??本篇來(lái)聊聊OLAP與OLTP的區(qū)別以及它們各自的適用場(chǎng)景，以此話題為導(dǎo)引和大家聊聊技術(shù)視野與知識(shí)儲(chǔ)備對(duì)于研發(fā)同學(xué)的重要性，最后站在事務(wù)處理與在線分析的角度分別論述下兩個(gè)數(shù)據(jù)世界的底層構(gòu)建邏輯。
OLAP、OLTP的概念與區(qū)別
概念
了解OLAP、OLTP的概念，識(shí)別各自適用場(chǎng)景，發(fā)揮各自的功能優(yōu)勢(shì)
| 場(chǎng)景 | 特點(diǎn) |
|---|---|
| OLTP | 偏向數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)事務(wù)性（ACID）、實(shí)時(shí)性 |
| OLAP | 偏向數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)計(jì)算、聚合、轉(zhuǎn)換 |
- OLAP（On-Line Analytical Processing）聯(lián)機(jī)分析處理
??基本特征是前臺(tái)接收的用戶數(shù)據(jù)可以立即傳送到計(jì)算中心進(jìn)行處理，并在很短的時(shí)間內(nèi)給出處理結(jié)果，是對(duì)用戶操作快速響應(yīng)的方式之一。應(yīng)用在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，使用對(duì)象是決策者。OLAP系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)的是數(shù)據(jù)分析，響應(yīng)速度要求不高。
- OLTP（On-Line Transaction Processing）聯(lián)機(jī)事務(wù)處理
??能夠迅速、一致、交互地從各個(gè)方面觀察信息，以達(dá)到深入理解數(shù)據(jù)的目的。它具有FASMI(Fast Analysis of Shared Multidimensional Information)，即共享多維信息的快速分析的特征。主要應(yīng)用是傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。OLTP系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)的是內(nèi)存效率，實(shí)時(shí)性比較高。
OLTP是基礎(chǔ)能力，OLAP是更高層訴求
OLTP是基礎(chǔ)能力，是必需品
??如果用馬斯洛需求理論來(lái)拆解和評(píng)析，OLTP一定是第一位的，是更為底層、基礎(chǔ)的需求實(shí)現(xiàn)，它不僅要確保數(shù)據(jù)的事務(wù)性，還要提供數(shù)據(jù)的檢索、變更能力等。
??當(dāng)系統(tǒng)構(gòu)建滿足了最基礎(chǔ)的存儲(chǔ)/檢索需求后，從下到上是足夠支撐業(yè)務(wù)正常運(yùn)轉(zhuǎn)的，業(yè)務(wù)發(fā)展是一個(gè)持續(xù)性過程，這其中的業(yè)務(wù)形態(tài)、收益效果需要OLTP場(chǎng)景積累的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，而驗(yàn)證的過程其實(shí)就是數(shù)據(jù)篩選的過程，會(huì)把單點(diǎn)、離散的數(shù)據(jù)個(gè)體進(jìn)行聚攏，從更高層次進(jìn)行審視和分析，也正是因?yàn)檫@一數(shù)據(jù)查看視角的變化從一定程度上導(dǎo)致了OLTP到OLAP核心點(diǎn)的轉(zhuǎn)變。
OLAP是更高訴求，是進(jìn)階物
??不知你是否會(huì)有疑問 ——— 在沒有OLAP、大數(shù)據(jù)等概念、人們還沒有開發(fā)出引以為豪的諸多配套組件的年代，較大數(shù)據(jù)量的分析和處理就沒有辦法做了嗎？答案是NO！可以做，但是體驗(yàn)很不好。
??剛畢業(yè)那會(huì)兒，我是在一家服務(wù)傳統(tǒng)行業(yè)的公司工作，接觸的客戶也都是傳統(tǒng)企業(yè)，一次在客戶現(xiàn)場(chǎng)下班走，我看到客戶開著電腦亮著大屏幕，我問下班為什么不關(guān)機(jī)呢？客戶回答說他要導(dǎo)出數(shù)據(jù)，現(xiàn)在打開頁(yè)面開始查，明天早上來(lái)的時(shí)候就可以看到結(jié)果了。這個(gè)場(chǎng)景真是既好笑又無(wú)奈，好笑的是這糟糕的服務(wù)性能讓用戶體驗(yàn)極差，無(wú)奈的是傳統(tǒng)行業(yè)技術(shù)普遍比較過時(shí)落后最終也拖累業(yè)務(wù)。
技術(shù)視野與知識(shí)儲(chǔ)備的重要性
??上面這段有趣經(jīng)歷也引出了下面的話題，那就是技術(shù)視野的重要性，傳統(tǒng)行業(yè)也好，個(gè)人知識(shí)儲(chǔ)備也好，一個(gè)是從工作而言，另一個(gè)是從個(gè)人成長(zhǎng)來(lái)講，都需要去了解前沿的發(fā)展，學(xué)習(xí)優(yōu)秀的實(shí)踐，而不是閉門造車，在彷徨中繼續(xù)彷徨。
