软件架构设计【四】-系统架构中的数据集成设计

在系统架构设计中，经常面临多个业务系统数据集成共享的问题，以下主要分享数据集成设计的相关内容。

数据物理集中：将全部数据放在一起，由一个统一的数据库服务器管理，实现数据统一访问，访问效率高、适合大数据量查询的决策分析应用其缺点是实时性较差、风险大、时间长

逻辑集中：适用于业务系统分布在多个地方，由统一的整合平台实现各物理分布数据之间的数据共享，可实时访问分布在各处的数据，实施速度快，其缺点是受网络传输影响，不适合长事物。

例如在销售行业的客户信息集成，如果是逻辑集中，那就是客户数据依然存在于各个地方，但是可以通过统一的数据整合平台进行访问。如果是物理集中，则可以通过集中的数据库进行访问。

推荐结合逻辑集中与物理集中的优势，在实施初期采用逻辑集中，快速实现统一访问与数据共享，对访问量大、实时性要求不高的数据逐步实现物理集中，从而提高访问效率，类似于BI技术中的自顶向下与自底向上想结合的数据集成策略。

下面介绍数据集成设计的三种常用模式：

数据联邦模式(DataFederation)：将分布的数据逻辑集中，应用通过访问整合平台的虚拟数据库进行数据访问，数据在不同数据库实例中，此时，数据整合平台做为数据访问通道。

数据复制模式(Data Replication)：采用数据复制模式，通过数据一致性服务

实现多个数据源的数据一致性，各数据库均保留共享数据备份。

基于接口的数据集成模式(Interface Level)：系统间通过接口适配器方式共享数据，比较适合实时性较高且数据量较小应用。接口模式适合分区及独立模式的数据集成。

在实际应用中，可以根据特点，灵活选用相应的策略。