数据架构参考
架构设计之数据架构
架构设计之数据架构概述：数据架构是指在软件系统中对数据进行组织、存储和管理的结构和方式。
一个良好的数据架构设计能够提高系统的性能、可靠性和可扩展性。
本文将详细介绍数据架构的标准格式，包括数据模型、数据存储和数据管理等方面。
一、数据模型：数据模型是描述数据结构和数据之间关系的一种工具。
常用的数据模型有层次模型、网络模型、关系模型和面向对象模型等。
在进行数据架构设计时，需要选择适合系统需求的数据模型，并根据实际情况进行定制。
1.1 层次模型：层次模型是最早的数据模型之一，它将数据组织成树状结构，每个节点代表一个实体，节点之间通过父子关系进行连接。
层次模型适用于具有明确层次结构的数据，但对于复杂的关系无法很好地表示。
1.2 网络模型：网络模型是在层次模型的基础上进行扩展，引入了多对多的关系。
它通过记录集（record set）和集合（set）之间的连接来表示数据之间的关系。
网络模型适用于具有复杂关系的数据，但对于查询和维护操作较为复杂。
1.3 关系模型：关系模型是目前最常用的数据模型，它将数据组织成二维表格的形式，通过行和列来表示数据和属性。
关系模型具有良好的结构化特性，能够方便地进行查询和维护操作。
在进行数据架构设计时，通常选择关系模型作为基础。
1.4 面向对象模型：面向对象模型是在关系模型的基础上进行扩展，引入了对象、类和继承等概念。
面向对象模型适用于具有复杂对象关系的数据，能够更好地反映现实世界的复杂性。
但在实际应用中，需要考虑面向对象模型的复杂性和性能开销。
二、数据存储：数据存储是指将数据保存在物理介质中的过程。
在进行数据架构设计时，需要选择合适的数据存储方式，并考虑数据的安全性、可靠性和性能等因素。
2.1 关系型数据库：关系型数据库是最常用的数据存储方式，它将数据以表格的形式存储，并通过SQL语言进行查询和操作。
关系型数据库具有良好的结构化特性和事务支持，适用于大部分的数据管理需求。
2.2 非关系型数据库：非关系型数据库是近年来兴起的一种新型数据存储方式，它以键值对、文档、列族和图等形式存储数据。
数据架构设计文档模板
数据架构设计文档模板## 数据架构设计文档### 1. 引言本文档旨在描述数据架构设计的所有方面，包括各个数据组件的功能和关系，数据模型的设计和维护，以及数据流和数据存储的规划方案。
### 2. 数据需求在本部分中，需要具体描述系统对数据的需求和要求。
包括但不限于以下几个方面：- 数据的类型和格式- 数据的来源和去向- 数据的量级和增长率- 数据的敏感性和安全性要求### 3. 数据模型设计在本部分中，需要详细描述系统的数据模型设计，包括逻辑模型和物理模型的设计。
逻辑模型描述数据的逻辑结构和关系，物理模型描述数据在存储介质上的实际存储结构。
可以使用实体-关系图、UML类图等方式进行描述。
### 4. 数据流设计在本部分中，需要详细描述数据在系统中的流动过程，包括数据的产生、传输、转换和存储等环节。
可以使用流程图、时序图等方式进行描述。
### 5. 数据存储设计在本部分中，需要详细描述系统中的数据存储方案。
包括但不限于以下几个方面：- 数据库设计：包括数据库的选择、表结构设计、索引设计等- 分布式存储设计：如果系统需要支持分布式存储，需要描述分布式存储方案的设计和实施细节- 缓存设计：如果系统需要支持缓存，需要描述缓存的设计和实施细节### 6. 数据维护策略在本部分中，需要描述数据的维护策略，包括数据备份和恢复策略、数据迁移策略、数据清理策略等。
### 7. 数据安全设计在本部分中，需要描述数据的安全设计，包括数据的加密和解密策略、访问控制策略、审计策略等。
### 8. 数据质量保证在本部分中，需要描述数据质量保证的方案和策略，包括数据质量检查和修复策略、数据一致性和完整性保证策略等。
### 9. 数据治理在本部分中，需要描述数据治理的方案和策略，包括数据标准化、数据管理流程、数据所有权和责任等。
### 10. 参考资料在本部分中，可以列出本文档所参考的资料和文献。
### 11. 修订记录在本部分中，记录本文档的修订历史，包括修订日期、修订内容和修订人等信息。
(完整版)数据架构规划
数据架构规划一．当前架构结合研发二部数据量最大的校讯通产品来描述，其他的产品在性能上出现瓶颈，可以向校讯通靠拢。
数据库整体架构：目前校讯通产品根据用户量的多少以及数据库服务资源的繁忙程度，横向采用了历史库+当前库的分库架构或者单一的当前库架构，其中历史库只作为web平台读数据库，纵向结合了applications的memcache+Sybase ASE12.5传统永久磁盘化数据库架构。
数据模型架构：原则上采用了一事一地的数据模型（3NF范式），为了性能考虑，一些大数据量表适当的引用了数据冗余，根据业务再结合采用了当前表+历史表的数据模型。
以下就用图表来进行当前数据架构的说明：横向分库数据库架构图：纵向app layer+memcache layler+disk db layer图：其中web层指的是客户端浏览器层，逻辑上：app层指的是应用服务层，mc 层指的是memcache的客户端层，ms层指的是memcache的服务层，db层指的是目前永久磁盘化的数据库层，当然在物理机器上可能app层跟mc层，ms层是重叠的部署在相同服务器上。
数据模型架构图：其中以上数据模型中除了少数几张表外其他的都有历史表存在，当然有很多表是没在这个模型图中的，这部分是核心数据模型。
这部分模型对象中也包括了一些冗余性的设计，比如用户中有真实姓名，特别是不在这个模型内，由模型核心表产生的一些统计报表，为了查询的性能冗余了合理一些学校名称，地区名称等方面的设计。
二．劣势现象1.流水表性能瓶颈当前架构的性能瓶颈集中在流水表的访问上，最大流水表的记录量达到了超5亿级别，这是由于目前外网在用的sybase数据库系统版本，没有采取很好的关于分区的技术。
曾经有过把流水表进行物理水平分割，把不同月份的数据分割放在不同的物理表上的模型改造设想，碍于产生的应用程序修改工作量大，老旧数据迁移的麻烦，再加上进行了从单库架构改造到分库架构后，数据库性能瓶颈就不是特别突出。
架构设计之数据架构
架构设计之数据架构数据架构是指在软件系统中对数据进行组织和管理的方式和结构。
一个良好的数据架构可以提高系统的性能、可靠性和可扩展性。
在架构设计中，数据架构起着至关重要的作用。
本文将详细介绍数据架构的标准格式，包括数据模型、数据存储、数据访问和数据传输等方面。
