数据架构：技术趋势与决策考量

# 数据架构：技术趋势与决策考量 ## 1. 数据架构的重要性与驱动因素 在当今数字化时代，数据量正呈指数级增长。随着连接设备的普及和互联网的广泛使用，有效管理、关联和分析这些数据变得至关重要。从数据架构的角度来看，有三个主要驱动因素： - **数据库技术的爆炸式发展**：以FAANG（Facebook、亚马逊、苹果、Netflix和谷歌）为代表的互联网巨头推动了各种不同数据库技术的兴起。 - **数据科学的崛起**：数据科学能够利用相对廉价且可扩展的技术，为企业从大量生成的数据中挖掘战略价值。 - **业务和治理对数据的关注**：在制药和金融服务等高度监管的行业中，数据从业务和治理角度受到了更多关注。 在这些因素出现之前，数据架构主要是少数数据建模师、数据架构师和技术人员的领域，他们主要处理报告并使用数据仓库和数据集市等技术。但在如今日益分布式的系统环境中，数据作为架构关注点变得至关重要。 ## 2. 数据的定义与影响 ### 2.1 数据的定义 我们可以通过DIKW金字塔来理解数据、信息、知识和智慧之间的关系： - **数据**：是我们收集的比特和字节。 - **信息**：是经过结构化处理后能够被理解和处理的数据。 - **知识**：来自于使用数据和信息来回答问题和实现目标，通常被解释为回答“如何”。 - **智慧**：更难以捉摸，但可以看作是揭示数据、信息和知识之间的联系，即关注“为什么”。 从连续架构的角度来看，数据的具体定义并不重要，关键是数据中心思维如何影响架构。关于数据管理的架构决策对软件系统的可持续性以及安全性、可扩展性、性能和可用性等质量属性有着重大影响。 ### 2.2 数据架构决策的影响 早期的数据架构决策会对软件产品的长期可演进性产生重大影响。例如，早期的有线电视公司采用以房屋为中心的模型，当同一地址开始提供多种服务和账户时，软件产品的演进变得困难。银行历史上以账户为中心的模型也使得客户级关系的整合变得困难，后来不得不过渡到以客户为中心的视图。 ## 3. 通用语言的重要性与实现方法 ### 3.1 通用语言的挑战 计算机系统在处理数据时是明确无误的，但构建和使用系统的人员在沟通时往往难以使用通用语言。在软件开发过程中，术语的不一致会导致延迟、沮丧，甚至软件缺陷。例如，在贸易金融领域，银行的不同角色（如开证行、通知行等）如果理解不一致，会给开发团队和业务利益相关者带来很大的困惑。 ### 3.2 解决方法 为了解决通用语言的挑战，可以采用以下方法： - **使用术语表**：从业务角度清晰定义术语。可以创建可通过统一资源标识符（URI）引用的术语表，这些URI可以在代码和其他工件中引用。 - **定义数据模型**：关注领域级的定义和关系，而不是从系统实现的角度进行建模。一个概念级的模型可以帮助人们理解领域，但实际的信用证系统可能需要更全面的模型。 Domain-Driven Design（DDD）是一种解决通用语言挑战的方法，它强调将项目的主要重点放在核心领域和领域逻辑上，基于模型进行复杂设计，并促进技术专家和领域专家之间的创造性协作。DDD引入了有界上下文和通用语言的概念，有助于团队开发通用语言。 ## 4. 关键技术趋势 ### 4.1 SQL主导地位的衰落：NoSQL和多语言持久化 随着支持不同数据访问模式和质量属性要求的技术的出现，我们可以根据需求选择合适的技术。NoSQL技术是指非传统关系型数据库的技术，与关系型数据库的SQL模型不同，NoSQL数据库通过做出不同的质量属性权衡，提高了可扩展性和性能，并减少了编程语言结构与数据存储接口之间的不匹配。 多语言持久化意味着为应用程序中的每个不同数据访问模式选择合适的技术。一个系统可以使用多个数据库平台，每个平台适用于其关注的范围。多语言持久化与微服务架构相辅相成，每个微服务都有自己的持久化机制，并通过定义良好的API与其他微服务共享数据。 ### 4.2 NoSQL数据库技术分类 NoSQL数据库技术可以分为以下四类： | 类型 | 主要优势 | 局限性 | 典型应用 | 示例 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 键值型 | 可扩展性、可用性、分区容错性 | 查询功能