開拓技術(shù)視野，方案設(shè)計(jì)不扭曲
??對(duì)于業(yè)務(wù)研發(fā)同學(xué)而言，關(guān)于數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)?；揪褪?code>mysql、es這些，在設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)、監(jiān)控等在線或準(zhǔn)在線數(shù)據(jù)分析需求時(shí)，會(huì)受限于技術(shù)視野和認(rèn)知在設(shè)計(jì)開發(fā)環(huán)節(jié)更多地將此類需求的技術(shù)方案依附在mysql、es等數(shù)據(jù)源上進(jìn)行設(shè)計(jì)和交付。
??其實(shí)，除了這些研發(fā)熟悉的數(shù)據(jù)源，大數(shù)據(jù)平臺(tái)也提供了諸多的數(shù)據(jù)能力支持，需要研發(fā)同學(xué)開闊一些技術(shù)視野，跳出個(gè)人技術(shù)舒適區(qū)，向上下游多擴(kuò)展一些技術(shù)聯(lián)動(dòng)和資源進(jìn)行融合，可以將應(yīng)用層、數(shù)據(jù)層按需剝離，各司其職，有效發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)。
??不難發(fā)現(xiàn)，如果按照這種狹隘的技術(shù)設(shè)計(jì)路徑實(shí)踐出來(lái)的系統(tǒng)，無(wú)論是架構(gòu)合理性還是用戶體驗(yàn)上都會(huì)存在一定問題，因?yàn)閭鹘y(tǒng)的mysql提供的是離散、單點(diǎn)數(shù)據(jù)的高效率檢索支持，es是搜索引擎在一定程度上也是如此，所以它們并不在數(shù)據(jù)聚合、統(tǒng)計(jì)等的處理上存在優(yōu)勢(shì)，如果把不擅長(zhǎng)的領(lǐng)域交給它們處理從方案設(shè)計(jì)初始就是不合理、失敗的，會(huì)讓技術(shù)方案過于扭曲，并且在后續(xù)交付使用的過程中出現(xiàn)底層不牢固導(dǎo)致諸多問題，重復(fù)進(jìn)行修補(bǔ)也于事無(wú)補(bǔ)，陷入方案陷阱中拖累業(yè)務(wù)，也讓研發(fā)參與者疲憊不堪。
??希望每一位研發(fā)小伙伴都有這種技術(shù)設(shè)計(jì)意識(shí)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理不僅僅只有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)！類似地，當(dāng)發(fā)現(xiàn)技術(shù)方案支持的業(yè)務(wù)項(xiàng)目運(yùn)轉(zhuǎn)過程非常吃力，或許該返工回起點(diǎn)來(lái)評(píng)估和研判合理性，而不是一味地打補(bǔ)丁做所謂的“功能優(yōu)化”，要逃離這種用戰(zhàn)術(shù)勤奮掩蓋戰(zhàn)略懶惰的操作，方向錯(cuò)了結(jié)果也是偏的。
分層設(shè)計(jì)，各司其職
| 模塊分層 | 功能職責(zé) | 數(shù)據(jù)特點(diǎn) | 核心角色 | 服務(wù)方式 |
|---|---|---|---|---|
| 應(yīng)用層 | 邏輯編排 | 單點(diǎn)、離散數(shù)據(jù)、事務(wù)性要求，數(shù)據(jù)量較小 | 研發(fā)RD | - |
| 數(shù)據(jù)層 | 數(shù)據(jù)處理 | 聚合、統(tǒng)計(jì)、轉(zhuǎn)換等，數(shù)據(jù)量較大 | 數(shù)據(jù)BP | - SDK/API - 直連數(shù)據(jù)源 |
??比較推薦的技術(shù)方案思路是區(qū)分好應(yīng)用層與數(shù)據(jù)層的分層設(shè)計(jì)，應(yīng)用層做好邏輯編排，數(shù)據(jù)層做好數(shù)據(jù)處理，分層設(shè)計(jì)的好處是能夠讓方案模塊化且更為聚焦，針對(duì)問題可以分?jǐn)偟讲煌Y源上進(jìn)行擊破，從需求階段、設(shè)計(jì)階段、實(shí)現(xiàn)階段、運(yùn)營(yíng)階段
-
『Part-1 需求階段』
??業(yè)務(wù)提出數(shù)據(jù)相關(guān)需求，該階段可以研發(fā)和數(shù)據(jù)BP同事共同參與，如果是數(shù)據(jù)平臺(tái)能承載的直接交由數(shù)據(jù)BP同事跟進(jìn)處理即可，若設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)功能、頁(yè)面開發(fā)等需要研發(fā)介入主導(dǎo)并進(jìn)行下一步評(píng)估。 -
『Part-2 設(shè)計(jì)階段』