一、数据模型数据模型是描述数据结构、数据操作和数据约束的概念工具。
常见的数据模型有关系型模型、面向对象模型和文档模型等。
在进行数据架构设计时，需要根据系统需求选择合适的数据模型。
以下是一个示例的数据模型：表名：用户信息表字段：- 用户ID：整型，主键- 用户名：字符串，惟一- 密码：字符串- 邮箱：字符串- 手机号：字符串二、数据存储数据存储是指将数据持久化保存的过程。
在数据架构设计中，需要考虑数据存储的可靠性、性能和扩展性。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统等。
以下是一个示例的数据存储方案：数据库：MySQL表名：用户信息表字段：- 用户ID：整型，主键- 用户名：字符串，惟一索引- 密码：字符串- 邮箱：字符串- 手机号：字符串三、数据访问数据访问是指对数据进行读取、写入和更新的操作。
在数据架构设计中，需要考虑数据访问的效率和安全性。
常见的数据访问方式包括SQL查询、API调用和ORM框架等。
以下是一个示例的数据访问方案：语言：Java框架：Spring Boot接口：- 查询用户信息：- 请求方式：GET- 请求路径：/api/user/{userId}- 返回结果：JSON格式的用户信息- 创建用户信息：- 请求方式：POST- 请求路径：/api/user- 请求参数：JSON格式的用户信息- 返回结果：JSON格式的创建成功信息四、数据传输数据传输是指在不同系统之间传递数据的过程。
在数据架构设计中，需要考虑数据传输的安全性和可靠性。
常见的数据传输方式包括HTTP协议、消息队列和文件传输等。
以下是一个示例的数据传输方案：协议：HTTP接口：- 查询用户信息：- 请求方式：GET- 请求URL：example/api/user/{userId}- 请求头：Content-Type: application/json- 请求体：无- 返回结果：JSON格式的用户信息- 创建用户信息：- 请求方式：POST- 请求URL：example/api/user- 请求头：Content-Type: application/json- 请求体：JSON格式的用户信息- 返回结果：JSON格式的创建成功信息以上是关于架构设计中数据架构的标准格式文本。
架构设计之数据架构
架构设计之数据架构数据架构是指在软件系统中，对数据进行组织、存储、管理和访问的结构和规范。
一个良好的数据架构设计能够提高系统的性能、可靠性和可扩展性。
在本文中，将介绍数据架构的基本概念、设计原则和常用技术，以及一个示例数据架构设计的详细说明。
一、数据架构的基本概念1. 数据模型：数据模型是对现实世界中的实体和关系进行抽象和描述的方法。
常用的数据模型有层次模型、网络模型、关系模型和对象模型等。
2. 数据库管理系统（DBMS）：DBMS是负责管理和操作数据库的软件系统。
它提供了数据存储、数据访问、数据安全和数据一致性等功能。
3. 数据库：数据库是指存储在物理介质上的数据集合。
它按照一定的数据模型进行组织和管理，可以被DBMS管理和访问。
4. 数据库实例：数据库实例是指在内存中加载数据库，并提供对数据库的访问和操作的运行时环境。
5. 数据库表：数据库表是数据在数据库中的组织形式，由行和列组成。
每一行表示一个记录，每一列表示一个属性。
6. 数据库索引：数据库索引是一种提高数据检索速度的数据结构。
它通过建立索引键和数据之间的映射关系，加快数据的查找和访问速度。
二、数据架构的设计原则1. 数据一致性：数据架构应该保证数据的一致性，即数据在不同的地方和时间访问时，保持一致的值和状态。
2. 数据完整性：数据架构应该保证数据的完整性，即数据的约束条件和业务规则得到满足，不会浮现错误或者不一致的数据。
3. 数据安全性：数据架构应该保证数据的安全性，即数据只能被授权的用户访问和修改，防止未经授权的访问和恶意操作。
4. 数据可扩展性：数据架构应该具备良好的可扩展性，能够适应系统的增长和变化，保持系统的性能和可靠性。
5. 数据性能：数据架构应该优化数据的访问和操作性能，提高系统的响应速度和吞吐量。
三、常用的数据架构技术1. 分布式架构：分布式架构将数据分布在多个节点上，通过网络进行通信和协作，提高系统的可扩展性和性能。
常用的分布式架构有主从架构、集群架构和分布式数据库等。
架构设计之数据架构
架构设计之数据架构一、引言数据架构是指在系统架构中对数据的组织、存储、管理和访问进行规划和设计的过程。
在现代信息化时代，数据被认为是企业的重要资产之一，良好的数据架构能够为企业提供高效、可靠和可扩展的数据管理能力，从而支持企业的业务发展和决策制定。
本文将详细介绍数据架构的设计原则、组成要素以及常用的数据架构模式。
二、设计原则1. 数据一致性：数据架构应确保数据在不同系统之间的一致性，避免数据冗余和数据不一致的问题。
2. 数据安全性：数据架构应具备良好的安全性能，包括数据的保密性、完整性和可用性，以防止数据泄露、篡改和丢失。
3. 数据可扩展性：数据架构应具备良好的扩展性能，能够适应业务规模的增长和数据量的增加，保证系统的性能和稳定性。
4. 数据可管理性：数据架构应具备良好的管理性能，包括数据的维护、备份和恢复等功能，以保证数据的可靠性和可维护性。
5. 数据可访问性：数据架构应具备良好的访问性能，能够支持快速、准确地查询和分析数据，满足业务需求。
三、组成要素1. 数据模型：数据模型是数据架构的核心，它定义了数据的结构和关系，包括实体、属性、关系和约束等。
常用的数据模型包括层次模型、网络模型、关系模型和对象模型等。
2. 数据存储：数据存储是指数据在系统中的物理存储方式，常见的数据存储包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
根据业务需求和性能要求，可以选择合适的数据存储技术。
3. 数据传输：数据传输是指数据在不同系统之间的传输和同步，常见的数据传输方式包括ETL（抽取、转换、加载）、消息队列和数据同步等。
数据传输需要考虑数据的一致性、可靠性和效率等因素。
4. 数据处理：数据处理是指对数据进行加工和计算，以满足业务需求。
常见的数据处理方式包括数据清洗、数据转换、数据聚合和数据分析等。
数据处理需要考虑数据的准确性、实时性和效率等因素。
