海量交易数据架构设计，海量交易数据架构设计方案

腾讯海外计费系统架构演进

腾讯海外计费系统：从Midas到全球化的架构演进 腾讯的计费专家abllen，凭借其在米大师项目中的深厚积累，引领了海外计费系统的革新。在2022年北京全球架构师峰会上，陈宁国分享了Midas计费系统如何通过分布式全球架构，助力产品走向世界舞台的策略。

作为腾讯网络架构的基石，TGW见证了十多年的变迁，从最初的多网统一接入和自动负载均衡，到如今的山海架构，它始终扮演着公网连接的桥头堡角色。山海网关0的诞生，旨在解决传统架构中的弹性EIP和四层CLB分离问题，引入Region EIP整合出口，显著提升了跨机房的容灾能力和性能，设备利用率翻倍。

腾讯「洋葱」HIDS系统云端架构的蜕变之旅 自2007年腾讯「洋葱」EDR团队成立以来，我们始终致力于自主研发的HIDS系统，以适应云时代的挑战。随着业务的飞速发展，服务器资产激增，数据量犹如洪水猛兽般暴涨，原有的系统架构面临扩展难题。

相关问答

Q1: 详解数仓分层设计架构ODS-DWD-DWS-ADS

进入更深层次的CDM层，即公共维度模型层，它由DWD（数据明细层）和DWS（数据汇总层）组成。DWD是数据的精细化处理，对原始数据进行清洗、标准化，形成一致的维度和事实模型。而DWS则通过汇总和聚合，生成宽表，优化数据分析性能，满足不同分析需求。最后的ADS层，即应用数据层，是数据仓库的最终目的地。

首先，我们来深入探讨一下数据仓库的分层架构：ODS、DWD、DWS和ADS。ODS层（原始数据准备）： 这是数据仓库的基石，原始数据在此进行初步处理，包括数据抽取、清洗和存储。例如，通过日志数据源，如Kafka，接收并整理成Impala外表和Parquet格式，以适应高效的存储和查询。

数据仓库层：数据仓库层是数仓的核心部分，它负责数据的整合、清洗、转换和存储。在这一层，数据会被进一步细分为不同的子层，如明细数据层（DWD）、汇总数据层（DWS）和应用数据层（ADS）。

DW ：data warehouse 翻译成数据仓库 DW数据分层，由下到上为 DWD，DWB，DWS DWD：data warehouse detail 细节数据层，有的也称为 ODS层，是业务层与数据仓库的隔离层。DWB：data warehouse base 基础数据层，存储的是客观数据，一般用作中间层，可以认为是大量指标的数据层。

Q2: 大数据量的系统的数据库结构如何设计?

1、)，数据库的模型确定下来之后，我们有必要做一个系统内数据流向图，分析可能出现的瓶颈。 为了保证数据库的一致性和完整性，在逻辑设计的时候往往会设计过多的表间关联，尽可能的降低数据的冗余。

2、最初要考虑归档和分区。所有可能的大表设计，都要在最初的时候考虑归档和分区。数据冲上高水位（HighWaterMark）后，即使有归档也不会降低高水位，性能可能也存在消耗，所以要及时归档转移数据。 最好是设置分区表，这样分区表可以进行及时的truncate或者drop再重新add分区。 可以灵活的控制存储。

3、采用理想的数据库设计工具，比如：SyBase 公司的 PowerDesign，她支持 PB、VB、Delphe 等语言，通过 ODBC 可以连接市面上流行的 30 多个数据库，包括 dBase、FoxPro、VFP、SQL Server 等，今后有机会我将着重介绍 PowerDesign 的使用。

4、数据库主要进行以下设计：(1)概念设计。在数据分析的基础上，采用自底向上的方法从用户角度进行视图设计，一是用E-R模型来表示数据模型，这是一个概念模型。E-R模型既是设计数据库的基础，也是设计数据结构的基础。

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