数据中台建设之⼆：数据迁移、同步、转换与发布
概述
数据的存储⼀致都是业务开发⼯作的重头部分，不合理的数据结构会导致业务规模受到限制，给新业务的开发带来困扰。
业务快跑，团队扩⼤，系统要稳定，⼀些流程就会确⽴下来，访问的权限也会因此设⽴。业务在变化，流程在修改，⾏动的步伐越来越迟缓......
近些年，关于数据中台的提议，实际就是为了解决这类问题。 数据正爆发式增长，形式也越来越丰富，存储技术⽇新⽉异，业务应⽤的范围，从单⼀实体的数据仓库，到多实体，从单⼀业务领域到多业务领域，从相同地域到全球依赖。数据正帮助我们更聪明的⾯对⼯作和⽣活。挑战也随之⽽来：
1. 如何⾼效的从越来越多的数据仓库，越来越多样的数据格式，获得海量的数据
2. 如何及时、实时的获得依赖的数据，确保新业务不要出现卡顿
3. 如何有序的转换数据，转换数据的模式，转换数据的值
4. 如何⽀持多样化的数据仓库构建，组织业务需要的数据格式
5. 如何快速发布数据，让应⽤安全使⽤数据
6. ...
合理使⽤好的数据操作⼯具，能解决⼀部分问题。特别是在数据读取、转换、写⼊与发布上能够较少⼯作量完成，能够让数据管理员少具备的技术能⼒（编码、理解数据、系统维护、应⽤数据、团队协同等）。
教师证怎么考可以尝试理解下这样的⼯具，应该具备什么样的能⼒。
数据迁移
数据库迁移⽰意图
⾸先就是数据迁移，明确可以从哪些数据库读取数据，写⼊到哪些数据库。这⾥涉及到数据模式的转
换，数据类型的定义，数据值的转换。需要给出清晰的定义。分别如下图：
不同的数据仓库、数据格式，数据的表现形式要有明确的映射关系。
数据类型映射表
你和我之间的遥远数据同步
典型场景下，明确的时延，吞吐量，需要标志出来。
数据的转换
通过有线⽆环图来表达数据模式与值的转换。转换的规则要明确。
典型的有向⽆环图
数据的发布
1. 读取或者编制待发布数据的模式：表结构、索引、视图等
iphone连不上wifi2. 全⾃动、⽆码化实现单个模式通⽤的CRUD查询⽅法
3. 设定发布的⽅法，按数据库、模式、类型以及具体的⽅法名来框定范围
4. 结合⽤户或系统、配置访问鉴权类型与相关关键信息
5. 设定访问控制策略，⽩名单、⿊名单等
除此之外，也需要⼀个个性化的发布，来组合不同的数据，这⾥⼀样可以通过有向⽆环图来编辑，并编译成执⾏代码，提⾼效率。
查询类⽅法
小明苏茜也可以组合多个修改、删除、创建类⽅法：
好看的网络游戏名字修改类⽅法
对于修改类⽅法，提供统⼀的设计约束（幂等性、最终⼀致性等），需要建⽴差错补偿机制，以及性能参数采集机制。形如如下⼤表：
差错补偿⽇志表
然后，基于此提供统⼀的数据访问界⾯，随便什么数据库都使⽤同样的访问⽅式，类似JPA的能⼒，给出⼀致的交互界⾯，不管是Oracle、MySQL、PostgeSQL、SQLServer、Informix、还是MOngoDB、Cansandra、Redis、NEO4J，都是⼀个交互命名，⼀个图形界⾯。
模式运营
看过众多的数据库设计，模式总是⾄关重要，但是总是不断的解决在解决，⽆论承认与否，你的⼯程师⼀致纠结于此。
女人正能量阳光名但是模式的确是有套路的，如果对⽤户、账户、商品、订单、交易、流⽔等结构化数据进⾏分析，会有极⼤的相似性，通过数据的迁移、同步汇集这类表，并借助概率分析算法，如贝叶斯等⽅法。可以给出⼀个⾏业、⼀个团队的最优实现，快速积累知识库，并提升数据平台的开发体验。
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