??先對(duì)需求進(jìn)行場(chǎng)景判斷，若是OLTP場(chǎng)景則建議采用mysql、es等作為數(shù)據(jù)源，由研發(fā)從系統(tǒng)應(yīng)用層設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)來(lái)進(jìn)行交付；若是OLAP場(chǎng)景則建議采用以數(shù)據(jù)平臺(tái)hive、clickhouse等數(shù)據(jù)源進(jìn)行設(shè)計(jì)來(lái)展開。 -
『Part-3 實(shí)現(xiàn)階段』
??將數(shù)據(jù)計(jì)算下沉到數(shù)據(jù)側(cè)，應(yīng)用層處理業(yè)務(wù)功能來(lái)串聯(lián)邏輯，數(shù)據(jù)BP可以提供數(shù)據(jù)源接入、按照定義輸入/輸出指標(biāo)通過API方式進(jìn)行數(shù)據(jù)輸出的能力，數(shù)據(jù)層保證數(shù)據(jù)寫入、用數(shù)正確、讀取性能等，研發(fā)只需要關(guān)心應(yīng)用層邏輯即可。這里是一個(gè)大的判斷方向的推薦，如果需求場(chǎng)景復(fù)雜也可以兩者結(jié)合。 -
『Part-4 運(yùn)營(yíng)階段』
??后續(xù)運(yùn)營(yíng)問題排查、性能優(yōu)化可以按照數(shù)據(jù)層、業(yè)務(wù)層去準(zhǔn)確定位問題和進(jìn)行有效治理，這樣的好處是研發(fā)不再困于蹩腳的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)算力的設(shè)計(jì)和性能優(yōu)化中，充分使用和發(fā)揮數(shù)據(jù)BP側(cè)以及大數(shù)據(jù)平臺(tái)能力來(lái)下沉。
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及組件選擇
關(guān)于數(shù)據(jù)庫(kù)的選型調(diào)研可以參考 https://db-engines.com/en/ranking
??我們將視角聚焦在數(shù)據(jù)層，看看在日常業(yè)務(wù)場(chǎng)景中是如何進(jìn)行數(shù)據(jù)組件選型的。
| 數(shù)據(jù)類型 | 代表組件 |
|---|---|
| 關(guān)系型數(shù)據(jù) | MySQL、Clickhouse、Hive… |
| 時(shí)序數(shù)據(jù) | Prometheus、Clickhouse… |
| 文檔型數(shù)據(jù) | MongoDB、MySQL… |
| 搜索引擎 | ElasticSearch、MySQL、MongoDB、Redis… |
| KV | Redis… |
| 圖數(shù)據(jù)庫(kù) | Neo4j… |
-
『關(guān)系型數(shù)據(jù)』
??在當(dāng)下的系統(tǒng)開發(fā)中應(yīng)用層都會(huì)秉持面向?qū)ο蟮乃枷脒M(jìn)行設(shè)計(jì)和抽象，這已經(jīng)是一種默認(rèn)和必須的開發(fā)規(guī)范，這種映射關(guān)系下沉到數(shù)據(jù)層，較為普遍的就是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，大部分場(chǎng)景的開發(fā)工作還是圍繞關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)mysql、oracle等展開。
??其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)或組件更像是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的副本，它們服務(wù)的是特殊場(chǎng)景下的功能訴求。當(dāng)需要復(fù)雜的條件篩選檢索時(shí)，數(shù)據(jù)可以從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)復(fù)制到es提供強(qiáng)勁的搜索引擎能力；當(dāng)需要聚合分析時(shí)，數(shù)據(jù)又可以從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)復(fù)制到hive、clickhouse提供離線、實(shí)時(shí)的用數(shù)能力。 -
『時(shí)序數(shù)據(jù)』
??顧名思義，時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)便是按照時(shí)間順序進(jìn)行存儲(chǔ)的，對(duì)于時(shí)間范圍的數(shù)據(jù)檢索較為友好，較為匹配和適合的場(chǎng)景便是圍繞時(shí)間軸進(jìn)行的監(jiān)控統(tǒng)計(jì)、趨勢(shì)圖等，還有按時(shí)間周期進(jìn)行跑批的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。
