基于PostgreSQL数据库构建数据中台
数据中台架构设计方案
数据中台架构设计方案随着大数据时代的到来，数据中台架构设计成为了企业不可忽视的重要环节。
本文将从数据中台的概念、架构设计要点以及实施步骤等方面进行探讨，为读者提供一个完整的数据中台架构设计方案。
一、数据中台概述数据中台是指将企业内外部数据进行整合和共享，构建一个统一的数据中心平台，能够满足企业内部各业务部门和外部合作伙伴对数据的需求。
数据中台的核心目标是提高数据的价值和利用率，促进数据驱动决策的实现。
二、数据中台架构设计要点1. 数据采集与存储数据中台的第一步是采集和存储各类数据源的数据。
在数据采集方面，可以通过数据管道将数据从各类业务系统中抽取出来，并进行数据清洗和转换，确保数据的准确性和一致性。
在数据存储方面，可以采用分布式存储技术，如Hadoop、Spark等，以满足大数据量和高并发的需求。
2. 数据标准化与治理数据中台的第二个要点是对数据进行标准化和治理。
通过定义统一的数据标准和数据字典，实现不同数据源之间的数据对齐和交互。
同时，建立数据质量监控机制，对数据进行质量评估和纠正，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据计算与分析数据中台的核心价值在于数据的计算和分析。
通过建立统一的数据计算和分析平台，实现对数据的实时计算和深度分析。
可以利用机器学习和人工智能等技术，挖掘数据中的关联规律和价值洞察，为企业决策提供有力的支持。
4. 数据开放与共享数据中台的最终目标是实现数据的开放和共享。
可以通过开放API接口，将企业的数据资源对外开放，与合作伙伴进行数据交换和共享。
这样可以促进产业链上下游合作，实现资源的共享和协同创新。
三、数据中台架构设计实施步骤1. 确定数据中台的战略目标和价值主张，明确数据中台的定位和定位。
2. 分析现有数据资源和数据需求，建立数据清单和需求清单，明确数据中台的范围和边界。
3. 设计数据中台的整体架构和模块划分，确定数据中台的技术栈和解决方案。
4. 开展数据采集和存储的工作，制定数据采集和存储的规范和流程，实施数据清洗和转换。
PostgreSQL--内核分析--数据存储系统
2数据缓冲区和数据存储层之间的接口2.1 存储访问接口层位于buffer下层的代码，是数据存储层，但数据缓冲区和数据存储层之间，有一个接口存在，位于src/backend/storage/smgr；这一接口，规定了数据缓冲区和数据存储层之间如何交互，如何发生关联。
PG的结构良好，很多层之间，可以很好的分离，这点也体现在了本文所讲述的接口之间。
接口层，通过抽象，规定了两层之间，发生关联的点；通过定义这些关联的点动作和出入口参数，完整描述了接口层的概貌。
在数据缓冲区的文档中，讲述了ReadBufferExtended函数极其调用的ReadBuffer_common 子函数中，可能都涉及的、类似smgrXXX函数的调用，如smgrread，这是buf层的函数发现buf中没有相应的数据可向数据访问层提供，则buf管理器直接向数据库存储层要求IO，使得被要求的数据能够进入buf。
关键数据结构如下：typedef struct f_smgr{void (*smgr_init) (void); /* may be NULL */void (*smgr_shutdown) (void); /* may be NULL */void (*smgr_close) (SMgrRelation reln, ForkNumber forknum);void (*smgr_create) (SMgrRelation reln, ForkNumber forknum,bool isRedo);bool (*smgr_exists) (SMgrRelation reln, ForkNumber forknum);void (*smgr_unlink) (RelFileNodeBackend rnode, ForkNumber forknum,bool isRedo);void (*smgr_extend) (SMgrRelation reln, ForkNumber forknum,BlockNumber blocknum, char *buffer, bool skipFsync);void (*smgr_prefetch) (SMgrRelation reln, ForkNumber forknum,BlockNumber blocknum);void (*smgr_read) (SMgrRelation reln, ForkNumber forknum,BlockNumber blocknum, char *buffer);void (*smgr_write) (SMgrRelation reln, ForkNumber forknum,BlockNumber blocknum, char *buffer, bool skipFsync);BlockNumber (*smgr_nblocks) (SMgrRelation reln, ForkNumber forknum);void (*smgr_truncate) (SMgrRelation reln, ForkNumber forknum,BlockNumber nblocks);void (*smgr_immedsync) (SMgrRelation reln, ForkNumber forknum);FileSeek //文件操作的相关封装FileTruncate //文件操作的相关封装PathNameOpenFile另外，LRU相关结构如下：typedef struct vfd{int fd; /* current FD, or VFD_CLOSED if none */unsigned short fdstate; /* bitflags for VFD's state */ResourceOwner resowner; /* owner, for automatic cleanup */File nextFree; /* link to next free VFD, if in freelist */File lruMoreRecently; /* doubly linked recency-of-use list */File lruLessRecently;off_t seekPos; /* current logical file position */char *fileName; /* name of file, or NULL for unused VFD *//* NB: fileName is malloc'd, and must be free'd when closing the VFD */int fileFlags; /* open(2) flags for (re)opening the file */int fileMode; /* mode to pass to open(2) */} Vfd;4数据存储在存储层，需要考虑对象规模如何存储等问题。
基于PostgreSQL的关系数据库设计与优化
基于PostgreSQL的关系数据库设计与优化一、引言在当今信息爆炸的时代，数据已经成为企业最宝贵的资产之一。
而关系数据库作为数据管理的核心工具，在企业中扮演着至关重要的角色。
PostgreSQL作为一款开源的关系数据库管理系统，以其稳定性、可靠性和功能丰富性受到了广泛的认可和应用。
本文将重点探讨基于PostgreSQL的关系数据库设计与优化策略，帮助读者更好地理解如何利用PostgreSQL构建高效的数据库系统。
二、关系数据库设计原则1. 数据库范式在进行关系数据库设计时，遵循数据库范式是非常重要的。
通过将数据分解成更小的、更有序的部分，可以减少数据冗余，提高数据存储效率。
常见的范式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）等。
2. 主键与外键设计在设计表结构时，需要合理选择主键和外键。
主键用于唯一标识表中的每一条记录，而外键则用于建立表与表之间的关联关系。
通过正确设计主键和外键，可以确保数据完整性和一致性。
3. 索引设计索引是提高数据库查询效率的重要手段。
在PostgreSQL中，可以通过在经常用于查询的列上创建索引来加快查询速度。
但是过多的索引会增加写操作的成本，因此需要权衡索引的数量和类型。
三、关系数据库优化策略1. 查询优化在实际应用中，查询是数据库性能优化的重点之一。
通过合理设计SQL语句、创建适当的索引以及避免全表扫描等方式，可以提升查询效率。
