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本篇文章為大家展示了怎么判斷一個數據模型的好壞，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
l高內聚和低輯合
將業務相近或者相關、粒度相同的數據設計為一個邏輯或者物理模型：將高概率同 時訪 問的數據放一起 ，將低概率同時訪問的數據分開存儲。
l核心模型與擴展模型分離
建立核心模型與擴展模型體系，核心模型包括的宇段支持常用的核心業務，擴展模型包括的字段支持個性化或少量應用的需要 ，不能讓擴展模型的宇段過度侵人核心模型，以免破壞核心模型的架構簡潔性與可維護性。
l公共處理邏輯下沉及單一
越是底層公用的處理邏輯越應該在數據調度依賴的底層進行封裝與實現，不要讓公用的處理邏輯暴露給應用層實現，不要讓公共邏輯多處同時存在。
l成本與性能平衡
適當的數據冗余可換取查詢和刷新性能，不宜過度冗余與數據復制。
l數據可回滾
不改變處理邏輯，不修改代碼的情況下重跑任務結果不變
l一致性
字段命名及定義必須一致
l命名清晰、可理解
表命名需清晰、一致，表名需易于使用方理解
那么，到底如何去判斷一個模型的好壞呢？
總體原則應該是
l 需求響應速度提升
l 查詢速度變快
l 查詢成本降低
l 用戶滿意度提升
1.模型層的完整度
比較好的模型，使用方是可以直接從該模型獲取所有想要的數據的，如果dws，ads，dm層直接引用ods層的表比例太大，即跨層引用率太高，則該模型不是最優，可以繼續優化
2.復用度
dw，dws下游直接產出的表的數量
3.規范度
表需要關聯上主題域并且需要分層
表命名符合規范(清晰、一致，表名需易于使用方理解)
字段命名是依賴于詞根
4.數據可回滾
重跑數據的情況下，數據結果不變
5.核心模型與擴展模型分離
建立核心模型與擴展模型體系，核心模型包括的宇段支持常用的核心業務，擴展模型包括的字段支持個性化或少量應用的需要 ，不能讓擴展模型的宇段過度侵人核心模型，以免破壞核心模型的架構簡潔性與可維護性。
上述內容就是怎么判斷一個數據模型的好壞，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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