污染源在线监测数据分析平台数据库设计说明文件用户表：（wygl_system_Userauthorization）
系统日志表：（fmhk_System_Log）
设备表：（fmhk_info_DeviceInfo）
企业表:（fmhk_info_Company）
及时数据报表（fmhk_report_MomentData）
分钟报表（fmhk_report_MinData）
小时报表（fmhk_report_HourData）
日报表（fmhk_report_DayData）
大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
数字化校园共享数据中心平台建设方案 1.1.1.平台概述 共享数据中心平台即是统一的数据资源与交换应用服务平台系统，是对数字化校园中的各种结构化数据进行统一管理的平台，还包括数据交换平台，是实现数字化校园数据共享，提供深层次数据挖掘，数据分析的重要基础。 通过共享数据中心平台系统的建设，以《学校信息化数据标准》为基础，建立学校的数据中心平台，实现异构信息系统之间的数据交换和共享，明确业务系统与数据中心平台的接口规范；保证数据的准确一致，“谁产生、谁维护”；建立可以提供为整个学校综合查询和决策支持所需的数据信息，为学校的将来决策支持系统积累分析数据；为后续开发各种应用系统的通用数据库平台，保证新的系统建立在数据中心平台上时，不会产生新的分散数据。
图：共享数据中心架构图 1.1. 2.平台目标 通过共享数据中心设计将达到以下目标： ?建立全校性的共享数据中心； ?实现全校信息编码的统一和一致； ?保证任何两个业务系统之间没有冗余业务数据； ?保证“谁产生、谁维护”，所有的数据都只有唯一的维护者；
?保证可以提供反映整个学校的全面信息； ?保证可以为整个学校决策支持所需的数据信息； ?为学校的将来的决策支持系统积累分析数据。 1.1.3.平台功能 ?主题数据库 共享数据中心平台采用作为国家标准的教育部《教育管理信息化标准》2012年版为中心数据库设计依据，并在对高校各业务系统需求进行充分调研的基础上，根据学校的实际情况进行修改增减，并形成最终的该校的事实信息标准。 ?共享数据中心管理与监控 图：共享数据中心监控管理
共享数据中心库管理与监控系统基于严密的安全规范下，实现对元数据的管理、数据模型管理、数据中心监管等功能。其主要功能特性有： ⑴主题（数据子集）管理：可以灵活地随时修改、增加 和删除子集，以方便地将数据库表分配到其中的某个 子集中。 ⑵表管理：可以轻松地完成数据库表的增加、删除和修 改，也可以方便地添加和删除外键。 ⑶表数据管理：包括查询、导出、新增、删除、修改数 据等 ⑷权限管理：用户访问数据中心，对数据中心库表的权 限管理。数据中心管理系统提供了基于角色的访问控 制（RBAC）机制，可以灵活地定义角色、用户和相应 的权限，保证数据访问的安全。只有相关授权的用户，才可以进行对应的管理操作。 ⑸数据库备份：数据库手动和自动备份及备份还原；数 据库备份点查询。
内部资料 注意保密 电子商务平台一期数据库设计文档版本号：1.00 二○一〇年十月项目情况 修改记录
目录 1 前言 8 1.1 命名规范 8 1.2 说明 8 1.3 术语清单 8 1.4 数据库表清单 9 2 基础平台核心数据库表结构(zmc) 10 2.1 账户 10 2.1.1 客户子账户表SubAccount 10 2.1.2 子账户冻结/注销流水SubAccount_Oper 10 2.1.3 客户子账户资金变动流水表SubAccountSeq 11 2.1.4 客户子账户资金冻结流水表SubAccountFreezeSeq 12 2.2 交易 13 2.2.1 充值交易流水RechargeBILL 13 2.2.2 提现交易流水WithDrawBILL 14 2.2.3 支付交易流水PayBILL 15
2.2.4 批量代收付交易信息表（BatchInfo） 19 2.2.5 撤销交易流水UndoPayBILL 20 2.2.6 退款交易流水RefundBill 21 2.2.7 汇款交易流水WaitingRechargeBILL 22 2.2.8 内部调账交易流水AdjustBiLL 23 2.2.9 外部系统交易通知SHOP_NOTIFY 24 2.3 会计帐务 24 2.3.1 科目日记账表(SUBJECT_DAY) 24 2.3.2 试算平衡表（Balance_Check） 24 2.3.3 科目类型表(SUBJECTTYPE) 25 2.3.4 凭证类型表(PZTYPE) 25 2.3.5 凭证科目对应表(PZSUBJECT) 25 2.3.6 科目明细表(SUBJECT) 26 2.3.7 凭证明细表(PZ) 26 2.4 系统参数 27 2.4.1 序列 27 2.5 渠道 27
大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面： （1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 （2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。 （3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析； 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程