此外，定期分析慢查询日志，并对频繁出现的慢查询进行优化也是提升性能的有效途径。
2. 表结构优化合理设计表结构对数据库性能至关重要。
避免过度规范化和反规范化，根据实际业务需求选择合适的字段类型和长度，并合理划分表之间的关联关系，都可以提高数据库系统的效率。
3. 硬件优化除了软件层面的优化策略外，硬件也是影响数据库性能的重要因素之一。
合理选择服务器配置、优化存储设备以及调整内存和CPU等参数都可以对数据库系统性能产生积极影响。
数据中台架构框架
数据中台架构框架1. 简介本文档旨在介绍数据中台架构框架的基本概念和组成部分，以及其在企业中的应用。
2. 数据中台概述数据中台是一种集中管理和共享数据资源的架构框架。
它通过建立一个统一的数据中心，将企业各个部门的数据集中存储和管理，实现数据的共享和协同应用。
3. 架构框架的组成数据中台架构框架包括以下核心组成部分：3.1 数据采集层数据采集层负责从各个业务系统中采集数据，并将其转换为标准的数据格式。
这一层可以通过各种数据接口和技术实现数据的抽取和导入。
3.2 数据存储层数据存储层是数据中台的核心组成部分，它用于存储和管理各个业务系统采集的数据。
这一层通常采用关系数据库或大数据存储系统作为数据存储的基础。
3.3 数据处理层数据处理层是对存储在数据中台中的数据进行清洗、转换和计算的地方。
这一层可以使用各种数据处理技术和工具，如ETL工具、数据挖掘算法等。
3.4 数据服务层数据服务层用于向外部应用程序或系统提供数据服务。
这一层可以通过API或其他方式将数据中台的数据暴露给外部系统使用。
4. 数据中台的应用数据中台可以在企业中有多种应用，以下是一些常见的应用场景：- 数据分析和报表：通过数据中台，可以方便地对企业的数据进行分析和生成各种报表，帮助企业做出更明智的决策。
- 业务集成和协同：数据中台可以集成和协同各个业务系统的数据，提供统一的视图和接口，方便业务部门之间的协作和交互。
- 数据应用开发：数据中台可以作为数据应用开发的基础平台，提供数据访问和数据处理的接口和工具，加速应用开发过程。
5. 总结数据中台架构框架是一种有效的数据管理和应用架构，在企业中有广泛的应用。
它能够实现数据的集中管理和共享，提高数据的质量和可用性，为企业决策和业务发展提供有力的支持。
PostgreSQL的大数据整合
PostgreSQL的大数据整合大数据时代的到来，各类企业和机构面临着海量数据的存储、分析和处理挑战。
在这样的背景下，数据库系统的性能和可扩展性成为关注的焦点。
PostgreSQL作为一个强大的开源数据库管理系统，拥有丰富的特性和灵活的扩展性，逐渐成为许多组织在大数据环境下的首选。
1. 大数据背景下的挑战和需求在大数据环境下，企业和机构需要处理庞大的数据量，而且数据来源多样化，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
此外，这些数据通常需要实时或准实时处理，以满足业务分析和决策的需求。
2. PostgreSQL的特性与优势作为一款开源的关系型数据库管理系统，PostgreSQL具有以下特点和优势：2.1 强大的存储能力：PostgreSQL支持TB级别的数据存储，可以容纳大规模的数据集。
2.2 数据类型的灵活性：PostgreSQL支持各种数据类型，能够满足大数据环境下的多样化数据需求。
2.3 并发处理能力：PostgreSQL具备并发处理的能力，能够高效地处理多用户访问和数据操作。
2.4 扩展性和可定制性：PostgreSQL提供了丰富的扩展接口和插件机制，可以根据需求进行定制和扩展。
2.5 开源社区支持：PostgreSQL拥有庞大的开源社区，能够快速响应用户需求，提供及时的技术支持和更新。
3. 大数据整合方案为了满足大数据环境下的需求，PostgreSQL可以与其他大数据平台和工具进行无缝整合，提供全面的解决方案。
3.1 分布式存储和计算平台：PostgreSQL可以与Hadoop、Spark等分布式存储和计算平台相结合，实现大规模数据的存储和处理。
3.2 数据集成和ETL工具：PostgreSQL可以通过与Kafka、Sqoop等数据集成和ETL工具的整合，实现数据的实时抽取、转换和加载。
