在应用程序层或业务层转换存储库数据？

在应用程序层或业务层转换存储库数据是指将数据从一个存储库转移到另一个存储库，通常是为了满足不同系统或应用程序之间的数据格式要求或数据交换需求。

这种转换可以包括数据格式的转换、数据结构的转换、数据清洗和数据映射等操作。它可以确保数据在不同系统之间的正确传递和有效利用。

优势：

数据格式适配：通过转换存储库数据，可以将数据从一种格式转换为另一种格式，以满足不同系统或应用程序的数据格式要求。
数据结构转换：有时候不同系统或应用程序使用不同的数据结构来组织数据，通过转换存储库数据，可以将数据从一种结构转换为另一种结构，以便于数据的处理和分析。
数据清洗：在转换存储库数据的过程中，可以对数据进行清洗和修复，去除不符合要求的数据，提高数据的质量和准确性。
数据映射：通过转换存储库数据，可以将不同系统或应用程序中的相似数据进行映射和关联，实现数据的一致性和集成。

应用场景：

数据集成：当企业内部有多个系统或应用程序需要共享数据时，可以通过转换存储库数据来实现数据的集成和共享。
数据迁移：当企业需要将数据从一个存储库迁移到另一个存储库时，可以通过转换存储库数据来实现数据的平滑迁移。
数据交换：当企业需要与合作伙伴或第三方系统进行数据交换时，可以通过转换存储库数据来实现数据的互通。

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软件体系结构：你需要了解的5种模式

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数据仓库是糟糕的应用程序后端

显然，您会使用 Redis 或其他实时数据库等缓存层，以确保即使在许多并发用户的情况下，您的 API 请求也很快且负载均衡。这是一种常见的方法，当您需要支持的应用程序中的数据驻留在数据仓库中时。...缓存层非常适合通过存储在批处理 ETL(提取、转换、加载)流程中最近运行的分析来启用低延迟的 API 请求，但它无法访问刚创建的数据，因为数据仓库仍在处理这些数据。...第二种方法完全绕过数据仓库或并行运行。假设事件数据被放置在某种消息队列或流平台上，实时数据平台订阅流主题并在创建数据时摄取数据，执行必要的转换并为应用程序使用提供 API 层。...与在裸机服务器上托管数据库或使用托管数据库调整集群设置不同，您可以专注于构建和交付用例，而实时数据平台将在引擎盖下处理规模。...与数据仓库一样，Tinybird 提供了基于 SQL 的转换的 OLAP 存储。与数据仓库不同，它保留了数据的实时性并提供了低延迟、高并发的 API 层以支持应用程序开发。

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大数据平台设计思路

2、大数据平台技术架构大数据平台技术架构从下往上依次为数据源层、数据获取层、数据存储层、数据处理层、数据应用层。...消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过写和检索出入列队的针对应用程序的数据（消息）来通信，而无需专用连接来链接它们。...)，设计工具 (GUI方式) Pan（中文：平底锅）：转换(transform)执行器 (命令行方式) 数据存储层关系数据库：Mpp（大规模并行处理）技术是基于关系数据库的成熟技术，伴随着分布式与并行数据库技术的发展而来...数据处理层离线数据处理：大数据离线处理一般使用 Hdfs或MPP 存储数据，使用MapReduce、Spark做批量计算，计算完成的数据如需数据仓库的存储，直接存入 Hive , 然后从Hive 进行展现...数据质量管理：包括规则管理（准确性、完整性、唯一性、一致性、及时性、业务关联性等）、任务配置、检查报告。数据规整管理：包括格式转换、字典转换、内容转换、任务管理、日志等。

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「技术架构」TOGAF建模：网络计算硬件图

从从大型机到客户机-服务器系统的转换开始，后来随着电子商务和J2EE的出现，大型企业主要迁移到高度基于网络的分布式网络计算环境中，该环境具有防火墙和非军事区。...目前，大多数应用程序都有web前端，看看这些应用程序的部署架构，在网络环境中通常会发现三个不同的层:web表示层、业务逻辑或应用程序层和后端数据存储层。...在共享的公共基础设施环境中部署和承载应用程序是一种常见的做法。因此，记录在开发和生产环境中支持应用程序的逻辑应用程序和技术组件(例如，服务器)之间的映射变得非常关键。...在大多数情况下，它是一个GUI组件，比如这里的web界面。数据库应用程序组件:它表示一个存储库。在纯SOA体系结构中，这些元素不应该出现。...但是，对于遗留分析或技术架构，建模存储库或存储库部署可能非常有用。 应用程序:此应用程序组件对应于遗留应用程序、现成产品，或者可以是应用程序组件的组装。

