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这篇“服务器数据沉淀的方案分析”文章的知识点大部分人都不太理解，所以丸趣 TV 小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“服务器数据沉淀的方案分析”文章吧。
从数据层面来理解，数据可以分为几个维度，比如流水型数据，状态型数据库，配置型数据。流水型数据的依赖最低，基本就是时间维度的扩展，所以从数据的安全角度来说，如果丢数据对业务的影响还是有限的，配置型数据是数据字典级别的，影响范围更是小很多。关键的就是状态型数据，这是非常核心的，因为只是标识状态的变化，如果换做一个场景，比如是金额，那这个维度的影响是很大的。
从数据架构的角度来说，尽可能希望把一些状态型数据的变化，通过流水数据的方式来做一个历史沉淀，我们暂且成为历史数据吧。
比如 更新状态数据，余额为 200
Account_id, balance,effective_date, expire_date, status
100 100 20171004010100 20181104010200 1
可以改造为：
Account_id, balance,effective_date, expire_date, status
100 100 20171004010100 20171104010200 0 — update 语句
100 200 20171104010200 20181104010200 1 — insert 语句
所以显而易见的，一个 update 被改造为了两条语句，从数据生命周期来看，确实有了一定的保障，这也是我们需要和开发同学强调的一种设计方式。
然后我们看一下这种历史数据的处理方案和想法。
一般来说，从设计的角度，尽可能是希望这样来处理历史数据的变化，即从程序层面来解读这个数据的变化情况，可以包装在一个事务里，也可以根据需求来拆分成为异步的方式。当然这种方式是一种看起来很自然的方式，其实也是一种相对来说最理想的方式，从我刻意来画的图来看，是强应用型的。
如果换一个角度来说，对于应用来说，历史数据的生成对于他们是透明的，即他们不需要刻意关注这个逻辑，那么这个逻辑就会下沉到数据库层面，所以我画的图中，HIST 的部分就会放大，这个逻辑如果在数据库层面来处理，一种自然的方式就是存储过程，当然会对应有一系列的逻辑处理，比如一类业务需要这些历史数据的生成方式，其他类似的业务也是这种思路，那么就需要有一种更加通用的方式，其实从数据库层面来说，这种算是重系统层面的实现，因为数据库层面如果绑定了这个逻辑，那么如果来做扩展就是一个难题了。
还有一种方式，可能折衷一些，即程序可能下沉到数据处理层，数据库处理层不用刻意去关系数据的意义，数据层可以做数据的写入和流转，可以通过程序层来包装事务来生成历史数据或者是透明的通过 OLTP 数据生成历史数据，但是关键的一点是，历史数据和 OLTP 的数据是放在一起的，当然这个表的数据会放大，所以我们需要做一种偏离线的数据归档，比如保留近 7 天的数据即可。而历史数据可能保留有几个月甚至几年，这样一来历史的数据倒是可以实现分布式存储，可能实际的意义和成本需要做平衡。
以上就是关于“服务器数据沉淀的方案分析”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望丸趣 TV 小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注丸趣 TV 行业资讯频道。
