100、数据处理与数据库一致性模型全解析

数据处理与数据库一致性模型全解析

数据处理相关内容

数据处理操作

数据处理涵盖了多种操作，基础操作如地理编码，可根据地址或邮政编码获取经纬度坐标。更复杂的操作包括多表连接和并集操作。在数据处理场景中，这些操作涉及的数据集可能并非最初就设计为一起使用。若没有明确的主键和外键指定，就需要进行键推断和模式映射，以确保表的正确对齐。此外，还可能需要额外的转换操作，来保证连接键的兼容性或列的可合并性。

数据提炼

数据提炼是在下游分析之前对数据集进行总结或缩减的任务。分析师可通过过滤或采样来减少数据量，提取适合比较的子集，例如按组进行分层采样。聚合和窗口操作也是总结数据的常用方法，通常按子组进行。在某些情况下，聚合是数据集成的必要前提，因为不同数据集可能使用不同粒度的分析单位，如美国州与美国县。

组织部署、共享与审查

数据处理不仅对单个分析师的工作至关重要，在组织中也具有社会作用。一组处理转换可能需要反复应用，并随着新数据批次的到来定期重新运行。处理后的数据对组织内的众多分析师或决策者都有价值。数据共享和发现方法（如数据编目）可提高组织对数据的访问能力，并分摊处理工作。

处理后数据的来源也是核心关注点。用户在分析中使用数据集前，可能希望审查应用了哪些转换，并确保其合适性。高管在做出相关决策前，可能想了解推导关键绩效指标所进行的计算。合规官员可能希望审查特定隐私敏感字段的后续使用情况。这些任务都需要额外跟踪和可视化转换数据的谱系。

这意味着数据处理过程的关键输出不仅是转换后的数据，还包括可重复使用、可编辑和可审计的处理操作记录。与代码的版本控制工具实现的协作和管理类似，处理程序和转换