3.3 数据仓库和分析平台：PostgreSQL可以与数据仓库和分析平台，如Greenplum、Citus Data等进行集成，支持数据的多维分析和复杂查询。
2023-数据中台架构及应用解决方案-1
数据中台架构及应用解决方案随着互联网的发展，数据越来越成为企业和组织决策的重要依据。
面对海量的数据，如何提高数据的质量和利用率，成为了数据管理者的一项重要任务。
数据中台架构应运而生，为企业组织提供了一种解决方案，使得数据的存储、管理和应用更加高效。
数据中台架构是一种基于数据仓库和数据应用平台的架构体系，是一种数据中心化的思想。
数据中台架构可分为五个基本环节：数据采集、数据存储、数据处理、数据应用和数据安全管理。
首先，数据采集环节。
从数据源头开始，将数据进行规范化采集，包括提取、抽取、清洗等操作，使得数据的质量更加高效、准确、可靠。
数据在采集的过程中要注意保证数据的一致性，避免出现数据脏读、重复写等错误。
接下来是数据存储环节。
数据中台架构需要一个稳定、可扩展的存储系统，目前比较流行的是数据仓库和数据湖。
数据仓库是一种结构化的数据存储方式，可以把企业的关键数据按照指定的格式整理存储；而数据湖则是一种非结构化的数据存储方式，可以存储企业内外各种结构化和非结构化数据的原始形态并互相关联。
第三个环节是数据处理。
数据一般需要进行ETL(Extract-Transform-Load)处理，即从源数据中提取数据，进行清洗、规范化、格式化处理，再将数据载入数据仓库或数据湖中。
数据处理还可以对数据进行合并、划分、聚合等操作，从而增加数据的价值和意义。
第四个环节是数据应用。
数据产品化是数据中台的最终目的，数据应用环节是将数据分析和应用实现的过程。
数据分析和挖掘是企业和组织重点关注的一个领域，数据应用可以通过提供数据可视化、报表查询、Dashboard等方式，把企业内外发生的数据主要事件展现出来，并协助业务决策、资源调度、销售管理等问题的解决。
最后是数据安全管理。
数据中台可包括设置权限、维护数据安全、设计数据备份方案等，数据安全管理是保障数据中台安全稳定运行的重要保障，也是保障企业数据安全的重要保险。
总之，数据中台架构及应用解决方案是一种高效的数据管理模式。
数据中台的设计与实现
数据中台的设计与实现随着信息技术的发展与普及，数据已经成为了现代生活不可或缺的一部分。
各种企业、组织和政府都在致力于利用数据来推动其业务的开展和发展。
然而，面对数据过多、类型繁杂的现实，他们普遍面临一个共同难题：数据管理和使用的效率相对较低。
为了解决这个问题，数据中台逐渐成为了当今企业普遍采用的一种解决方案。
一、什么是数据中台数据中台，顾名思义，就是将所有的数据都统一地管理到一个构架之中，而这个构架被称之为“中台”。
这个中台可以承载各类业务系统和数据仓库，以达到更加高效、快速、稳定地访问数据的目的。
它也可以通过对数据的管理进行创新，来建立一些更加符合实际情况的业务模型，供用户快速使用。
二、数据中台的优势1. 数据中台可以帮助企业更好的管理和处理数据，让其更好的服务于业务。
通过将所有数据放在一个中台之中，企业可以更好地掌控数据的质量和完整性，可以更便捷地获取数据，从而更快速高效地进行决策和业务扩展。
2. 数据中台可以极大地减少重复工作，提高效率。
由于数据在中台中是被统一管理和维护的，因此在数据维护和数据流转过程中就不需要做重复的工作，这大大提高了生产效率和质量。
3. 数据中台可以提高数据的共享性和开放性。
数据在中台中得到了统一的管理，可以更快速地流转到需要的用户部门。
同时，为了让更多的用户能够使用数据，数据中台还可以提供数据服务API，方便大家进行数据的调用和访问。
这样可以打破部门之间的数据“壁垒”，提高数据存储、使用的灵活性。
三、数据中台的设计要素数据中台的设计要求特别严格，需要考虑很多方面的问题。
其中比较重要的设计要素有：1. 数据架构设计：找到合适的架构，对数据进行处理、管理、存储及提供服务。
在这个方面，考虑通用性、扩展性，不同层次数据的管理等等。
2. 数据管控系统：建立完善的数据管控系统，对数据进行标准化管理，保障数据的质量、完整性等。
3. 数据服务设计：设计统一的数据服务接入层，通过API的形式向上提供服务，方便用户和上层系统接入查询数据。
数据中台建设方案
1.数据质量问题：通过数据清洗、数据治理等手段，提高数据质量。
2.技术风险：采用成熟的技术方案，充分测试，确保系统稳定性。
