“数据存储和操作”的版本间差异
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* 管理数据交易事务的性能。 | * 管理数据交易事务的性能。 | ||
数据存储与操作需要遵循以下指导原则,可以更好地完成目标,且有助于数据管理的整体工作。 | 数据存储与操作需要遵循以下指导原则,可以更好地完成目标,且有助于数据管理的整体工作。 | ||
* 识别自动化的机会并采取行动:自动化数据库开发过程、开发工具和流程,缩短每个开发周期过程, | * 识别自动化的机会并采取行动:自动化数据库开发过程、开发工具和流程,缩短每个开发周期过程, 可以减少错误和返工,将对开发团队的影响降至最低。通过这种方式,DBA可以适应更多敏捷迭代的应用程序开发方法。 | ||
* 构建时就考虑重用的思想:开发抽象的和可重用的数据对象并推广使用,不让应用程序与数据库模式紧耦合。 | * 构建时就考虑重用的思想:开发抽象的和可重用的数据对象并推广使用,不让应用程序与数据库模式紧耦合。 | ||
* 理解并适当使用最佳实践:DBA应该将数据库标准和最佳实践作为需求来推广。但是,如果出现偏离标准的情况,并且偏离理由可以接受,那么DBA应该有足够的灵活性来处理这些偏差。数据库标准不应该成为项目成功的威胁。 | * 理解并适当使用最佳实践:DBA应该将数据库标准和最佳实践作为需求来推广。但是,如果出现偏离标准的情况,并且偏离理由可以接受,那么DBA应该有足够的灵活性来处理这些偏差。数据库标准不应该成为项目成功的威胁。 | ||
* | * 提供数据库的标准支持需求:例如,服务水平协议(SLA)可以反映DBA推荐的、开发人员认可的方法,以确保数据完整性和安全性。 | ||
* 为项目中的DBA角色设置期望值:在项目定义阶段就让DBA参与进来,有助于确保项目方法论贯穿于整个软件开发生命周期。 | * 为项目中的DBA角色设置期望值:在项目定义阶段就让DBA参与进来,有助于确保项目方法论贯穿于整个软件开发生命周期。 | ||
2023年2月15日 (三) 01:36的版本
数据存储与操作包括对存储数据的设计、实施和支持,最大化实现数据资源的价值,贯穿于数据创建/获取到处置的整个生命周期。
业务驱动因素:
组织依赖它们的信息系统来运营业务。数据存储与操作活动对于依赖数据的企业来说非常关键,这些活动的主要驱动因素是业务连续性。如果某个系统不可用,企业运营可能受到损害,甚至完全停止运营。为IT运营提供可靠的数据存储基础设施,可以最大幅度降低业务中断的风险。
管理目标和原则
数据存储与操作的管理目标:
- 在整个数据生命周期中管理数据的可用性。
- 确保数据资产的完整性。
- 管理数据交易事务的性能。
数据存储与操作需要遵循以下指导原则,可以更好地完成目标,且有助于数据管理的整体工作。
- 识别自动化的机会并采取行动:自动化数据库开发过程、开发工具和流程,缩短每个开发周期过程, 可以减少错误和返工,将对开发团队的影响降至最低。通过这种方式,DBA可以适应更多敏捷迭代的应用程序开发方法。
- 构建时就考虑重用的思想:开发抽象的和可重用的数据对象并推广使用,不让应用程序与数据库模式紧耦合。
- 理解并适当使用最佳实践:DBA应该将数据库标准和最佳实践作为需求来推广。但是,如果出现偏离标准的情况,并且偏离理由可以接受,那么DBA应该有足够的灵活性来处理这些偏差。数据库标准不应该成为项目成功的威胁。
- 提供数据库的标准支持需求:例如,服务水平协议(SLA)可以反映DBA推荐的、开发人员认可的方法,以确保数据完整性和安全性。
- 为项目中的DBA角色设置期望值:在项目定义阶段就让DBA参与进来,有助于确保项目方法论贯穿于整个软件开发生命周期。