Bagaimana untuk merancang pangkalan data untuk memenuhi keperluan perniagaan hampir 400 bidang?

Strategi reka bentuk pangkalan data untuk menangani bidang besar

Banyak senario perniagaan memerlukan integrasi data dari pelbagai platform luaran, yang sering membawa kepada lonjakan bilangan bidang jadual pangkalan data, membawa cabaran penyelenggaraan dan pembangunan yang besar. Artikel ini menggunakan kes di mana tiga data platform perlu diintegrasikan (setiap platform mempunyai lebih daripada 100 bidang, berjumlah hampir 400 bidang), untuk meneroka cara mengoptimumkan reka bentuk pangkalan data dan menyelesaikan masalah penyelenggaraan penyelesaian sub-penjadualan jadual menegak tradisional. Selepas penapisan, bilangan medan sebenar yang digunakan adalah kira -kira 300.

Strategi Pengoptimuman:

Pertama, pra -proses data adalah penting . Adalah disyorkan untuk menjalankan pemprosesan awal semasa peringkat pengumpulan data dan membuat jadual data sumber bebas untuk data antara muka setiap platform. Ini mengekalkan borang data asal, yang memudahkan kebolehkesanan dan debug yang berikutnya. Penapisan medan boleh dilakukan selepas pengumpulan data, hanya meninggalkan bidang yang diperlukan di belakang.

Kedua, integrasi data yang munasabah . Jika anda perlu mengintegrasikan data dari platform yang berbeza untuk paparan, anda perlu merancang jadual data bersepadu. Ini memerlukan penilaian yang teliti terhadap keperluan setiap bidang dan mengelakkan kelebihan. Adalah disyorkan untuk menggunakan kaedah pemodelan data seperti graf ER untuk mengumpulkan 300 bidang ini mengikut kaitan perniagaan dan memecahnya ke dalam beberapa jadual untuk mengelakkan terlalu banyak medan meja tunggal.

Ketiga, kebolehgunaan pangkalan data NoSQL . Pangkalan data NoSQL seperti data kedai MongoDB dalam bentuk dokumen, yang boleh menyesuaikan diri dengan perubahan dalam bilangan medan dan meningkatkan kecekapan pertanyaan. Tetapi perhatikan konsistensi data dan pengurusan transaksi. Pangkalan data NoSQL lebih fleksibel, tetapi kos pembangunan dan penyelenggaraan juga meningkat dengan sewajarnya, dan mereka perlu dipilih berdasarkan keadaan sebenar dan keupayaan teknikal pasukan.

Akhirnya, membina lapisan penukaran data yang cekap . Lapisan penukaran data bertanggungjawab untuk membersihkan, menukar dan mengintegrasikan data dari sumber data yang berbeza untuk menghasilkan struktur data yang memenuhi keperluan perniagaan. Ini boleh menjadi perkhidmatan mandiri atau disepadukan ke dalam proses pemerolehan data atau pemprosesan. Ia boleh dilaksanakan menggunakan alat ETL atau skrip tersuai, dan kunci adalah untuk mengendalikan perbezaan sumber data secara fleksibel untuk memastikan ketepatan data dan konsistensi.

Melalui strategi di atas, kami dapat bertindak balas dengan berkesan terhadap keperluan perniagaan dalam hampir 400 bidang dan meningkatkan kecekapan penyelenggaraan pangkalan data dan skalabiliti.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk merancang pangkalan data untuk memenuhi keperluan perniagaan hampir 400 bidang?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!