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springboot第5集：如何让多模块的项目结构更加清晰、易于理解

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软件开发需要了解的概念

逻辑模型、物理数据模型逻辑模型是指对应用程序所涉及的业务逻辑进行抽象和建模的过程。...逻辑模型是与业务需求紧密相关的，通常不考虑具体的实现细节。物理数据模型则是在逻辑模型的基础上，将其转换为数据库中实际存储的结构，包括表、字段、索引等。...物理数据模型通常会考虑到数据库的性能、存储空间等因素，因此与具体的实现紧密相关。逻辑模型和物理数据模型之间的转换通常是通过数据库设计工具来完成的，例如ERWin、PowerDesigner等。...在软件开发中，逻辑模型和物理数据模型都是非常重要的概念，对于系统的设计和实现都具有重要的指导意义。部署层级 1、单机部署：将应用程序部署在单个服务器上，适用于小型应用程序或开发和测试环境。...4、网级部署：将应用程序部署在网络层，而不是在应用层，以提高性能和可扩展性。 5、容器化部署：使用容器技术，如Docker，将应用程序打包成可移植的容器，并在多个服务器上运行。

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聊聊通用的架构设计

，一般可分为基础设施层、数据存储、中间件、基础服务层、业务服务层、UI层。...示例分享下图是一个虚构的电商平台应用架构示例，通过“基础设施”、“数据存储”、“中间件”、“基础服务层”、“业务服务层”和“UI层”等不同的层次，描绘了IT系统功能和技术实现的内容。...数据架构是对存储数据（资源）的架构，在设计时需要考虑系统的业务场景，需要根据不同的业务场景对数据进行异构设计、数据库读写分离、分布式数据存储策略等。...，在商品库不同维度的内容不同时（如订单数据中的买家库和卖家库）做数据库异构数据库读写分离，将访问量大的数据库做读写分离，将数据量大的数据库做分库分表，将不同业务域的数据库做分区隔，设置主从数据库备份，...ElastiCache：Amazon ElastiCache允许无缝设置、运行和扩展开源的缓存数据库（如Redis、Memcached），通过从高吞吐量和低延迟的内存中数据存储中检索数据，构建数据密集型应用程序或提高现有数据库的性能

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数据血缘到底是什么？与类似数据概念有什么不同？

它还介绍了数据流图的定义，是指“数据在逻辑流程或应用程序服务之间移动或被移动的可视化展示（即，一个流程的输出数据如何作为其他流程的输入数据）。本质上是一个流程模型，是对数据模型的补充”。...DAMA-DMBOK2将数据流设计定义为“用于跨数据库、应用程序、平台和网络（组件）间存储和处理的数据需求和主蓝图。数据流展示了数据在业务流程、位置、业务角色和技术组件间的流动”。...端到端数据流展示了数据源自哪里、在何处存储和应用，以及数据在系统和流程内部及二者之间流动时如何转换。”...DAMA-DMBOK2定义了数据流的关键组成部分，数据流匹配并记录了以下内容与数据间的关系：业务流程中的应用程序。环境中的数据存储库或数据库。网络段（可用于安全映射）。...通过对业务流程、角色与数据库、应用程序、网络等IT资产建立连接，展示概念层和逻辑层上的数据流。 ▊ 数据集成架构不同的DAMA出版物对这个术语给出了不同的定义。

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springboot第2集：springboot的domain中的vo是什么

除了VO，在Spring Boot的domain层还有一些其他的术语，比如： PO：Persistent Object，持久化对象，是用于与数据存储层进行数据交互的实体类，一般即为我们通常所说的模型类。...通常情况下用于在不同层级之间传输数据，如Web层向Service层传输数据，或者Service层向Controller层传输数据。...Service：服务，这个术语涉及到业务逻辑，服务层是整个应用程序的业务逻辑层，用于封装和划分不同的业务逻辑。...通常而言，Domain类会映射到数据库中的表或者其他形式的数据存储方式。在和数据库进行数据交互时，我们通常会通过DAO或者Repository等组件来实现。...在实际开发中，我们经常需要将Domain对象与具体的存储介质（如数据库）进行交互，通常会使用DAO或Repository组件来实现。

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JavaEE完整框架

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Data Fabric 2024：现代数据集成组件指南

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