?? -
『文檔數(shù)據(jù)』
??對(duì)于文檔數(shù)據(jù)的使用這里并不指的是一個(gè)word、excel、pdf這些文檔文件，而是類似JSON、XML這樣的泛結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，當(dāng)下最流行的還是MongoDB，它打破了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)schema的預(yù)定義限制，支持類JSON結(jié)構(gòu)進(jìn)行自定義拓展和存儲(chǔ)，也摒棄了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)JOIN操作，而是將邏輯關(guān)系嵌套入數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)本身。
??對(duì)于數(shù)據(jù)層級(jí)較多且存在包含關(guān)系的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)說，MongoDB是一個(gè)不錯(cuò)的選擇，常見的有組織結(jié)構(gòu)關(guān)系、試題、書籍等。 -
『搜索引擎』
??搜索引擎當(dāng)下最火爆的首選一定是elasticsearch，具體的特性和能力這里不贅述，可參考ElasticSearch官網(wǎng)。 -
『KV』
??KV即鍵值對(duì)存儲(chǔ)，它的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、實(shí)現(xiàn)相對(duì)簡(jiǎn)單，適合存儲(chǔ)小規(guī)模量級(jí)數(shù)據(jù)，特別適合作為緩存層數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，常用的緩存設(shè)計(jì)組件可以分為兩類，一種是內(nèi)存級(jí)緩存，如JVM，另一種是應(yīng)用級(jí)緩存，如Redis、Memcached。緩存數(shù)據(jù)主要解決的是較高并發(fā)場(chǎng)景下數(shù)據(jù)查詢問題，特別適合短小、相對(duì)惰性的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，能夠做到以較低成本滿足較高業(yè)務(wù)訴求的目的。一般來(lái)說，增加一層緩存是比較容易實(shí)現(xiàn)的，短時(shí)間的ROI較高，而關(guān)于緩存的使用和設(shè)計(jì)根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的復(fù)雜性還會(huì)有很多有意思的實(shí)踐方案，后面章節(jié)會(huì)逐一展開論述。 -
『圖數(shù)據(jù)庫(kù)』
??關(guān)于圖數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用比較聚焦特定領(lǐng)域和行業(yè)，比如社交網(wǎng)絡(luò)、物流等。對(duì)于大多數(shù)業(yè)務(wù)來(lái)說，圖數(shù)據(jù)庫(kù)可能是一個(gè)技術(shù)永遠(yuǎn)不會(huì)涉及的盲區(qū)，正所謂業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)，三板斧能夠搞定的事情著實(shí)沒必要花里胡哨搞不相干的技術(shù)噱頭來(lái)硬貼。
??即使業(yè)務(wù)中用不到，但也推薦研發(fā)小伙伴擴(kuò)展自身技術(shù)視野，了解下圖數(shù)據(jù)庫(kù)的底層邏輯和一些常規(guī)技術(shù)細(xì)節(jié)，對(duì)于日后技術(shù)方案設(shè)計(jì)可能會(huì)有一些幫助和靈感加持，因?yàn)榧夹g(shù)底層是共通的，多學(xué)習(xí)一定會(huì)有收獲。
構(gòu)建可靠、準(zhǔn)確的底盤支持 —— OLTP
??在OLTP場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)劃分可以大致分為三層，如下：
| 層級(jí) | 要求 |
|---|---|
| Level-1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù) | 必須支持事務(wù)特性（ACID） |
| Level-2 異構(gòu)數(shù)據(jù) | 以基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為源，變換數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以支持場(chǎng)景要求 |
| Level-3 輔助數(shù)據(jù) | 配合其他數(shù)據(jù)支持功能 |
-