2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能
4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器
技术向：如何设计企业级大数据分析平台？ 传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对？本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。 突破设计原则 建设企业的大数据管理平台（Big Data Management Platform），第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all，新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式： 文档数据库：数据结构是类JSON，可以使用嵌入（Embed）或文档引用（Reference）的方式来为两个不同的文档对象建立关系；
列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行（Wild Rows）和窄行（Skinny Rows）的设计决策； 索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理（Analysis）。 搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。 数据存储的二八原则 不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。 在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则： 20%的数据发挥着80%的业务价值； 80%的数据请求只针对20%的数据。 目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具；另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。 企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析；而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工
数据中心方案设计 Bychj a、 系统拓扑图 b、 4.5.1 设计目标 建立一个集中分散、异构、可扩充、可集成、有统一数据模型、有多种角度视图的、可交换的和安全可靠的复合数据库系统。它将成为政府各种业务系统、政府部门之间协同工作的数据中心，是政府门户的信息中心，多媒体、文档资料和政策法规的存储中心和预测决策所需的数据仓库中心。 4.5.2 数据中心设计基础 4.5.2.1 现状分析
对于一个完整的电子政务系统来说，统一的框架和相应的数据模式是十分重要的。电子政务的构建，正经历着由以技术为中心向以数据为中心的方向转变，没有数据也就没有信息，也就没有政府网站及电子政府。数据中心在电子政务系统中处于中心地位，具有公共数据（信息）库、模型库、文件交换站以及发布信息的政府门户网站的功能，各数据源将自己的数据上传给数据中心，而各部门根据自己的需要从数据中心获取数据，实施自己的应用。 按信息的应用属性，可将电子政务的数据类型分为空间数据、基础数据、政务数据、专题数据和多媒体语音数据。整合政务信息资源，建设和改造政务数据库，并建立人口、法人机构、空间地理和自然资源、以及宏观经济四个基础数据库，将成为我国今后数年电子政务建设的关键。 由于我国政府各部门对信息化建设的深远意义认识不够，以及政务建设有一个发展过程，造成了政府各部门、城市各行业信息化发展步调不一，从而使政务信息化建设存在一些问题： ㈠、信息的共享、公开没有立发，信息采集、储存标准不统一，造成了互联互通不畅，共享程度低。 ㈡、信息共享机制尚未建立，各职能部门内部的信息相对封闭，产生了信息孤岛效应，造成了信息资源的巨大浪费。 ㈢、大部分单位业务应用系统还未形成一个内部资源共享、有效运行的整体，需要在电子政务设计建设的过场中进行整合和改造。 ㈣、网络建设各自为政，结构不合理，互连互通十分困难。 ㈤、安全性存在隐患，人门还不放心在网上共享数据。 基于以上问题，需要在法律、技术、设备、管理等多方面加以考虑。
数据库设计 设计题目：电子商务平台的 设计与实现 学生姓名： 学生学号： 专业班级： 学院名称：信息科学与工程学院指导老师： 2015年1月日