3.数据安全风险：建立完善的数据安全防护体系，加强安全审计。
4.业务变革风险：与业务部门紧密合作，及时调整数据中台功能和策略。
六、总结
数据中台建设是公司数字化转型的重要举措，旨在整合数据资源，提升数据价值，驱动业务创新。通过本方案的实施，将构建起一套完善的数据中台体系，为公司的长远发展奠定坚实基础。在项目实施过程中，需密切关注项目风险，确保数据中台的顺利建设和投入使用。
（1）数据安全：建立完善的数据安全防护体系，包括数据加密、访问控制、安全审计等。
（2）数据合规：遵循国家相关法律法规，确保数据采集、存储、处理、传输等环节的合规性。
四、实施步骤
1.项目立项：明确项目目标、范围、预算、时间表等，成立项目组。
2.需求调研：与各业务线沟通，了解业务需求，梳理数据资产。
3.技术选型：根据需求，选择合适的技术架构和工具。
（2）数据接入：采用数据集成、数据交换等技术，将梳理出的数据资源接入数据中台。
（3）数据存储：根据数据类型和业务需求，选择合适的存储方式，如关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等。
2.数据处理与分析
（1）数据清洗：对接入的数据进行去重、合并、标准化等处理，提高数据质量。
（2）数据计算：采用分布式计算、实时计算等技术，实现数据的快速处理和分析。
（2）数据接入：通过数据集成技术，将分散的数据源接入数据中台，实现数据的集中管理。
（3）数据存储：根据数据类型和业务需求，选择合适的存储方案，确保数据的高效存储和快速读取。
2.数据处理与分析
（1）数据清洗：对原始数据进行清洗、转换和归一化处理，提升数据质量。
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集成任务管理
离线任务
同步任务
资源消耗监控 任务资源消耗
同步任务
数据开发
任务开发 脚本管理 任务编排
调度配置
租户管理 菜单管理
任务节点
任务发布
提交测试
脚本分类
血缘分析
脚本编辑
可视化编排
串联编排
依赖配置
调度时间策略配置
调度脚本管理
调度配置
系统管理
用户管理
角色管理
语法校验 权限管理
日志管理
同步任务
…
运维监 控
浪潮 大数据
平台
Elastic Search
…
数据集成与其他平台对比
处理延时 处理速度 有状态操作
Data Exchange 实时
50万/秒 是
使用MQ种类
ZeroMQ
SQL 支持
支持
维度汇总操作
可以
分析任务
复杂
Storm 实时
10万/秒 否
ZeroMQ 不支持 不可以 简单
Spark Streaming 准实时 3万/秒 是 Kafka 不支持 不支持 较复杂
Web IDE
桌面IDE 插件
任务流程设计器
……
数据 服 区 中
开发模块
台
代码开发
务
运行调度
版本管理
集成工具 数据源配置
集成规则 集成调度
测试工具 功能测试 性能测试 测试报告
发布工具 任务发布 节点发布 发布管理
代码库
SQL
Spark
代码构建
代码执行
打包
提交
SQL 节点执行
Spark 节点执行
计算资源
业务资源 库
规则
标签 关键 词
数据服 务
基础应用 服务
数 据 资 源 目
元 数 据
管 理备 信份 息库
库
录
数据共享 服务
数据管理 服务
大数据云总体技术架构
金融大数据服务
监管报表
企业服务
客户关系
风险管理
住房租赁
智能投顾
……
大数据云生态组件
一站式数据分析与深度挖掘服务
数据可视化
模型化业务 分析服务
报表服务
任务监控 实时预警 监控报表
任务运维
周期实例 补数据实例 任务重跑 任务视图 任务监控
数据中台技术架构
管理服务 权限控制 安全审计
计算和存储资源管理 运维管理
运维监控 运行监控 状态监测 自定义监控
调度系统 任务配置
高可用派发/执行 资源权限隔离
任务生命周期管理 任务列表管理
使用人员 数据开发工程师
弹性伸缩
自动化部署运维
托管弹性大数据基础服务
计算存储分离
资源隔离
组件高可用
开放组件管理
多租户
算法 调用
模型 托管
数据 存储
数据 处理
AI
云
平
统一
台
元数
据、
访问、
存储、
调度、
权限、
监控
数据中台总体架构
采集调度 作业调度 作业执行信息 作业资源消耗 作业重跑 补数据作业
集成数据来源 数据中心(DW) 业务源端数据
