数据服务中心的基本知识整理

1、数据服务中心

数据服务中心是为了解决重复数据开发的问题而设计出来的一种模式。通过数据服务中心，可以基于配置化的方式，将不同数据源的表（关系型数据库、非关系型数据库）等通过映射模型生成API，与API调用者形成隔离，既保证了数据安全，又可以基于标准化的方式进行数据交互。

2、数据服务中心的设计思路

Step 1  将数据写入查询库，需要区分实时数据和离线数据；

Step 2  搭建元数据模型，即定义从不同查询库中的物理表到逻辑表的映射关系的模型；

Step 3  按主题归类，把逻辑表按照一定的业务主题进行归类；

Step 4  考虑缓存优化。由于数据服务API的调用会非常频繁，而且大部分调用的API服务都是类似的，所以为了优化查询的性能与减少资源消耗，需要对处理流程进行缓存优化；

Step 5  数据接口化。需要把数据加工产出到查询库，并且在元数据中心将逻辑表与物理表配置完成后，将数据进行接口化，即屏蔽数据的来源表，提供统一的API，以供调用；

Step 6  构建API集市。当创建了大量的数据API后，需要放到API集市中进行管理，当有类似的场景时，只需要复用曾经开发好的API，而不需要重复开发。

3、数据服务中心的常见需求

（1）数据拉取

以API的形式提供，由前端发出请求，由后端返回数据，主要用于固定报表、简单查询等

（2）数据推送

后端监控相关的消息源，在消息被更新后，主动将数据推送到前端，主要用于推荐系统、实时大屏、监控系统等

（3）定制查询

进行中高度定制化的数据处理，主要用于用户画像、用户分群、自定义查询系统等。

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