基于容器和微服務應用的架構設計
作者：首席架構師
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在討論了數據架構和數據結構之后，接下來的問題是數據架構和數據結構之間的區(qū)別是什么？數據模式、數據結構和數據模型是如何正式命名的？
多年來，人們曾多次嘗試正式命名特定的數據結構以及包含這些數據結構的數據模型。這些名字大多以某種方式與信息系統(tǒng)的Zachman框架相關。然而，在命名數據結構的類型、數據結構覆蓋的主題區(qū)域和包含數據結構的數據模型之間產生了混淆。其結果是一系列混亂的數據結構和數據模型名稱，它們構成了一個完全不同的數據資源。
一種更好的方法是正式命名每個數據模式(數據綱要)，根據數據模式名稱和主題區(qū)域正式命名數據結構，然后根據數據模型中包含的數據結構正式命名數據模型。
模式是一種圖表表示；一個結構化的框架或計劃；大綱。數據模式是數據結構的圖表表示。數據模式只不過是一種數據結構。數據結構是組織數據資源中數據的排列、關系和內容的表示。它與正式的數據名稱、全面的數據定義和精確的數據完整性規(guī)則直接相關，必須加以記錄。數據結構是組織的數據資源中用于特定目的的特定數據模式的表現形式。
隨著數據庫在20世紀中期出現，數據庫專業(yè)人員確定了兩種數據模式。內部數據模式表示數據存儲在數據庫中的方式，外部數據模式表示數據被數據庫外部的應用程序使用的方式。注意名稱朝向物理數據庫。
由于內部數據模式和外部數據模式往往有很大的不同，并且可以為相對較少的內部數據模式開發(fā)多個外部數據模式，因此第三個概念數據模式被定義為內部數據模式和外部數據模式之間的公分母。這個術語已經被使用、誤用和濫用到現在還不清楚概念數據模式到底代表什么。
為了給這三種數據模式帶來更多的含義和理解，內部數據模式被重命名為物理數據模式，外部數據模式被重命名為業(yè)務數據模式，概念數據模式被重命名為邏輯數據模式。這些更有意義的名稱還建立了業(yè)務到邏輯到物理數據模式開發(fā)的順序，在所有正式的數據資源設計中都應該遵循這個順序。
隨著越來越多的業(yè)務專業(yè)人員開始參與數據資源設計并開始使用數據規(guī)范化技術，出現了許多關于哪些數據實際上正在被規(guī)范化（normalization）的問題。傳統(tǒng)的數據規(guī)范化技術和數學方法并沒有為業(yè)務專業(yè)人員提供足夠的理解。這些問題的答案是業(yè)務數據模式正被規(guī)范化為邏輯數據模式。
然而，業(yè)務數據模式的數據規(guī)范化并不容易或直接導致邏輯數據模式的開發(fā)，因為數據規(guī)范化本質上是將數據分開的。沒有正式的技術可以將類似的數據放在一起，例如所有員工數據放在一起，所有學生數據放在一起，等等。缺乏正式的技術是當今許多公共和私營部門組織中出現的巨大數據差距的開始。
通過添加數據視圖模式（這是數據規(guī)范化的結果）解決了該問題。然后根據需要組合各個數據視圖模式，以確保將類似的數據（如employee、student等）分組在一起。數據優(yōu)化過程的目的是防止正在開發(fā)的許多不同的數據。結果的順序是業(yè)務數據模式規(guī)范化為數據視圖模式，然后優(yōu)化為邏輯數據模式，最后再非規(guī)范化為物理數據模式。
在分布式數據處理出現之前，這四個模式序列一直工作得很好，這導致了對數據如何分布和非規(guī)范化的混淆。通過在邏輯數據模式和物理數據模式之間添加部署數據模式，解決了這種混淆。邏輯數據模式通過一個稱為數據去優(yōu)化的過程部署到部署數據模式。
結果的順序是業(yè)務數據模式，規(guī)范化為數據視圖模式，優(yōu)化為邏輯數據模式，非優(yōu)化為部署數據模式，非規(guī)范化為物理數據模式，如下圖所示。這是目前在正式數據資源設計中使用或應該使用的五種基本數據模式。