基礎(chǔ)數(shù)據(jù) 圍繞
MySQL進(jìn)行核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)系存儲(chǔ)，部分泛結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在MongoDB。 -
異構(gòu)數(shù)據(jù) 如為滿足復(fù)雜查詢等特性以
MySQL為源通過binlog+MQ的數(shù)據(jù)通道方式同步異構(gòu)出ElasticSearch存儲(chǔ)進(jìn)行功能滿足。 - 輔助數(shù)據(jù)
保證可靠、準(zhǔn)確的底氣
??在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、變更過程中異常是不可避免的，系統(tǒng)異?？梢圆东@進(jìn)行邏輯處理而補(bǔ)齊，但是硬件異常對(duì)保證數(shù)據(jù)的破壞性很大，如何守住數(shù)據(jù)可靠、準(zhǔn)確的底氣呢？那就是要嚴(yán)格遵從ACID事務(wù)特性，MySQL、MongoDB之類目前都具備這種能力，確保技術(shù)方案可以放心“食用”，在技術(shù)選型上沒有后顧之憂。
如何應(yīng)對(duì)高并發(fā)寫入
??常用方案便是異步處理，將請(qǐng)求的第一受力面切向消息隊(duì)列進(jìn)行入隊(duì)存儲(chǔ)，從另一端進(jìn)行控流消費(fèi)，這樣的好處是可以既不丟失業(yè)務(wù)請(qǐng)求量，又可以保護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)不直接面對(duì)流量洪峰沖擊，讓寫入流量可控。
??異步方案雖好，也需要充分考慮以下問題：
- 消息的事務(wù)性 當(dāng)流量路由到消息隊(duì)列，消息隊(duì)列便承載了數(shù)據(jù)記錄的存儲(chǔ)職責(zé)，需要保證“底氣”的可靠，引入一層節(jié)點(diǎn)不能出現(xiàn)數(shù)據(jù)鏈路斷流的問題。
- 消息冪等 流量請(qǐng)求聚合到一個(gè)整體的消息隊(duì)列進(jìn)行排隊(duì)消費(fèi)，根據(jù)消息隊(duì)列的消費(fèi)特性，不可避免會(huì)出現(xiàn)重復(fù)消費(fèi)或重試的情況，需要數(shù)據(jù)最終存儲(chǔ)或下游應(yīng)用系統(tǒng)充分理解和考慮這種情況并進(jìn)行兜底和處理，一筆業(yè)務(wù)產(chǎn)生多個(gè)數(shù)據(jù)是糟糕且不符合預(yù)期的。
- 數(shù)據(jù)最終一致 由于引入中間件處理，增長(zhǎng)了數(shù)據(jù)消費(fèi)路徑，在方案設(shè)計(jì)時(shí)需要考慮數(shù)據(jù)展示和中間態(tài)問題，短時(shí)間的數(shù)據(jù)周轉(zhuǎn)是不易察覺的，而當(dāng)海量數(shù)據(jù)沖擊下來(lái)后，會(huì)出現(xiàn)明顯的請(qǐng)求入流量大于消費(fèi)出流量的情況，這種比例傾斜會(huì)異?？鋸?，在數(shù)據(jù)消費(fèi)積壓、緩慢的過程中，需要處理好數(shù)據(jù)上游展示和感知能力，避免由于技術(shù)方案引入的復(fù)雜性導(dǎo)致業(yè)務(wù)誤解的偏差。
如何處理高并發(fā)讀取
| 數(shù)據(jù)分類 | 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)特點(diǎn) | 挑戰(zhàn) | 舉例 |
|---|---|---|---|
| 個(gè)體化數(shù)據(jù) | 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)離散 | 高并發(fā) | 用戶訂單、注冊(cè)狀態(tài)、賬戶余額等 |
| 通用化數(shù)據(jù) | 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)集中 | 高并發(fā) |
??在OLTP場(chǎng)景下，高并發(fā)讀取的特點(diǎn)是讀取來(lái)源多，個(gè)體化數(shù)據(jù)呈現(xiàn)離散性特點(diǎn)，通用化數(shù)據(jù)呈現(xiàn)聚集熱特點(diǎn)。處理的思路可以從一橫一縱兩個(gè)方向進(jìn)行，如下：
-
個(gè)體化數(shù)據(jù)
??個(gè)體化數(shù)據(jù)要求在準(zhǔn)確的基礎(chǔ)上盡可能保證性能，檢索數(shù)據(jù)的路徑很簡(jiǎn)單，主要依靠索引進(jìn)行回表查詢，甚至使用覆蓋索引完成一次數(shù)據(jù)讀取。問題在于流量洪峰會(huì)全部砸在一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)上，這無(wú)疑加重?cái)?shù)據(jù)庫(kù)負(fù)擔(dān)。
