怎么判斷一個數(shù)據(jù)模型的好壞

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l高內(nèi)聚和低輯合

 將業(yè)務(wù)相近或者相關(guān)、粒度相同的數(shù)據(jù)設(shè)計為一個邏輯或者物理模型：將高概率同 時訪   問的數(shù)據(jù)放一起 ，將低概率同時訪問的數(shù)據(jù)分開存儲。

l核心模型與擴(kuò)展模型分離

建立核心模型與擴(kuò)展模型體系，核心模型包括的宇段支持常用的核心業(yè)務(wù)，擴(kuò)展模型包括的字段支持個性化或少量應(yīng)用的需要 ，不能讓擴(kuò)展模型的宇段過度侵人核心模型，以免破壞核心模型的架構(gòu)簡潔性與可維護(hù)性。

l公共處理邏輯下沉及單一

越是底層公用的處理邏輯越應(yīng)該在數(shù)據(jù)調(diào)度依賴的底層進(jìn)行封裝與實(shí)現(xiàn)，不要讓公用的處理邏輯暴露給應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)，不要讓公共邏輯多處同時存在。

l成本與性能平衡

   適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)冗余可換取查詢和刷新性能，不宜過度冗余與數(shù)據(jù)復(fù)制。

l數(shù)據(jù)可回滾

  不改變處理邏輯，不修改代碼的情況下重跑任務(wù)結(jié)果不變

l一致性

   字段命名及定義必須一致

l命名清晰、可理解

   表命名需清晰、一致，表名需易于使用方理解

那么，到底如何去判斷一個模型的好壞呢？

總體原則應(yīng)該是

l 需求響應(yīng)速度提升

l 查詢速度變快

l 查詢成本降低

l 用戶滿意度提升

1.模型層的完整度

比較好的模型，使用方是可以直接從該模型獲取所有想要的數(shù)據(jù)的，如果dws，ads，dm層直接引用ods層的表比例太大，即跨層引用率太高，則該模型不是最優(yōu)，可以繼續(xù)優(yōu)化

2.復(fù)用度

dw，dws下游直接產(chǎn)出的表的數(shù)量

3.規(guī)范度

表需要關(guān)聯(lián)上主題域并且需要分層

表命名符合規(guī)范(清晰、一致，表名需易于使用方理解)

字段命名是依賴于詞根

4.數(shù)據(jù)可回滾

重跑數(shù)據(jù)的情況下，數(shù)據(jù)結(jié)果不變

5.核心模型與擴(kuò)展模型分離

建立核心模型與擴(kuò)展模型體系，核心模型包括的宇段支持常用的核心業(yè)務(wù)，擴(kuò)展模型包括的字段支持個性化或少量應(yīng)用的需要 ，不能讓擴(kuò)展模型的宇段過度侵人核心模型，以免破壞核心模型的架構(gòu)簡潔性與可維護(hù)性。

上述內(nèi)容就是怎么判斷一個數(shù)據(jù)模型的好壞，你們學(xué)到知識或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

文章題目：怎么判斷一個數(shù)據(jù)模型的好壞
文章URL：http://muchs.cn/article48/pidehp.html

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