四、常用的数据架构模式1. 集中式数据架构：集中式数据架构将所有的数据存储在一个中心化的数据库中，各个系统通过访问中心数据库来获取和更新数据。
大数据技术架构
可靠性。Hadoop 能自动维护数据的多份备份，并且在任 务失败后能自动重新部署计算任务。
缺点
Hadoop 采用文件存储系统，所以读写时效性较差。
Hadoop 生态系统日趋复杂，组件之间的兼容性差，安装 和维护比较困难。 Hadoop 的各个组件功能相对单一。
边缘计算。将计算分散到数据产生、存储和查询端，数据产生既符合 CDM 的要求，同时也传输 给实时模型反馈，让客户端传送数据的同时马上进行反馈，而不需要所有事件都要到中央端处理 之后再进行下发。
5.3 Hadoop 生态架构
Part 01
Hadoop 基本概念
1 Hadoop 基本概念
定义
Hadoop 是一个由 Apache 基金会开发的大数据分布 式系统基础架构，实现高速运算和存储。Hadoop 是 可扩展的，它可以方便地从单一服务器扩展到数千台服 务器，每台服务器进行本地计算和存储。低成本、高可 靠、高扩展、高有效、高容错等特性使 Hadoop 成为 最流行的大数据分析系统之一。
定义
Spark 是基于内存计算的大数据并行计算框架， 可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
Part 02
Spark 生态系统
2 Spark 生态系统
Spark
生态系 统
Part 03
Spark 主要特点
3 Spark 主要特点
Spark 主要特点
运行速度快。Spark 使用先进的 DAG 执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度 可比 Hadoop MapReduce 快上百倍，基于磁盘的执行速度也能快 10 倍左右。 容易使用。Spark 支持使用 Scala、Java、Python 和 R 语言进行编程，简洁的 API 设计有助于用户轻 松构建并行程序，并且可以通过 Spark Shell 进行交互式编程。
数据架构标准
数据架构标准
数据架构标准是指在设计和组织数据时应遵循的一组规范和准则。
这些标准有助于确保数据的一致性、准确性、可靠性和可扩展性。
以下是一些常见的数据架构标准：
1. 数据命名规范：定义清晰的命名规则和约定，以确保数据实体、属性和关系的命名具有一致性和可理解性。
2. 数据字典：维护一个统一的数据字典，记录数据实体、属性和关系的定义和说明，以便全组织共享和理解。
3. 数据分类和层次结构：将数据按照一定的分类体系进行组织和层次化，以便更好地管理和检索数据。
4. 数据模型和规范：采用统一的数据模型和规范，如实体关系模型（ERM）或类图等，来描述和表达数据结构和关系。
5. 数据访问和权限控制：定义数据访问权限和安全策略，确保只有授权用户能够访问和操作相应的数据。
6. 数据完整性和一致性：定义数据完整性和一致性的
规则和约束，确保数据的准确性和可靠性。
7. 数据质量：制定数据质量标准和评估方法，以确保数据的高质量和可信度。
8. 数据集成和交换标准：制定数据集成和交换的标准和协议，以确保不同系统间的数据互操作性和信息流畅。
这些标准可以根据组织的特定需求、行业标准和最佳实践进行定制和适配。
数据架构标准的实施有助于提高数据管理的效率和质量，促进企业的数据驱动和决策能力。
大数据治理的概念及其参考架构
大数据治理的概念及其参考架构随着互联网技术的不断发展，数据量的爆炸式增长已经成为了一种趋势。
如何有效地管理和利用这些数据，成为了各行各业都需要面对的问题。
而大数据治理作为一种新兴的概念，正在逐渐成为解决这一问题的重要手段。
大数据治理是指对大数据进行管理、监控、分析和优化的过程。
它包括了数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节，旨在保证数据的质量、安全和合规性。
大数据治理的目标是让企业能够更好地利用数据，提高业务效率和创新能力。
为了实现大数据治理，需要建立一套完整的参考架构。
这个参考架构包括了数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用等多个环节。
其中，数据采集是指从各种数据源中收集数据，包括传感器、社交媒体、日志等。
数据存储是指将采集到的数据存储到数据仓库或数据湖中，以便后续的处理和分析。
数据处理是指对数据进行清洗、转换、集成和验证等操作，以保证数据的质量和一致性。
数据分析是指对数据进行挖掘和分析，以发现数据中的价值和潜在问题。
数据应用是指将分析结果应用到业务中，以提高业务效率和创新能力。
在建立参考架构的过程中，需要考虑以下几个方面。
首先，需要考虑数据的安全性和合规性。
数据的安全性是指保护数据不被非法获取、篡改或泄露，而数据的合规性是指遵守相关法律法规和行业标准。
其次，需要考虑数据的质量和一致性。
数据的质量是指数据的准确性、完整性和一致性，而数据的一致性是指数据在不同环节中的一致性。
最后，需要考虑数据的可用性和可扩展性。
数据的可用性是指数据能够被及时地获取和使用，而数据的可扩展性是指系统能够支持数据量的不断增长和业务的不断扩展。
总之，大数据治理是一项复杂的任务，需要建立一套完整的参考架构来实现。
在建立参考架构的过程中，需要考虑数据的安全性、合规性、质量、一致性、可用性和可扩展性等多个方面。
只有建立了一套完整的参考架构，才能够更好地实现大数据治理的目标，提高企业的业务效率和创新能力。
聊聊数据湖的11个参考架构
聊聊数据湖的11个参考架构数据湖是传统数据仓库概念在源类型、处理类型和⽤于业务分析解决⽅案的结构⽅⾯的⾼级版本。
数据湖主要通过云实现，采⽤多种数据存储和数据处理⼯具进⾏架构，基于管理服务的服务⽤于处理和维护数据湖的数据基础设施。
Pentaho⾸席技术官詹姆斯·迪克森有⼀个关于数据湖的著名类⽐，他创造了“数据湖”这个词。
数据湖类似于湖泊，⽔从不同的来源进⼊，并保持在原始的形式，⽽包装瓶装⽔类似于数据集市，经过多次过滤和净化过程，类似于数据集市的数据处理。
数据湖是⼀个存储库，它以原始格式存储⼤量的原始数据。
从Azure到AWS，拥有⼀个合适的数据湖架构的⼒量在于对每⼀家企业的市场速度、创新和规模。
对于不再想要与结构竖井⽃争的⼤型企业，这些架构可以帮助您建⽴组织共识并实现数据所有权。
数据湖就像⼀个⼤容器，与真实的湖泊和河流⾮常相似。
