指标系统计算架构设计

前言

前一篇《指标管理系统设计》，我讲了指标体系要解决的问题，以及指标系统宏观搭建和模型上的设计。其中对具体实施时的计算存储架构说的不是特别清楚。这一篇，我将着重介绍指标计算架构的设计。

过往的一些实现问题

指标体系跟标签体系其实有些类似，都有很多的字段，甚至在某种程度上，他们还可以成为依托关系。比如标签系统可以使用指标体系作为数据基础，当然这是题外话。这里列举下我之前参与的标签系统和一些报表开发所存在的问题。

下图是一个标签系统的的标签加工逻辑片段，这个脚本一次性的将标签体系中的所有标签挨个计算出来

下图是一个报表sql的脚本片段，它也一次性计算出了该表报的多个字段，有很复杂的加工逻辑

从软件设计的角度来看，上述的开发方式耦合度很高，这会带来一些列的问题

• 所有逻辑耦合在一起，后续阅读理解很困难
• 要下线、新增、更新一个指标/标签需要更改原来的脚本，代价较高，出现bug时还会影响之前的指标/标签
• 多个报表拥有相同口径的指标时，该指标的加工逻辑需要在多个报表中重复编写，修改时也需要多处修改，难免挂一漏万

计算架构设计

对于上述问题，解决的主要思想是，低耦合高内聚。将报表拆散到指标粒度，计算存储的单元不是报表，而是指标。从而让指标的复用性增强，也是的对单个指标增删改的效率更高，提升整个系统的稳健性。