這五種基本數據模式對于組織數據資源的詳細設計非常有效。然而，關于概念數據模式的含義和使用的詞匯挑戰(zhàn)仍然存在。概念數據模式可以是業(yè)務模式、業(yè)務模式的泛化、邏輯模式的泛化、任何以強力物理數據庫開發(fā)為借口的東西等等。由于數據管理開始轉向業(yè)務，概念數據模式沒有什么意義，因此需要定義一個對業(yè)務專業(yè)人員有意義的術語。
通過定義戰(zhàn)略數據模式和戰(zhàn)術數據模式，解決了這一問題。這些術語對業(yè)務專業(yè)人員非常有意義，因為他們很容易理解戰(zhàn)略和戰(zhàn)術活動。簡單地說，戰(zhàn)略數據模式表示執(zhí)行級透視圖，戰(zhàn)術數據模式表示管理級透視圖。
戰(zhàn)略和戰(zhàn)術數據模式本質上是邏輯性的，并且基于組織對其運行所在的業(yè)務世界的感知。它們被放置在邏輯數據模式上，如下圖所示。戰(zhàn)略數據模式可以更詳細地開發(fā)以生成戰(zhàn)術數據模式，而戰(zhàn)術數據模式可以更詳細地開發(fā)以在稱為數據模式專門化的過程中生成邏輯數據模式。類似地，邏輯數據模式可以推廣到戰(zhàn)術數據模式，在一個稱為數據模式推廣的過程中，戰(zhàn)術數據模式可以推廣到戰(zhàn)略數據模式。
該圖顯示了數據模式的兩個主要部分。一般數據模式包括戰(zhàn)略和戰(zhàn)術數據模式，它們本質上是一般的。詳細的數據模式包括業(yè)務、數據視圖、邏輯、部署和物理數據模式，這些模式在本質上是詳細的。完整的排列被稱為三層五模式概念。
問題總是出現在是否應該有八個更通用的數據模式來表示業(yè)務、數據視圖、部署和戰(zhàn)術和戰(zhàn)略級別的物理數據模式。答案是，它們可能毫無意義，或者不如形式數據模式有用。業(yè)務數據模式的任何泛化都將與業(yè)務主題區(qū)域或業(yè)務功能相關。物理數據模式的任何泛化都與硬件和系統(tǒng)軟件管理有關，例如數據文件或數據庫的集群。數據視圖架構和部署數據架構的泛化沒有意義。因此，這些數據模式沒有定義或開發(fā)。
上面已經正式命名和定義了五個詳細的和兩個通用的數據模式。這七個正式的數據模式名稱可以加上主題區(qū)域的前綴，以提供正式的數據結構名稱，如設施戰(zhàn)略數據結構、車輛戰(zhàn)術數據結構、人力資源業(yè)務數據結構、員工邏輯數據結構、學生物理數據結構等。使用這些正式的數據結構名稱有助于業(yè)務專業(yè)人員和數據管理專業(yè)人員正確地設計、開發(fā)和管理組織的數據資源。
數據模型不僅僅是數據結構。數據模型必須包括正式的數據名稱、全面的數據定義和精確的數據完整性規(guī)則。當數據結構與其他三個組件組合時，生成的數據模型將使用相同的命名約定進行正式命名。例如，相應的數據模型名稱將是設施戰(zhàn)略模型、車輛戰(zhàn)術數據模型、人力資源業(yè)務數據模型、員工邏輯數據模型和學生物理數據模型。請注意，盡管戰(zhàn)略和戰(zhàn)術數據模型的細節(jié)較少，但它們仍然包含數據名稱、數據定義和數據完整性規(guī)則組件。
數據管理專業(yè)人員如果希望正確設計、開發(fā)和管理組織的數據資源，就必須正式命名數據模式、數據結構和完整的數據模型。它們必須在單個組織范圍的數據體系結構中開發(fā)正式的數據結構和數據模型名稱。他們必須使用正式的流程來規(guī)范化、優(yōu)化、去優(yōu)化和去規(guī)范化數據。它們必須使用形式化過程來進行數據模式泛化和數據模式專門化。否則會導致混亂、數據差異增大以及數據資源不足以支持組織的業(yè)務信息需求。
原文：
https://www.dataversity.net/data-schemas-and-data-structures-1/
本文：
http://jiagoushi.pro/node/1019
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6. 傳播封建迷信，主要表現為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容，主要表現為：
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