據流，從而構建正確的企業級數據藍圖。在此概念階段尤其需要考慮和計劃以下幾個方面：

• 核心數據實體和數據元素，例如關于客戶、產品、銷售的數據。

• 客戶和顧客所需的輸出數據。

• 要收集、轉換或引用的源數據以生成輸出數據。

• 每個數據實體的所有權以及如何根據業務用例使用和分配它。

• 要應用于每個數據實體的安全策略。

• 數據實體之間的關系，例如參考完整性、業務規則、執行順序。

• 標準數據分類和分類法。

• 數據質量、操作和服務水平協議(SLA)的標準。

設計的概念級別由支持每個業務功能的基礎數據實體組成。藍圖對于成功設計和實施企業和系統架構及其未來的擴展或升級至關重要。

在很多機構中，這種概念設計通常被嵌入到由單個項目驅動的業務分析當中，而沒有從企業端到端解決方案和標準的角度進行指導的方法。

2.邏輯級數據架構設計

由于要考慮使用哪種類型的數據庫或數據格式，這種設計有時稱為數據建模。它將業務需求與基礎技術平臺和系統聯系到一起。但是，考慮到數據建模者的角色，大多數機構僅在特定數據庫或系統中設計數據建模。

通過考慮適用于每個數據庫或系統的標準以及這些數據系統之間的數據流，應采用集成方法開發成功的數據體系結構。特別是，以下五個領域需要以協同方式進行設計：

（1）命名約定和數據完整性

數據實體和元素的命名約定應一致地應用于所有數據庫。同樣，如果相同數據須駐留在多個數據庫中，則應加強數據源及其引用之間的完整性。最終，這些數據元素應屬于數據架構中概念設計中的數據實體，然后可以根據業務需求協同準確地對其進行更新或修改。

（2）數據歸檔/保留策略

如果在生產的最后階段才經?？紤]或建立數據歸檔和保留策略的話，將會導致資源浪費，不同數據庫之間的數據狀態不一致，以及數據查詢和更新的表現不佳。為了加強數據完整性，數據架構師在以操作標準為基礎的數據架構中定義數據歸檔和保留策略。

（3）隱私和安全信息

隱私性和安全性成為了邏輯數據庫設計的重要考慮因素。雖然概念設計已經定義了哪個數據成分屬于敏感信息，但邏輯設計應在具有受限訪問權限、受限數據復制、特定數據類型和安全數據流的數據庫中保護機密信息，以保護信息安全。

（4）資料復制

數據復制是要顧及三個目標的關鍵因素：

1)高可用性。

2)避免通過網絡傳輸數據的性能。

3)低耦合性以最小化下游影響。

但是，過多的數據復制會導致混亂、數據質量差和性能下降的結果。任何數據復制都應由數據架構師檢查，并應遵循一定原則和紀律。

（5）數據流和管道

在此級別上，應明確定義數據在不同數據庫系統和應用程序之間的流動方式。同樣，此流程與業務流程和數據架構師概念級別中提到的流程一致。此外，應在邏輯設計的集成視圖中考慮數據攝取的頻率、流水線中的數據轉換以及針對輸出數據的數據訪問模式。例如，如果上游數據源是實時的，而下游系統主要被用于具有重索引的聚合信息的數據訪問(例如，對于頻繁更新和插入來說成本很高)，則需要在兩者之間設計數據管道，以優化性能。

持續治理是數據架構成功的關鍵

由于數據架構反映并支持著業務流程，因此當業務流程發生更改時，數據架構就可能會發生改變。隨著基礎數據庫系統的更改，數據架構也需要進行調整。因此，數據架構不是靜態的，而是需要進行連續管理、增強和審核的。因此，應采用數據治理來確保在啟動每個新項目時正確設計和實現企業數據架構。

到此，相信大家對“數據庫的數據架構怎么設計”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！