就像湖泊中有多条⽀流⼀样，数据湖中有结构化数据、⾮结构化数据、机器对机器、⽇志实时流动。
数据湖使数据⼤众化，是存储组织的所有数据以供后期处理的⼀种经济有效的⽅式。
研究分析师可以专注于在数据中寻找意义模式，⽽不是数据本⾝。
参考架构⼀数据湖可以包含来⾃关系数据库的结构化数据(⾏、列或⾯向对象节点)、半结构化数据(如XML、JSON、CSV和⽇志)、任何⾮结构化数据(如pdf、⽂档和电⼦邮件)和⼆进制数据。
它们都被⼴泛⽤于⼤数据的存储，但它们是不可互换的。
湖泊通常是原始原始格式的数据池，其⽤途尚未定义。
数据仓库更像是结构化和过滤数据的存储库，这些数据已针对特定⽬的进⾏了处理。
Azure(来⾃微软)和AWS(来⾃亚马逊)是两种著名的解决⽅案，它们包含了使开发⼈员、数据科学家和分析⼈员能够轻松存储任何⼤⼩、形状和速度的数据，以及跨平台和语⾔进⾏所有类型的处理和分析所需的所有功能。
参考架构⼆数据湖不仅提供了⼤数据平台的基本功能，还提供了数据管理、数据治理、数据资产管理等功能。
数据库架构文档-架构文档模板
数据库架构文档-架构文档模板1. 简介本文档旨在提供一个数据库架构文档的模板，供参考和使用。
数据库架构文档是记录数据库系统的结构、组件和相关信息的重要文档。
2. 数据库架构概述数据库架构是指数据库系统的整体结构和组件。
以下是数据库架构的主要概述：- 数据库类型：[填写数据库类型，例如关系型数据库或者非关系型数据库]- 数据库引擎：[填写数据库引擎名称，例如MySQL、Oracle 等]- 架构模式：[填写数据库所使用的架构模式，例如客户端-服务器模式、分布式模式等]- 架构图示：[可选择提供数据库架构的图示，以便更清晰地展示架构组件和关系]3. 数据库组件数据库架构由多个组件组成，以下是常见的数据库组件：3.1. 数据库服务器- 服务器类型：[填写数据库服务器类型，例如物理服务器、虚拟机等]- 服务器配置：[填写服务器的硬件配置，包括处理器、内存和存储等]- 操作系统：[填写数据库服务器所运行的操作系统及其版本]- 安全措施：[填写针对数据库服务器的安全措施，例如防火墙、加密等]3.2. 数据库实例- 实例名称：[填写数据库实例名称]- 实例配置：[填写数据库实例的配置信息，包括内存分配、线程设置等]- 数据库版本：[填写数据库的版本号]- 登录认证：[填写数据库的登录认证方式，例如用户名密码认证、身份验证等]3.3. 数据库对象- 表格：[列出数据库中的表格名称，并简要描述其用途]- 视图：[列出数据库中的视图名称，并简要描述其用途]- 存储过程：[列出数据库中的存储过程名称，并简要描述其用途]- 索引：[列出数据库中的索引名称，并简要描述其用途]- 触发器：[列出数据库中的触发器名称，并简要描述其用途]4. 数据库交互数据库架构也涉及数据库与其他系统或应用程序的交互，以下是一些相关信息：- 数据库连接：[填写系统或应用程序与数据库之间的连接方式，例如ODBC、JDBC等]- 集成接口：[填写数据库与其他系统集成的接口和方法，例如API、Web服务等]- 数据交换：[填写数据库与其他系统之间的数据交换方式，例如文件导入导出、消息队列等]5. 数据安全与备份数据库的安全性和备份是数据库架构中的重要考虑因素，以下是一些相关内容：- 访问控制：[描述数据库的访问控制措施，例如用户权限管理、角色授权等]- 数据加密：[描述数据库中敏感数据的加密措施，例如对用户密码进行加密]- 数据备份：[描述数据库的备份策略和方法，例如定期备份、冷热备份等]6. 参考文献[列出文档中使用的任何参考文献或资料]7. 修订历史[记录文档的修订历史，包括修订日期、修订版本和修订内容]。
空间数据系统及其参考体系架构
随着全球逐步开展的一系列航天探索活动，空间活动范围不断扩大，出现了一些复杂任务的飞行要求，从对地观测卫星到数据中继卫星，从无人航天器到载人飞船和载人空间站，以及无人火星探测器等深空飞行器，其所处物理环境更复杂，功能要求更高，对航天任务的数据获取、处理、传输、交换、存储和安全等提出更高的要求。
在此背景下，空间数据系统概念应运而生。
空间数据系统咨询委员会(CCSDS)于1982年由美国航空航天局(NASA)和欧空局(ESA)牵头发起成立，是一个制定空间数据系统标准的多国论坛，其目标是加强各航天机构及商业伙伴间的互操作性和交互支持，同时降低风险、开发时间和项目成本。
为了更好、更全面地理解CCSDS标准的可用特性，以及如何通过有效配置和部署这些特性地以创建可互操作的空间数据系统，2008年，CCSDS发布了空间数据系统参考架构(RASDS),旨在提供一种描述数据系统架构和高层设计的标准化方法。
该架构有助于理解这些标准如何在实际空间数据系统中协调一致地工作，并且明确当前的和计划中的标准化工作中重叠或空缺的部分。
▲sPECIAL SUBJECT专题扌艮道9空间数据系统及其标准化工作《 一空间数据系统概念空间数据系统是从传统的、分立的遥测系统、遥 控系统、测轨定位系统以及载荷数据传输系统等进行 综合、逐步演变扩展而形成的。
空间数据系统可以简单的描述成在各种航天任务中，由航天器、地面站和 任务控制中心等组成的用于完成数据生成、传输、存储、处理的系统。
它是航天器的大脑和神经系统，在 航天任务中，起着测量、控制、管理航天器，获取和传送探测成果的重要作用。
对于空间数据系统的概念，_般有两种认识：_ 是“空间数据的系统”，强调的是为空间数据服务，即为航天器的数据（平台和载荷数据）做采集、处理、 传输和应用的系统，它可以包含天基系统和地基系统, 如航天器遥测遥控和数传系统、地面测控网和应用系统等；二是“空间的数据系统”，强调的是位于空间, 即包含空间链路、适应在空间环境中运行的数据系统,它服务的对象不仅是航天器数据，还包括进入空间网 络的各类地面数据，如视频/音频数字卫星转播系统、卫星移动通信系统等，是地面数据系统向宇宙空间的 扩展和延伸。
架构设计之数据架构
架构设计之数据架构一、概述数据架构是指在系统架构设计中，对数据的组织、存储、管理和访问等方面进行规划和设计的过程。
良好的数据架构能够提高系统的性能、可扩展性和可维护性，从而为系统的稳定运行提供保障。
本文将详细介绍数据架构的设计原则、常用模式和技术，以及一些实际案例。
二、设计原则1. 数据一致性：确保数据在不同的存储和处理环节中保持一致，避免数据冗余和不一致的情况发生。
2. 数据安全性：采取适当的安全措施，保护数据的机密性、完整性和可用性，防止未经授权的访问和篡改。