目录 1.引言 ............................................. 错误!未定义书签。 开发背景........................................ 错误!未定义书签。 需求分析........................................ 错误!未定义书签。2．主要项目内容 .................................... 错误!未定义书签。 系统功能结构.................................... 错误!未定义书签。 系统功能的描述.................................. 错误!未定义书签。 3.业务流程描述 ..................................... 错误!未定义书签。 流程图.......................................... 错误!未定义书签。 数据流图........................................ 错误!未定义书签。 活动图.......................................... 错误!未定义书签。 时序图.......................................... 错误!未定义书签。 用例图.......................................... 错误!未定义书签。4．数据库逻辑模型 .................................. 错误!未定义书签。 概念数据模型.................................... 错误!未定义书签。 物理数据模型.................................... 错误!未定义书签。 所有数据项目表.................................. 错误!未定义书签。 5.主要数据库表的说明 ............................... 错误!未定义书签。 所有表.......................................... 错误!未定义书签。 各个表的详细说明................................ 错误!未定义书签。 6.结束语 ........................................... 错误!未定义书签。 7.致谢 ............................................. 错误!未定义书签。
工程大数据分析平台 随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展，汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。 在此背景下，整车厂研发部门关心的是：如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据，社会用户的用车数据，互联网第三方数据等结合起来，将异构数据和同构数据整合到一起，并在此基础上，实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化；怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互，通过大数据与机器学习技术，建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析；最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。 针对这一需求，恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台，企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据，可实现对原始数据的高效利用，并将原始数据转化成产品所需的智能，从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。 产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理（ETL）与分析挖掘两大产品功能体系，共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统，超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处
理串联应用，建立科学的数据模型，得出预测结果并配以互动的可视化智能，快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。 平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构，建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上，可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构，用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。
