数据库的数据架构怎么设计

本篇内容主要讲解“数据库的数据架构怎么设计”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“数据库的数据架构怎么设计”吧!

1.基于业务流程和运营的概念级数据架构设计

在现代IT中，业务流程是由数据实体，数据流和应用于数据的业务规则共同支持和驱动的。因此，数据架构师需要具有深入的业务知识，其中包括财务、市场营销、产品以及业务流程(例如健康、保险、制造商和零售商)等特定行业的专业知识。

然后，他才能够通过设计代表每个业务域的数据实体和分类法以及业务流程下的数据流，从而构建正确的企业级数据蓝图。在此概念阶段尤其需要考虑和计划以下几个方面：

• 核心数据实体和数据元素，例如关于客户、产品、销售的数据。

• 客户和顾客所需的输出数据。

• 要收集、转换或引用的源数据以生成输出数据。

• 每个数据实体的所有权以及如何根据业务用例使用和分配它。

• 要应用于每个数据实体的安全策略。

• 数据实体之间的关系，例如参考完整性、业务规则、执行顺序。

• 标准数据分类和分类法。

• 数据质量、操作和服务水平协议(SLA)的标准。

设计的概念级别由支持每个业务功能的基础数据实体组成。蓝图对于成功设计和实施企业和系统架构及其未来的扩展或升级至关重要。

在很多机构中，这种概念设计通常被嵌入到由单个项目驱动的业务分析当中，而没有从企业端到端解决方案和标准的角度进行指导的方法。

2.逻辑级数据架构设计

由于要考虑使用哪种类型的数据库或数据格式，这种设计有时称为数据建模。它将业务需求与基础技术平台和系统联系到一起。但是，考虑到数据建模者的角色，大多数机构仅在特定数据库或系统中设计数据建模。

通过考虑适用于每个数据库或系统的标准以及这些数据系统之间的数据流，应采用集成方法开发成功的数据体系结构。特别是，以下五个领域需要以协同方式进行设计：

（1）命名约定和数据完整性

数据实体和元素的命名约定应一致地应用于所有数据库。同样，如果相同数据须驻留在多个数据库中，则应加强数据源及其引用之间的完整性。最终，这些数据元素应属于数据架构中概念设计中的数据实体，然后可以根据业务需求协同准确地对其进行更新或修改。

（2）数据归档/保留策略

如果在生产的最后阶段才经常考虑或建立数据归档和保留策略的话，将会导致资源浪费，不同数据库之间的数据状态不一致，以及数据查询和更新的表现不佳。为了加强数据完整性，数据架构师在以操作标准为基础的数据架构中定义数据归档和保留策略。

（3）隐私和安全信息

隐私性和安全性成为了逻辑数据库设计的重要考虑因素。虽然概念设计已经定义了哪个数据成分属于敏感信息，但逻辑设计应在具有受限访问权限、受限数据复制、特定数据类型和安全数据流的数据库中保护机密信息，以保护信息安全。

（4）资料复制

数据复制是要顾及三个目标的关键因素：

1)高可用性。

2)避免通过网络传输数据的性能。

3)低耦合性以最小化下游影响。

但是，过多的数据复制会导致混乱、数据质量差和性能下降的结果。任何数据复制都应由数据架构师检查，并应遵循一定原则和纪律。

（5）数据流和管道

在此级别上，应明确定义数据在不同数据库系统和应用程序之间的流动方式。同样，此流程与业务流程和数据架构师概念级别中提到的流程一致。此外，应在逻辑设计的集成视图中考虑数据摄取的频率、流水线中的数据转换以及针对输出数据的数据访问模式。例如，如果上游数据源是实时的，而下游系统主要被用于具有重索引的聚合信息的数据访问(例如，对于频繁更新和插入来说成本很高)，则需要在两者之间设计数据管道，以优化性能。

持续治理是数据架构成功的关键

由于数据架构反映并支持着业务流程，因此当业务流程发生更改时，数据架构就可能会发生改变。随着基础数据库系统的更改，数据架构也需要进行调整。因此，数据架构不是静态的，而是需要进行连续管理、增强和审核的。因此，应采用数据治理来确保在启动每个新项目时正确设计和实现企业数据架构。

到此，相信大家对“数据库的数据架构怎么设计”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！