3. 数据可扩展性：设计具有良好的扩展性的数据架构，能够适应未来业务的增长和变化，提供高性能和高可用性的数据服务。
4. 数据可访问性：提供灵活、高效的数据访问方式，满足不同用户和应用的需求，支持实时查询和分析。
5. 数据质量：通过数据清洗、验证和规范化等手段，确保数据的准确性、完整性和一致性，提高数据的质量和可信度。
三、常用模式和技术1. 数据库设计：根据实际需求，选择合适的数据库类型和数据模型，进行表结构设计和索引优化，提高数据的查询性能和存储效率。
2. 数据仓库设计：将不同来源的数据进行抽取、转换和加载，构建数据仓库和数据集市，支持复杂的分析和报表需求。
3. 分布式存储：采用分布式文件系统或分布式数据库，将数据存储在多个节点上，提高系统的容错性和可用性，支持海量数据的存储和处理。
4. 数据缓存：使用缓存技术将热点数据存储在内存中，提高数据的访问速度和响应性能，减轻后端数据库的压力。
5. 数据同步和复制：通过数据同步和复制技术，将数据从源端复制到目标端，实现数据的备份、灾备和异地容灾。
6. 数据治理：建立数据治理框架和流程，制定数据管理策略和规范，确保数据的合规性和可信度。
四、实际案例1. 电商平台数据架构设计在电商平台的数据架构设计中，通常采用分布式存储和缓存技术。
将商品信息、用户信息、订单信息等核心数据存储在分布式数据库中，提高系统的可用性和性能。
数据架构参考范文
数据架构参考范文数据架构是指用于描述和组织数据的结构和组织方式。
它是数据管理和数据存储的基础，并为数据的收集、存储、处理和分析提供支持。
一个好的数据架构可以提高数据的质量、可靠性和可用性，促进数据的共享和集成，以及支持企业的决策和业务目标。
以下是一些数据架构的参考要点：1.数据模型：数据模型是数据架构的基础。
它描述了数据的实体、属性、关系和约束。
常用的数据模型包括层次模型、网络模型、关系模型和对象模型。
关系模型是最为常用的一种数据模型，它采用表格、行和列来表示数据。
2.数据仓库：数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、一致的、可分析的数据集合。
它通常用于支持决策支持系统和数据分析。
数据仓库有多个层次，包括原始数据层、清洗和转换层、集成层和决策支持层。
3. 数据湖：数据湖是一个用于存储和分析大数据的中心存储库。
它可以接收来自多个数据源的原始数据，并以其原始格式保存。
数据湖通常采用分布式文件系统，如Hadoop或Amazon S3、它可以存储结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
4. 数据流程：数据流程描述了数据在不同系统和组件之间的流动和转换。
它包括数据的输入、处理、存储和输出。
数据流程可以通过图表、流程图或文档来表示。
常见的数据流程技术包括ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）。
5.数据安全：数据安全是数据架构的重要组成部分，它涉及到数据的保密性、完整性和可用性。
数据安全包括身份验证、授权、加密、审计和备份等措施。
数据架构应该考虑到各种威胁和风险，并采取相应的安全措施来保护数据。
6.数据治理：数据治理是一套规范和流程，用于管理和保护数据资源。
它涉及到数据的定义、分类、命名、标准化和文档化等方面。
数据治理还包括数据质量的监控和改进，以确保数据的准确性、一致性和可靠性。
7.数据集成：数据集成是将多个数据源的数据合并为一个一致的数据集合，以支持决策和分析。
togaf 参考架构
togaf 参考架构
TOGAF（The Open Group Architecture Framework）是一种企业架构框架，它提供了一种全面的方法来定义、设计、实施和管理企业的架构。
以下是 TOGAF 参考架构的一些关键元素：
1. 业务架构：定义企业的业务战略、业务流程、组织结构和业务能力。
2. 应用架构：描述企业的应用系统、数据和技术架构，以及它们之间的关系。
3. 数据架构：定义企业的数据模型、数据存储和管理方式，以及数据的流动和转换。
4. 技术架构：描述企业的技术基础设施、平台和工具，以及它们之间的关系。
5. 架构治理：确保企业的架构符合业务目标和战略，并对架构的变更进行管理。
6. 架构开发方法：提供了一种结构化的方法来定义、设计、实施和管理企业的架构。
7. 架构视图：包括业务、应用、数据和技术等不同的视图，以帮助不同的利益相关者理解企业的架构。
8. 企业架构元模型：定义了企业架构的基本元素和它们之间的关系，包括业务、应用、数据和技术等方面。
9. 架构能力：描述了企业在架构方面的能力和成熟度，以及如何不断提高这些能力。
这些元素共同构成了 TOGAF 参考架构，它为企业提供了一种全面的方法来定义、设计、实施和管理企业的架构。
通过使用 TOGAF，企业可以更好地理解自己的业务和技术环境，提高业务敏捷性和效率，并实现更好的业务成果。
架构设计之数据架构
架构设计之数据架构引言概述：在当今信息化时代，数据已经成为了企业发展的核心资源。
良好的数据架构设计能够帮助企业高效地管理和利用数据，提升业务运营效率，实现战略目标。
本文将从五个大点出发，详细阐述数据架构的设计原则和实践方法。
正文内容：1. 数据架构的定义和作用1.1 数据架构的定义：数据架构是指对数据进行组织和管理的框架，包括数据的结构、存储、访问和处理方式。
1.2 数据架构的作用：数据架构能够帮助企业实现数据的一致性、可靠性和安全性，提升数据的可用性和可维护性，支持业务决策和创新。
2. 数据架构设计的原则2.1 数据分层原则：将数据按照不同的层次进行划分，包括原始数据层、集成数据层、应用数据层等，以实现数据的复用和共享。
2.2 数据标准化原则：制定统一的数据标准和规范，包括数据命名规则、数据格式、数据定义等，以确保数据的一致性和可理解性。
2.3 数据安全原则：采取合适的安全策略和技术手段，保护数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露和滥用。
2.4 数据性能原则：根据业务需求和数据访问模式，设计合理的数据存储和访问策略，以提高数据的读写性能和响应速度。
2.5 数据扩展性原则：考虑数据的增长和变化，设计可扩展的数据架构，以支持业务的扩展和创新。
3. 数据架构设计的实践方法3.1 数据需求分析：深入了解业务需求，明确数据的类型、规模和关系，为数据架构设计提供基础。