IaaS私有云数据中心系统设计 IaaS私有云数据中心将逐步替代原有形态的企业数据中心，为企业日常IT等业务运营环境提供更加强有力的支持。 当前云计算产业正在如火如荼的发展，大型互联网运营商如阿里、百度等都已经提供了公有云业务，专门服务于中小型企业，为其提供基础IT建设与维护服务。而对部分大型企业和安全性有较高要求的用户来说，私有云则成为其自身IT建设的首选。 在云计算的三个层面中，上层架构的PaaS与SaaS要求更加贴合企业自身的业务系统特征，因此系统设计更加注重个性化和独立化部署。而底层的IaaS 结构则具有更高的通用性与普适性，可以在大多数云计算数据中心中部署，为企业提供灵活的业务部署环境。本文将重点阐述IaaS私有云数据中心较为常见的基础系统设计结构。 1IaaS私有云数据中心整体系统结构 从架构上来看，IaaS私有云数据中心主要由7个部分组成： 计算虚拟化资源； 共享存储资源； 融合网络资源； 安全防护资源； 应用优化资源； 统一管理平台； 使用交付平台。 计算虚拟化资源与共享存储资源提供了云计算中最为基础的计算与存储系统，安全防护资源与应用优化资源提供了安全优化的附加增值服务，统一管理平台和使用交付平台为外部的用户与管理员提供了云计算资源管理使用的入口，融合网络资源通过连接整合将上述6个部分紧密结合在一起，使云计算资源能够作为一个真正的整体对外提供IaaS服务。
2计算虚拟化系统设计 为了使大量的服务器资源能够集成在一起，统一对外提供计算服务，必需部署软件的虚拟化系统来整合成云。因此在IaaS私有云数据中心内，服务器虚拟化软件平台是该系统最为核心的组成内容。 虚拟化软件平台通常分为虚拟化业务平台和管理平台两个部分，业务平台部署在大量的物理服务器计算资源上，实现计算资源一虚多的虚拟化业务需求；而管理平台则通常会部署在统一管理平台组件内部，对业务平台所在物理服务器计算资源进行统一调度部署。 服务器虚拟化平台主要提供分区、隔离、封装和迁移4个关键特性。 分区：在单一物理服务器上同时运行多个虚拟机。 隔离：在同一服务器上的虚拟机之间相互隔离。 封装：整个虚拟机都保存在文件中，而且可以通过移动和复制这些文件的方式来移动和复制该虚拟机。 迁移：运行中的VM可实现动态迁移到不同物理机的虚拟平台上。 目前IaaS数据中心的虚拟化业务平台有ESX/ESXi、Hyper-V、XEN和KVM四大主流软件产品。其中ESX/ESXi是VMware公司的私有技术平台，Hyper-V是Microsoft公司的私有技术平台。而XEN和KVM则是两款主流开源虚拟化平台，有诸多厂商（如Citrix、Redhat、Amazon等）的虚拟化平台产品都是基于这两款开源平台修改实现的。从基本功能支持与性能可靠性上比较，上述四款平台的差别不大。相对来说，XEN和KVM由于属于开源平台项目，更加符合目前软件行业趋于开源的整体发展方向，在IaaS私有云和公有云数据中心建设部署时被选用的也相对更多。其中XEN是2002年发布的早期虚拟化平台，KVM是2007年发布的新一代虚拟化平台，XEN在已有数据中心项目应用较多，KVM则由于其结构精简，且与Linux内核结合的更加紧密，在近些年新建的IaaS 数据中心中更受欢迎，大有后来居上的趋势。
电子商务平台一期数据库设计文档 版本号：1.00 二○一〇年十月
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目录 1前言 (8) 1.1命名规范 (8) 1.2说明 (8) 1.3术语清单 (8) 1.4数据库表清单 (9) 2基础平台核心数据库表结构(zmc) (10) 2.1账户 (10) 2.1.1客户子账户表SubAccount (10) 2.1.2子账户冻结/注销流水SubAccount_Oper (10) 2.1.3客户子账户资金变动流水表SubAccountSeq (11) 2.1.4客户子账户资金冻结流水表SubAccountFreezeSeq (12) 2.2交易 (13) 2.2.1 (13) 2.2.2提现交易流水WithDrawBILL (14) 2.2.3 支付交易流水PayBILL (15) 2.2.4批量代收付交易信息表（BatchInfo） (19) 2.2.5撤销交易流水UndoPayBILL (20) 2.2.621 2.2.722 2.2.8内部调账交易流水AdjustBiLL (23) 2.2.9外部系统交易通知SHOP_NOTIFY (24) 2.3会计帐务 (24) 2.3.1科目日记账表(SUBJECT_DAY) (24) 2.3.2试算平衡表（Balance_Check） (24) 2.3.3科目类型表(SUBJECTTYPE) (25) 2.3.4凭证类型表(PZTYPE) (25) 2.3.5凭证科目对应表(PZSUBJECT) (25) 2.3.6科目明细表(SUBJECT) (26) 2.3.7凭证明细表(PZ) (26) 2.4系统参数 (27) 2.4.1序列 (27) 2.5渠道 (27) 2.5.1渠道清算指令（Channel_Settle_Cmd） (27) 2.5.2渠道参数（Channel_Parm） (27) 2.5.3渠道返回码对照表（Channel_RtnCode） (28) 2.5.4渠道交易流水对照表(BILLNo_SN) (28) 2.5.5批量交易渠道批次表(Channel_Batch) (29) 2.5.6系统日志(Channel_Sys_Log) (30) 2.5.7渠道对帐表(Channel_Check) (31) 2.5.8渠道对帐不平明细表(Channel_CheckDetail) (31)
