ODS规范

中国电信ODS项目规范培训，重点介绍了建立ODS系统的规范步骤与要求。

实施建议 数据仓库及周边系统改造建议 业务系统: 增加数据质量修改流程和环节。 设立数据质量负责岗位。 ODS系统: 上线后增加信息管理、数据稽核等岗位。 其他系统（计费系统、CRM系统、流程和管控系统、周边系统）: 完善客户统一视图信息查询。 完善客户销售服务流程。 接口改造，改由ODS获取共享信息。 流程和岗位调整建议 ODS系统承担着数据质量管理的重要任务，同时与周边生产系统存在大量的准实时访问接口，客观上要求加大IT管控力度，提高系统建设质量，减少系统风险。 IT管控支撑建议 移植运营分析报表和批量计算。 移植清单、帐单对外提供查询。 EDW从ODS抽取整合后数据。 EDW把营销派单和客户洞察等数据发送给ODS。 所有系统涉及的接口都需要进行相应的改造。

系统技术架构包括HTML Web服务业务组件、数据访问界面、ETL/EAI组件等，用于生产系统数据处理与汇总，涵盖数据整合、存储和外部数据应用访问。ODS系统在数据应用与共享中起关键作用，支持查询、报表生成及动态计算，以及利用数据服务组件提供的数据共享功能。

数据存储技术建议汇总：采用成熟的企业级数据库，支持OLTP和OLAP类型数据混合操作；推荐使用主流的数据建模工具；应用表分区技术提升数据访问性能和操作效率；采用集群技术和并行处理技术，提高数据操作性能、稳定性和可扩展性；提供自动诊断和优化建议，涵盖内存参数、表结构、索引和SQL语句优化；支持在线备份恢复和灾备解决方案，实现数据保护和可靠性。数据分层存储包括接口数据层、统一数据层和汇总数据层，为ODS系统中的数据存储提供多样化解决方案。

中国电信ODS规范培训重点关注如何优化销售品推荐应用示例的数据支持。

ODS 设计方案 1. 目标 建立一个统一的、实时的操作性数据存储平台，用于支持业务系统的实时查询和分析。 提高数据质量和一致性，消除数据冗余。 为数据仓库和数据湖提供高质量的源数据。 2. 数据源 业务系统数据库 (例如：CRM、ERP、OA) 日志文件 第三方数据源 3. 数据模型 采用星型模型或雪花模型设计。 明确维度和事实表，并定义相关指标。 确保数据模型的可扩展性和灵活性。 4. 技术选型 Hadoop 生态系统 (HDFS, Hive, Spark) 云原生数据仓库 (Snowflake, BigQuery) MPP 数据库 (Greenplum, Vertica) 5. ETL 流程 使用数据集成工具 (例如：DataStage, Informatica) 从数据源抽取数据。 对数据进行清洗、转换和加载到 ODS 中。 建立数据质量监控机制，确保数据准确性和完整性。 6. 数据服务 提供 API 接口供其他系统访问 ODS 数据。 支持实时查询和批量查询。 确保数据安全和访问控制。 7. 运维监控 建立 ODS 运维监控体系，监控数据质量、系统性能和数据安全。 及时处理异常情况，确保 ODS 的稳定运行。

MySQL开发规范介绍了在MySQL开发中需要注意的规则和知识点。遵循这些规范可以减少错误发生的可能性。

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MySQL规范是数据库管理和开发中的重要指导原则，涵盖SQL语句编写、数据库设计和性能优化等多个方面。遵循规范可以显著提高代码质量，增强数据库系统的稳定性和效率。详细介绍了SQL语句规范化、数据库设计的范式理论、索引策略、事务管理以及性能优化等关键内容。

命名规范必须以字母开头，长度为1-30个字符。只允许包含A–Z, a–z, 0–9, _, $, 和 #。在一个数据库中，命名必须保证唯一性，并且不能使用Oracle内部的关键字。