数据集成平台—数据源端支持
支持数据格式
•Delimited •JSON •XML •Free Text •Binary •Name/Value •Zipped •AVRO •Oracle GoldenGate Trail Files •Apache Log •Sys Log •Windows Event Logs •Mail Log •SNMP •CollectD •CEF •DHCP Log •WCF •+Others
检索服务
推荐服务
在线事件服务
……
统一元数据统一访问 Nhomakorabea统一存储
统一调度
统一账户与权限
全链路监控
统一数据查询搜索分析引擎
大数据云基础平台
交互查询和分析服务
数据采集
数据交换
数据集成
超大规模智能计算和存储管理服务
离线计 算
实时计 算
智能数据管理
图计算
数据仓 库
开发套 件
统一调度系统
账户 与 权限
数据 审计
全链 路监 控
基于PostgreSQL数据库构建数据中台
技术创新，变革未来
本议题将为您介绍DataSphere通过数据集成平台、数据计算平台、数据服 务平台如何在大型金融级复杂数据环境中落地数据中台，以及去Teradata 关键难点的解决之 道
• 数据集成平台 • 数据计算平台 • 数据服务平台
数据中台典型特征
接入端权 限认证
黑白名单 验证
数据校验 去重服务
实时
Kafka Sink
HDFS
批Si量nk
远程采集管理
远程状态监控
远程升级控制
远程配置管理 扩容缩容管理
批量同步（集群直连）
批量同步任 务管理
同步插件
批计算任务
实时同步
实时同步
同步调度管理
Oracle
阿里 大数据 平台
Hadoop
华为 大数据
平台
Mongo DB
4A统一认证
用户信息同步 登录权限
用户权限管理
多租户管理
资源申请 资源详情 资源销毁
数据中台业务架构
关系型数据库 非结构化存储 半结构化存储
NoSQL 消息队列
数据集成
数据源管理
数据源类型
数据源配置
数据来源
调度配置 集成任务管理
基础属性 调度依赖
资源消耗监控
数据来源
连接属性 字段映射 时间属性 连通性测试 数据去向
数据资源管理
数据融合关联
插件/多语言支持
实时计算 适配 Flink
插件Spark支持 SQL-SCAN
优化及高可用服务
Hadoop
ETL(适配器)
数据校验
处理脚本管理
插件/SQL支持 插件Flink支持 动态运维管理
Spark 集成监控
数据中台数据流向图
数据源
数据流
文件加载
Kafka Lambda
数据中台典型架构
资源目录
数据集 成
策略配置 任务管理 断点续传 数据对账 数据分发
元数据
分级分类
数据治理
数据血缘
数据标准
数据质量
数据处 理
数据 计算
标识 加工
关联
任务 调度
清洗 提取
主题 数库 据 试 验 资源 空库 间
原始 库
数据存储
统一索引库
业务库
业务专题 库
知识 库
模型
业务知识 库
业务实体 库
数据标准化—以实体对象为中心的业务主数据提炼、DMP构建，实现ID识别连接、 标签标准规范地自动化生产 建设自动化—在现有数据平台基础上，自动化构建虚拟数据集市、主题库和专题库 ，即时响应业务的快速变化 管理资产化—支持资产化视角构建及管理数据体系，适用于数据类型多样，需要统一 管理数据的业务场景 业务智能化——通过机器学习算法动态识别数据的业务特征，智能推荐业务所需要的 数据模型
查询分析 适配多种查询引擎 统一数据缓存
数据分析工程师
业务处理工程师
数据科学工程师
其他使用人员
JDBC/REST API 数据融合关联
交互分析 SQL/脚本
可视化/交互 多查询引擎适配
数据开发 统一元数据管理
离线计算 适配Hive/Spark/MR
计算优化服务
基础平台
数据仓库
数据集成 多源批量同步
数据模型管理
IoT 流
文件加载
数据集成 数据处理
融合计算
S3对象存储 云平台
数据服务
API服务
数据模型
BI分析
数据洞察
数据模型
算法模型
数据中台数据集成
数据源
网页 程序 日志 文件 服务
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数据源端
实时采集 Agent
批量同步 工具
实时同步
SDK
负载 均衡
智能数据管理
全链路监控
采集集群
远程采集接入
Relay 服务