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即
席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。
国土资源数据中心设计方案 1、建设目标 XX市国土资源系统“一个平台、两个市场”（一期）建设项目数据中心建设目标如下： 采用“物理分散+逻辑集中”的模式建立XX市国土资源数据中心。通过统筹规划、顶层设计、整合资源、构建环境，并采用数据资源规划（IRP）的方法，对全市各类国土资源数据的采集、整合、汇交、更新、存储、管理、共享、应用进行全方位的规划，构建市级国土资源“横向到边、纵向到底、联动更新”的数据中心核心数据库，实现各类国土资源数据的集成管理与更新，实现各类国土资源数据的共享服务与综合应用，形成科学合理的数据框架、服务框架和运行环境，为国土资源行政审批、业务管理、综合监管、辅助决策、社会化服务提供统一的数据和技术支撑平台。 2、建设原则 XX市国土资源“一个平台、两个市场”建设是一项复杂的系统工程，涉及面广、技术性强、工作任务重、资金投入大，在设计、组织、实施和管理中必须坚持以下原则。 （1）高点定位，统筹规划。 （2）整合资源，夯实基础。 （3）统分结合，以统为主。 （4）试点先行、稳步推进。 （5）边建边用，以用促建。 （6）保证安全，开放服务。 3、建设任务 （1）标准规建设
采用数据资源规划的方法，对市局的国土资源领域数据资源进行统一规划，根据国土资源数据容和特征、应用特点，将国土资源数据库按照一定的规则进行区分和归类，按照一致性、集约性、独立性、完整性、实用性和适用性为原则，建立数据从采集、更新、管理、存储、服务的一系列规，保证数据中心按照统一的数据组织规、统一的空间数据数学基础、统一的数据分类代码、数据格式、命名规则、统计口径和服务方式进行建设，奠定XX市国土资源信息化标准体系的基础。 （2）核心数据库建设 在基础设施支撑下,按照数据中心建设的有关技术标准规对不同类别、不同专业的海量、多源、异构数据进行梳理、整理、重组、合并等，利用提取、转换和加载工具以及必要的手段，将处理、加工好的数据按照统一的建库标准进行入库，数据按分层分类管理，形成国土资源数据中心数据库，包括数据资源目录体系（数据资源目录、应用服务资源目录）、数据中心数据库群（元数据库、基础数据库、专业数据库、管理数据库）等。 （3）国土资源数据中心管理平台建设 建设数据中心管理平台，依托数据中心管理平台中的采集与更新系统、数据库管理系统、运行维护系统、国土资源目录服务系统及一系列数据服务组件、应用服务组件和依托于这些组件之上的“一图”综合应用服务系统，形成数据集成管理、联动更新、共享服务、“一图”应用的一体化平台，集中管理和以“一图“的形式集成展示土地、矿产、地质等各类国土资源专业信息，形成全面展示国土资源状况的“电子沙盘”；并综合应用各类国土资源信息，为不同科室和应用系统提供定制化的图形辅助审查和统计分析等服务，形成为业务办理人员和其他系统提供服务的服务仓库，奠定数据应用和共享服务的平台基础。 4、建设基础 （1）数据基础 XX市国土局经过多年的国土资源调查评价，已经积累了包括基础地理、土地利用现状、土地利用规划、基础地质、矿产资源规划和遥感影像等一批海量
有限公司管理平台数据库设计说明书
变更记录 修改点说明的内容有如下几种：创建、修改（+修改说明）、删除（+删除说明）
目录 1. 目的 (4) 2.范围 (4) 3.文档读者 (4) 4.术语 (4) 5.参考资料 (5) 6.数据库环境说明 (5) 7.数据库命名规则 (5) 8.逻辑设计 (7) 9.物理设计 (7) 9.1 物理设计规则 (8) 9.1表汇总 (8) 9.2表 (9) 10.安全性设计 (25) 11.优化 (26) 12.数据库管理与维护说明 (26)
1.前言 1.1目的 该系统实现了实验教学的功能，此文档为实验教学系统理清数据库关系和数据流程，以及进一步明确需求。 1.2.范围 1、产品范围：根据《ET_详细设计说明书》，该文档阐述产品数据库关系和数据流程。 2、涉及到的干系人有：项目经理、产品经理、质量部门、开发小组。 1.3.文档读者 预期读者：程序开发人员、测试人员、需求人员 1.4.术语
