1.4　系統架構中的數據集成設計

在系統架構設計中，經常會面臨多個業務系統數據集成共享的問題。下面主要介紹數據集成設計的相關內容。

1.4.1　數據物理集中

數據物理集中主要就是將全部數據放在一起，由一個統一的數據庫服務器管理，實現數據統一訪問。其優點是訪問效率高，適合大數據量查詢的決策分析應用；其缺點是實時性較差、風險大、用時長。

1.4.2　數據邏輯集中

數據邏輯集中主要是指業務系統分布在多個地方，由統一的整合平臺實現各物理分布數據之間的數據共享。其優點是可實時訪問分布在各處的數據，實施速度快；其缺點是受網絡傳輸影響，不適合字節較長的數據。

例如：在銷售行業的客戶信息集成中，如果是邏輯集中，那就是客戶數據依然存在于各個地方，但是可以通過統一的數據整合平臺進行訪問；而如果是物理集中，則可以通過集中的數據庫進行訪問。

在實踐應用中推薦結合邏輯集中與物理集中各自的優勢，在實施初期采用邏輯集中以快速實現統一訪問與數據共享，而對訪問量大、實時性要求不高的數據逐步實現物理集中，從而提高訪問效率。這類似于BI技術中的自頂向下與自底向上相結合的數據集成策略。

1.4.3　數據聯邦模式

數據聯邦（Data Federation）模式就是將分布的數據進行邏輯集中，應用端通過訪問整合平臺的虛擬數據庫進行數據訪問，數據在不同數據庫實例中。此時，數據整合平臺相當于數據訪問通道，如圖1-4所示。

1.4.4　數據復制模式

數據復制（Data Replication）模式主要通過數據一致性服務實現多個數據源的數據一致性，各數據庫均保留共享數據備份。數據復式模式示意圖如圖1-5所示。

1.4.5　基于接口的數據集成模式

基于接口的數據集成模式就是系統間通過接口適配器方式共享數據的模式。它比較適合實時性較高且數據量較小的應用場景，適合分區及獨立模式的數據集成。基于接口的數據集成模式示意圖如圖1-6所示。

在實際應用中，可以根據特點，靈活選用相應的策略。