3.2 数据模型设计：根据数据需求，设计合适的数据模型，包括实体关系模型、维度模型等，以支持数据的组织和管理。
3.3 数据存储设计：选择适当的数据存储技术和工具，包括关系型数据库、NoSQL数据库等，以满足数据的存储和访问需求。
3.4 数据集成设计：设计数据集成的流程和规则，实现不同数据源之间的数据交换和共享，确保数据的一致性和准确性。
3.5 数据安全设计：采取数据加密、访问控制、审计等手段，保护数据的安全和隐私，符合法律和合规要求。
总结：数据架构设计是企业信息化建设的重要组成部分，能够帮助企业高效地管理和利用数据。
架构设计之数据架构
架构设计之数据架构一、引言数据架构是指在系统架构设计中对数据进行组织、管理和处理的方式和方法。
它是系统架构中的一个重要组成部分，对于系统的稳定性、可靠性和扩展性具有重要影响。
本文将详细介绍数据架构的设计原则、常用模式和最佳实践，以帮助您更好地理解和应用数据架构。
二、设计原则1. 数据一致性：数据架构应保证数据在不同系统之间的一致性，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据安全性：数据架构应考虑数据的安全性，包括数据的保密性、完整性和可用性，以防止数据泄露、篡改或丢失。
3. 数据可扩展性：数据架构应具备良好的可扩展性，能够支持系统的快速增长和大规模数据处理。
4. 数据可访问性：数据架构应提供简单、高效的数据访问接口，方便用户对数据进行查询、分析和操作。
5. 数据一体化：数据架构应将不同系统的数据进行整合，实现数据的共享和复用，避免数据冗余和重复存储。
三、常用模式1. 分层架构：将数据按照不同的层次进行划分，例如数据存储层、数据处理层和数据展示层，以实现数据的分离和解耦。
2. 中心化架构：将数据集中存储在一个中心化的数据库或数据仓库中，以方便管理和维护。
3. 分布式架构：将数据分布存储在不同的节点或服务器上，以提高系统的性能和可靠性。
4. 缓存架构：使用缓存技术将热点数据存储在高速缓存中，以加速数据的访问和响应速度。
5. 多维架构：将数据按照多个维度进行划分和组织，以支持复杂的数据分析和查询操作。
四、最佳实践1. 数据建模：在设计数据架构之前，应先进行数据建模，明确数据的结构和关系，以便更好地进行数据架构设计。
2. 数据规范化：对于重复和冗余的数据，应进行规范化处理，以减少数据存储和维护的成本。
3. 数据备份和恢复：定期进行数据备份，并建立有效的数据恢复机制，以应对数据丢失或损坏的情况。
4. 数据安全保护：采用合适的加密和权限控制技术，保护数据的安全性和隐私性。
5. 数据质量管理：建立数据质量管理流程，监控和修复数据质量问题，确保数据的准确性和一致性。
数据架构参考
1.3.2 逻辑分布
系分 统系 名统 称名
子系统名称
.
系统应用类型
业务应用类数据
业务分析类数据
缉 企归审企数应情决风物专数 私 业类单业据急报策险流家据 监 信风执综交指预分监链会信
概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。 在概念数据模型中 不包括实体的属性， 也不用定义实体的主键。 这是概念数据模型和逻辑数据模型 的主要区别。 概念数据模型的目标是统一业务概念， 作为业务人员和技术人员之 间沟通的桥梁，确定不同实体之间的最高层次的关系。
根据业务域的划分， 梳理跨业务域的端到端的业务流程， 从而梳理出大的对 象之间的关系和小的业务流程。
1.2 数据定义
1.2.1 总体描述
数据的基本结构分三个层次，反映了观察数据的三种不同角度。
(1)概念数据层。它是数据的整体逻辑表示。指出了每个数据的逻辑定义及 数据间的逻辑联系， 是存贮记录的集合。 它所涉及的是数据所有对象的逻辑关系， 而不是它们的物理情况。
(2)物理数据层。它是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是 原始数据， 是用户加工的对象， 由内部模式描述的指令操作处理的位串、 字符和 字组成。
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精品文档
结构清晰，层次分明
1.1.3 设计原则
1、整体性原则 共享服务平台必须根据统一的总体方案的统筹规划， 按总署、 直属海关、 隶 属海关的功能划分实行多级部署， 同时按照职责分工进行建设和管理， 保证三个 层级的部署构成一个整体， 各部分通信畅顺， 信息共享， 形成一个全国性的共享 服务平台。 2、标准化原则 总署统一制定信息资源共享服务的技术标准、 通信协议标准、 数据交换报文 标准，提供数据访问功能、基本业务逻辑处理功能的标准组件。系统的开发、集 成按照规定的标准进行，保证海关共享服务平台的结构一致性和技术规范性。 3、安全与效率并重原则 总结和汲取超大业务量海关的成功经验， 采取充分足够的技术手段和管理制 度，在保证共享服务平台与海关业务应用系统之间高速的数据交换， 在保证共享 服务平台良好运行效率的同时， 保证海关业务运行网和业务管理网的信息安全和 运行安全。 系统设计方面要充分考虑共享服务平台数据量大、 负荷高等因素， 严格控制 程序流程设计、 严把程序编制质量、 同步制定配套的系统运行管理办法， 确保共 享服务平台运行的高效性和稳定性。 4、系统功能与职责分工相适应原则 平台多方共建， 发挥各方面的积极性， 信息系统、 业务系统与业务管理或操 作运行的主体之间的关系和分工必须明确。 5、一致性原则 共享服务平台在体系架构上必须与金关业务解决方案的框架保持一致， 在系 统开发建设的设备选型、 开发技术、 认证授权、 门户框架、 数据定义、 参数管理、
大数据标准化参考架构
大数据标准化参考架构I目录1研究背景 (1)2研究目标及意义 (2)3大数据发展现状和趋势分析 (3)4大数据参考架构 (4)4.1参考架构 (4)4.2参考架构中涉及的相关内容 (6)4.2.1系统协调者 (6)4.2.2数据提供者 (6)4.2.3大数据应用提供者 (7)4.2.4大数据框架提供者 (9)4.2.5数据消费者 (11)4.2.6安全和隐私 (11)4.2.6.1针对安全和隐私的考虑 (11)4.2.6.2主要角色安全与隐私的基本要求 (12)4.2.7管理角色 (14)II1研究背景全球已步入大数据时代，互联网上的数据量每两年会翻一番。