1.5.参考资料 1．《数据库原理及应用》钱雪忠主编北京邮电大学出版社2007，8 第二版 2．《SQL server 2000数据仓库与Analysis Services》Bain T著中国电力出版社2003 3．数据库技术与联机分析处理》王珊主编北京科学出版社1998 2.数据库说明 2.1.数据库环境说明 设计工具：SQL Server 2008企业版及以上版本。 编程工具:VS2010 2.2.数据库命名规则 一．实体和属性的命名 1．常用单词已经进行了缩写，在命名过程当中，根据语义拼凑缩写即可。注意，由于ORCAL数据库会将字段名称统一成大写或者小写中的一种，所以要求加上下划线 2．如果表或者是字段的名称仅有一个单词，那么建议不使用缩写，而是用完整的单词。 3．所有的存储值列表的表前面加上前缀Z目的是将这些值列表类排序在数据库最后。 4．所有的冗余类的命名(主要是累计表)前面加上前缀X 冗余类是为了提高数据库效率，非规范化数据库的时候加入的字段。或者表 5．关联类通过用下划线连接两个基本类之后，再加前缀R的方式命名,后面按照字母顺序罗列两个表名或者表名的缩写。 关联表用于保存多对多关系。 如果被关联的表名大于10个字母，必须将原来的表名的进行缩写。如果没有其他原因，建议都使用缩写。 6．每一个表都将有一个自动ID作为主健,逻辑上的主健作为第一组候选主健来定义,如果是数据库自动生成的编码，统一命名为：ID;如果是自定义的逻辑上的编码则用缩写加“ID”的方法命名。7．所有的属性加上有关类型的后缀，类型后缀的缩写定义见文件《类型后缀缩写定义》，注意，如果还需要其它的后缀，都放在类型后缀之前。
数据中心同步平台建设方案 当前政府、企业的信息化的状况是，各政府和企业一般都设计和建设了属于机构、业务本身的应用、流程以及数据的信息处理系统，独立、异构、涵盖各自业务内容的信息处理系统，系统设计建设的时期不同、业务模式不同，信息化建设缺乏有效的总体规划，重复建设；缺乏统一的设计标准，大多数系统都是由不同的厂商在不同的平台上，使用不同的语言进行开发的，信息交互共享困难，存在大量的信息孤岛和流程孤岛。为了有效整合分散异构的信息资源，消除“信息孤岛”现像，提高政府和企业的信息化水平。宇思公司要开发的数据共享交换平台，主要目的是有效整合分散异构系统的信息资源，消除“信息孤岛”现像，提高政府和企业的信息化水平，灵活实现不同系统间的信息交换、信息共享与业务协同，加强信息资源管理，开展数据和应用整合，进一步发挥信息资源和应用系统的效能，提升信息化建设对业务和管理的支撑作用。 要求新构建的数据共享交换平台要遵循标准的、面向服务架构（SOA）的方式，基于先进的企业服务总线ESB技术，遵循先进技术标准和规范，为跨地域、跨部门、跨平台不同应用系统、不同数据库之间的互连互通提供包含提取、转换、传输和加密等操作的数据交换服务，实现扩展性良好的“松耦合”结构的应用和数据集成；同时要求数据共享交换平台，能够通过分布式部署和集中式管理架构，可以有效解决各节点之间数据的及时、高效地上传下达，在安全、方便、快捷、顺畅的进行信息交换的同时精准的保证数据的一致性和准确性，实现。 数据的一次数据共享交换平台---设计方案 采集、多系统共享；要求数据交换平台节点服务器适配器的可视化配置功能，可以有效解决数据交换平台的“最后一公里”问题，快速实现不同机构、不同应用系统、不同数据库之间基于不同传输协议的数据交换与信息共享，为各种应用和决策支持提供良好的数据环境。要求数据共享交换平台能够把各种纷繁复杂的数据系统集成在一起完成特定业务，提供同构数据、异构数据之间的数据抽取、格式转换、内容过滤、内容转换、同异步传输、动态部署、可视化管理监控等方面功能，支持的数据包括各主流数据库（如Oracle、SQL Server、MySQL 等）、地理空间数据（如卫星影像、矢量数据）、常规文件（word、excel、pdf）等各种格式，并可以根据用户需求定制开发特定业务服务。
大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
数据中心平台建设方案 （初稿） 2018年7月
一、建设背景 因系统开发设计需独立存放的特性、数据库版本的区别，以及相关硬件环境的限制，实验室各系统数据库基本上都独立部署在各地区服务器上。随着公司业务的发展需要统计所有实验室数据造成了很大的不便，以及随便信息化建设模式的转变，以大数据、云计算、移动应用的业务需求分散式的数据库建设方式已经越来越无法满足今后的业务需求。 二、建设目标 根据目前业务需求，数据平台服务对象包含公司各级领导、销售人员、财务人员、医院客户等等，主要功能包括各地区销售数据、财务账单、检验报告单以及后续检验大数据分析。建立规范化数据共享体系，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据。 三、建设方案 为了保证项目的顺利进行和建设目标的可行性，同时保证产品的迭代性，我们初步定制如下建设方案。 1、系统建设框架 底层数据源考虑到来源为各地区实验室系统（包含：LIS、特检系统、微生物系统）目前各地区统一使用的是公司提供的系统，版本一致，后续也要考虑到可能会使用其他公司以及其他版本的系统，同时后续业务发展也需考虑可能抽取医院数据。 数据处理层采用第三方数据抽取工具或者开发CS架构的数据抽取程序，可安装在各实验室服务器上采用定时抽取机制并且同步修改被抽取数据状态。 数据层中存储的文件有数据库文件、图片文件，前期使用一台服务器进行存储，后续随着数据量的增长可将数据存储库、数据源处理库、文件报告进行独立开来，以便更加高效的使用服务器资源。 服务层采用web server接口方案，作用于数据调用展示接口。包含系统登录服务、获取检验数据服务、财务计费服务、销售数据统计服务等。 展示层采用PC端+移动端的展现方式，PC端使用BS架构，只作用于数据展示，不做具体操作。
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