??橫向方案可以進(jìn)行水平擴(kuò)展，提前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分庫(kù)分表，讓多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)、多個(gè)表空間來(lái)共同分流洪峰，從物理存儲(chǔ)上分離，提高每一個(gè)單點(diǎn)的性能，最終實(shí)現(xiàn)全局的提升。
??縱向方案可以考慮在請(qǐng)求的數(shù)據(jù)鏈路上下功夫，常用的技巧就是增加緩存，通過更上游的緩存層存儲(chǔ)提前返回，減少流量進(jìn)入數(shù)據(jù)庫(kù)的概率，從而在一定程度上起到保護(hù)作用，而且緩存數(shù)據(jù)的讀取要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于數(shù)據(jù)庫(kù)的磁盤級(jí)別讀取。
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通用化數(shù)據(jù)
??通用化數(shù)據(jù)較為相對(duì)惰性，變更不頻繁，但容易形成熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，因此需要對(duì)其進(jìn)行分流和均攤，避免將單點(diǎn)沖破。常用的方法是可以參考Nginx的流量分發(fā)策略，可以池化、分段復(fù)制出相同多份數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，輪訓(xùn)、均勻、哈希等方式實(shí)現(xiàn)分發(fā)控制。
打造聚合、多維的分析能力 —— OLAP
T+1標(biāo)配套餐
??在OLAP場(chǎng)景下，大部分對(duì)于實(shí)時(shí)性要求不高，基于成本考慮，默認(rèn)提供T+1數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行展示或進(jìn)行分析結(jié)果輸出。
??這部分?jǐn)?shù)據(jù)會(huì)通過定時(shí)任務(wù)每天凌晨業(yè)務(wù)低峰時(shí)段進(jìn)行遷移、計(jì)算、處理等。這樣做的好處是不會(huì)影響業(yè)務(wù)高峰期間系統(tǒng)的穩(wěn)定性，且多一個(gè)+1時(shí)間跨度有充分的容錯(cuò)機(jī)會(huì)、空間來(lái)做好工作任務(wù)。
打造實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)體驗(yàn)
??準(zhǔn)確來(lái)說，是準(zhǔn)實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)體驗(yàn)，因?yàn)閷?duì)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)而言都是需要借助數(shù)據(jù)通道（消息隊(duì)列）來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳遞完成數(shù)據(jù)更新的。
??常用方案是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)監(jiān)聽MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的binlog日志，binlog日志是數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)操作的全部記錄，解析該日志轉(zhuǎn)換為消息投遞到消息隊(duì)列，在消息隊(duì)列另一端讀取數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)倉(cāng)目標(biāo)數(shù)據(jù)源的寫入和更新即可。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-770019.html
??極致的體驗(yàn)必然伴隨成本和大量資源投入，特別是面對(duì)海量數(shù)據(jù)更新和持續(xù)性更新時(shí)，需要借助yarn、spark等進(jìn)行準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、計(jì)算，將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)化成呈現(xiàn)在體驗(yàn)界面。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-770019.html
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到了這里，關(guān)于「數(shù)據(jù)密集型系統(tǒng)搭建」原理篇｜OLAP、OLTP，竟是兩個(gè)世界的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