截止到 2013 年，全球数据量为 4.3 泽字节，2020 年有望达到 40 泽字节。
如果将数据视为一种生产资料，大数据将是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿，是信息时代新的财富，价值堪比石油。
大数据所能带来的巨大商业价值，被认为将引领一场足以与20 世纪计算机革命匹敌的巨大变革。
当前，世界各国政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，世界工业发达国家纷纷制定相关政策，积极推动大数据相关技术的研发与落实。
我国正处于数字经济发展的转型时期，信息的公开、共享与服务成为时代发展的主题。
信息逐渐成为与物质和能源同等重要的资源，以开发和利用信息资源为目的的经济活动迅速扩大，逐渐占据或超越工业活动在国民经济活动中的地位。
大数据的出现是跨学科技术与应用发展的结果。
对于大数据，自然科学家强调在网络虚拟环境下对于密集型数据的研究方法，社会科学家则看重密集型数据后面隐藏的价值与推动社会发展的模式。
目前大数据在支撑履行政府职能、保障公共安全、实施社会治理、支持重大决策和改进公共服务等方面发挥出越来越重要的作用。
党中央、国务院高度重视大数据发展，将大数据上升为我国国家战略之一。
党的十九大明确提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。
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1数据架构设计（数据架构组）1.1 概述1.1.1总体描述相对于业务架构和应用架构，数据架构在总体架构中处于基础和核心地位。
因为信息系统支撑下的海关业务运作状况，是通过信息系统中的数据反映出来的，数据信息系统管理的重要资源。
因此构建海关的IT总体架构时，首先要考虑数据架构对当前业务的支持。
理想的IT总体架构规划逻辑上是数据驱动的，即：首先根据业务架构分析定义数据架构；然后根据数据架构结合业务功能定义应用架构；最后根据应用架构与数据架构的定义，来设计技术架构。
1.1.2数据架构蓝图1.1.2.1 逻辑蓝图图：数据架构总体逻辑蓝图数据架构的六个统一，即统一数据规划、统一存储、统一计算、统一服务、统一接入、统一数据治理。
1.1.2.2 物理蓝图图4-1-1通过万兆连接核心交换区，实现网络高速交换，确保可靠性●各服务器均双线连接数据区核心交换机，消除单点故障●结构清晰，层次分明1.1.3设计原则1、整体性原则共享服务平台必须根据统一的总体方案的统筹规划，按总署、直属海关、隶属海关的功能划分实行多级部署，同时按照职责分工进行建设和管理，保证三个层级的部署构成一个整体，各部分通信畅顺，信息共享，形成一个全国性的共享服务平台。
2、标准化原则总署统一制定信息资源共享服务的技术标准、通信协议标准、数据交换报文标准，提供数据访问功能、基本业务逻辑处理功能的标准组件。
系统的开发、集成按照规定的标准进行，保证海关共享服务平台的结构一致性和技术规范性。
3、安全与效率并重原则总结和汲取超大业务量海关的成功经验，采取充分足够的技术手段和管理制度，在保证共享服务平台与海关业务应用系统之间高速的数据交换，在保证共享服务平台良好运行效率的同时，保证海关业务运行网和业务管理网的信息安全和运行安全。
系统设计方面要充分考虑共享服务平台数据量大、负荷高等因素，严格控制程序流程设计、严把程序编制质量、同步制定配套的系统运行管理办法，确保共享服务平台运行的高效性和稳定性。
4、系统功能与职责分工相适应原则平台多方共建，发挥各方面的积极性，信息系统、业务系统与业务管理或操作运行的主体之间的关系和分工必须明确。
5、一致性原则共享服务平台在体系架构上必须与金关业务解决方案的框架保持一致，在系统开发建设的设备选型、开发技术、认证授权、门户框架、数据定义、参数管理、通信协议、网络结构、安全运维等方面必须与金关总体技术方案保持一致，保证共享服务平台成为现代海关综合管理系统的有机组成部分。
注:整体统筹原则数据层和应用层解耦数据的高可靠服务的高可用1.1.4设计目标“信息资源体系建设”是一项长期工程，是支撑海关各个业务条线之间实现充分协作信息共享基础架构。
将确保金关工程二期在海关信息资源开发利用方面抓住数据一致性、规范性等数据质量源头建设,形成统一顶层设计，做到海关信息资源一盘棋，数据统一管控，统一开发利用，促进海关信息共享、业务协作效率和科学决策水平的更高提升。
总体目标主要包括以下五个方面内容：1、实现信息资源整合信息资源规划的一项很重要的目标就是要解决目前信息系统建设中的重复建设问题，达到信息系统的整合和集约，信息资源规划是信息系统顶层设计的一部分，能够从整体上对信息资源进行设计，并能够提供信息系统建设的标准和规范，这样信息系统就能够以此为标准，进行适时、适度、逐步整合，最终达到消除冗余，集约良性发展的效果。
2、提高技术响应速度业务需求的变化和技术的响应速度之间一直是一对矛盾，信息资源规划通过对信息系统，尤其是信息资源架构进行科学设计，可以增强信息资源架构的稳定性，当业务需求变化时，可以通过很少的数据结构和程序变动就能够满足业务需求，这样不但提高了技术响应速度，而且能够增强系统的稳定性，降低故障率。
3、实现信息共享信息资源规划通过建设信息共享服务平台，实现了数据的集中存储和计算，并实现了对外统一的服务接口，不论是对于海关内部的信息共享需求，还是外部的数据共享需求；不论是直接面向用户的共享查询，还是面向应用系统的数据服务，都可以通过数据服务共享平台解决。
4、实现大数据分析海关要实现智能海关，必须实现海关信息系统的物联化、互联化、智能化，而最重要的就是智能化，即通过大数据分析，为海关准确决策提供信息支持。
信息资源规划通过设计和实现数据共享服务平台，引入并行数据库、分布式数据库等大数据存储和计算技术，能够解决海关的大数据分析问题，达到数据用得好、决策准的业务目标。
5、提升数据质量信息资源规划通过设定标准规范、业务管理流程，能够规范数据的定义、存储、使用、传输、交换，使得数据采集更加规范、数据传输更加准确高效，数据使用更加安全方便，通过各种管理流程和规范，能够大幅提升数据质量。
1.2 数据定义1.2.1总体描述数据的基本结构分三个层次，反映了观察数据的三种不同角度。
(1)概念数据层。
它是数据的整体逻辑表示。
指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系，是存贮记录的集合。
它所涉及的是数据所有对象的逻辑关系，而不是它们的物理情况。
(2)物理数据层。
它是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。
这些数据是原始数据，是用户加工的对象，由内部模式描述的指令操作处理的位串、字符和字组成。
(3)逻辑数据层。
它是用户所看到和使用的数据，表示了一个或一些特定用户使用的数据集合，即逻辑记录的集合。
数据建模1.2.2业务域根据目前海关不同的网络，运行网、管理网和接入网以及总署和直属的这种物理关系，梳理出每个域中业务情况和相互的关联关系划分出不同的业务域。
海关目前的现状梳理出来的业务域有：公共域、首长决策域、公共办公域、业务管理域、综合保障域和内部监控公共域：1)公共时间域2)公共金融域3)公共位置域4)公共人员域5)公共机构域6)公共参数域首长决策：1)署长办公公共办公：1)办公2)国际事务业务管理：1)政法2)关税3)监管4)物流5)加贸6)稽查7)缉私8)统计综合保障：1)科技2)财务3)关务保障4)人事内部监控1)督查审计2)监察根据业务划分核心数据和非核心数据。
1.2.3概念模型设计概念数据模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，它以数据类的方式描述企业级的数据需求，数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。
概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。
在概念数据模型中不包括实体的属性，也不用定义实体的主键。
这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。
概念数据模型的目标是统一业务概念，作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁，确定不同实体之间的最高层次的关系。
根据业务域的划分，梳理跨业务域的端到端的业务流程，从而梳理出大的对象之间的关系和小的业务流程。
例如，用户（user）E－R图1.2.4逻辑模型设计逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点，是对概念数据模型进一步的分解和细化。
逻辑数据模型是根据业务规则确定的，关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。
逻辑数据模型的内容包括所有的实体和关系，确定每个实体的属性，定义每个实体的主键，指定实体的外键，需要进行范式化处理。
逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据，但并不考虑数据在物理上如何来实现。
逻辑数据建模不仅会影响数据库设计的方向，还间接影响最终数据库的性能和管理。
如果在实现逻辑数据模型时投入得足够多，那么在物理数据模型设计时就可以有许多可供选择的方法。
解决端到端的业务流程梳理出大量的小流程和对象关系，进一步梳理出各个业务域的业务对象及其行为和属性。
1.2.5物理模型设计物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放。
物理数据模型的内容包括确定所有的表和列，定义外键用于确定表之间的关系，基于用户的需求可能进行发范式化等内容。
在物理实现上的考虑，可能会导致物理数据模型和逻辑数据模型有较大的不同。
物理数据模型的目标是指定如何用数据库模式来实现逻辑数据模型，以及真正的保存数据。
常用的设计范式，以及对于数据量大的业务，在数据模型层面不处理表之间的主外键之间的关系。
主要将逻辑模型的各个业务对象及之间的关系，以表、主外键及关联表的方式表示。
针对各个逻辑模型勾勒出各个域的ER模型。
1.3 数据分布1.3.1总体描述将数据物理分布式处理方式逐步转为集中式处理方式，本节主要描述数据在各个业务子系统之间的逻辑分布，以及数据物理分布。
1.3.2逻辑分布1.3.3物理分布数据存放：集中存放+灾备？分布式主从模式？分布式无中心化？数据：核心交易：商用关系DB+小机集群？分析：newSQL+小机集群？低价值密度的大规模数据：No SQL+大规模普通机器集群据地理分布：交易数据集中存放+灾备；其他管理支持类应用数据可三中心分别存放？1.4 数据分类1.4.1总体描述数据分类是企业数据的组成部分，其目的是为了满足各种数据需求对数据组织的要求，根据数据内容的属性或特征，将信息按一定的原则和方法进行区分和归类，并建立起一定的分类体系，为数据的合理分布提供决策依据，以便管理和使用数据信息。
1.4.2分类原则在数据分类时遵循以下原则：•数据分类需要满足各种数据需求对数据组织的要求，即数据分类应该独立于具体的数据模型；•数据分类应有利于数据的维护和扩充。
1.4.3分类内容金关工程二期综合考虑海关应用系统所产生的数据属性、应用性质、处理方式、使用范围等因素对数据进行分类，同时考虑对数据进行生命周期管理和数据质量管理；海关数据可以从业务、生命周期及数据特点进行分类。
1、按照业务，海关的数据分为数据管理类（N）、业务基础类（Y）、业务处理类（Y）、业务管理类（N）、业务应用类（N）、业务分析类（N）六类数据。
业务数据分类核心和非核心数据与上面业务域数据之间的对应关系•数据管理类数据，此类数据包含动态数据仓库、数据抽取分发、数据质量监控、统一数据加工、数据生命周期管理中的数据。
•业务基础类数据，此类数据包含商品条码、企业信息基础、多维、公安信息资源、案件信息服务资源、自动许可证联网核查、联网核销、原产地证书联网共享、加工贸易多方联网、GIS应用、核心系统参数、海关情报信息采集、海关情报移动支持的数据。
•业务处理类数据，此类数据包含报关单、免税品、行邮、关税电子、外单位信息资源、加贸手册、加贸账册、互联网信息资源、智能卡口、核心系统基本通关、核心系统辅助通关、核心系统备案的数据。
•业务管理类数据，此类数据包含减免税管理、原产地管理、价格管理、业务数据管理、机动巡查、值班、预案、移动应用、海关特殊监控区域、保税监管场所、保税综合管理、批量复审、海关情报业务管理、海关情报境外执法合作、执法规范化业务执法、执法规范化辅助办案、执法规范化职能管理的数据。