12 KiB
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第6章 数据库设计
6.1 数据库设计说明
6.1.1 设计目标
数据库设计的核心目标是构建一个高性能、高可用、易维护的数据存储和管理系统，为黑石咀水库系统提供稳定可靠的数据支撑。通过科学的数据模型设计和合理的数据库架构，确保数据的完整性、一致性和安全性。
6.1.2 设计原则
数据一致性原则：
- 在统一规划的前提下，统一方法、统一指标、统一操作流程、统一精度进行空间数据的组织
- 确保数据在不同模块和系统间的一致性和同步性
- 建立完整的数据质量监控和校验机制
数据规范化原则：
- 遵循数据库规范化理论，合理设计数据表结构
- 减少数据冗余，避免数据异常
- 在规范化和性能之间找到平衡点
数据专业化原则：
- 充分考虑水利行业数据特性和业务需求
- 兼容国家标准和行业规范
- 支持空间数据和业务数据的统一管理
6.1.3 设计方法
数据类型分类：
- 结构化数据：监测数据、业务数据、管理数据等
- 非结构化数据：文档、图片、视频等
- 空间数据：地理信息、流域边界、站点位置等
设计流程：
- 需求分析：业务需求和数据需求分析
- 概念设计：实体关系模型设计
- 逻辑设计：数据表结构和关系设计
- 物理设计：存储引擎、索引、分区等物理设计
6.1.4 运行环境
硬件配置：
- 计算资源：多核CPU处理器，支持高并发处理
- 内存配置：大容量内存，支持数据缓存和高效处理
- 存储配置：高速SSD系统盘，大容量数据盘
软件环境：
- 操作系统：国产化操作系统，确保安全可控
- 数据库系统：开源关系型数据库，具有良好扩展性
- 支持软件：数据库管理工具、监控工具等
6.1.5 数据库安全设计
安全措施：
- 账号安全：强密码策略，定期密码更新
- 权限控制：基于角色的最小权限原则
- 安全审计：关键操作的安全审计和日志记录
数据备份：
- 备份策略：每日全量备份，定期增量备份
- 备份方式：本地备份和远程备份相结合
- 恢复测试：定期进行数据恢复测试
6.1.6 规范性引用
标准遵循：
- 遵循水利部颁布的《实时雨水情数据库表结构与标识符标准》
- 参考国家相关数据标准和规范
- 结合行业最佳实践进行设计
6.2 部署架构
6.2.1 主备架构设计
架构特点：
- 采用主备数据库架构，确保高可用性
- 主数据库负责读写操作，备数据库用于数据同步和故障切换
- 基于数据库原生的高可用方案，确保数据一致性
故障转移机制：
- 自动故障检测：实时监控主数据库状态
- 自动故障切换：主数据库故障时自动切换到备数据库
- 数据一致性保障：确保切换过程中的数据一致性
6.2.2 性能优化设计
读写分离：
- 查询操作分担到备数据库，减轻主数据库压力
- 基于业务特点的读写分离策略
- 动态负载均衡，优化整体性能
缓存策略：
- 数据查询结果缓存，提高访问性能
- 热点数据缓存，减少数据库访问压力
- 缓存失效策略，确保数据一致性
6.3 数据库设计
6.3.1 数据域划分
分析成果域：
- 存储各类分析结果和统计数据
- 支持历史数据查询和趋势分析
- 提供数据挖掘和决策支持
基础数据域：
- 存储基础地理信息和监测站点信息
- 支持空间查询和空间分析
- 提供基础数据支撑服务
调查成果域：
- 存储调查评价成果数据
- 支持成果数据的查询和统计
- 提供成果数据的展示和分析
系统管理域：
- 存储系统配置和用户管理数据
- 支持系统配置和权限管理
- 提供系统运行监控功能
预报域：
- 存储气象预报和水文预报数据
- 支持预报数据的查询和展示
- 提供预报结果的对比分析
预警域：
- 存储预警规则和预警消息数据
- 支持预警信息的发布和管理
- 提供预警统计分析功能
预演域：
- 存储预演方案和结果数据
- 支持预演方案的管理和执行
- 提供预演结果的评估和分析
预案域：
- 存储应急预案和处置方案
- 支持预案的管理和调用
- 提供应急决策支持
6.3.2 数据关系设计
实体关系：
- 一对一关系：如用户与用户详情
- 一对多关系：如防治点与监测设备
- 多对多关系：如考核任务与考核对象
关联设计：
- 外键约束：确保数据引用完整性
- 级联操作：相关数据的级联更新和删除
- 索引优化：基于查询需求的索引设计
6.4 数据库访问优化设计
6.4.1 查询性能优化
索引策略：
- 主键索引：确保主键查询的高效性
- 外键索引：优化关联查询性能
- 复合索引：基于查询模式的复合索引设计
- 唯一索引：确保数据唯一性约束
执行计划优化：
- 执行计划分析：定期分析查询执行计划
- SQL优化：基于执行计划的SQL语句优化
- 查询重写：复杂查询的重写和优化
6.4.2 数据访问优化
分页处理：
- 基于游标的分页查询，提高大数据量查询性能
- 缓存分页结果，减少重复查询
- 动态分页大小，基于用户体验的优化
字段选择：
- 按需选择查询字段，减少数据传输量
- 避免SELECT * 查询，提高查询效率
- 字段投影优化，只返回必要字段
6.4.3 批量操作优化
批量处理：
- 批量插入：使用批量插入提高数据写入效率
- 批量更新：批量更新减少数据库交互次数
- 批量删除：批量删除提高删除操作效率
事务优化：
- 合理设置事务隔离级别
- 避免长事务，减少锁竞争
- 批量操作的事务管理
6.5 缓存机制设计
6.5.1 缓存架构设计
多级缓存架构：
- 一级缓存：本地缓存，提供最快的访问速度
- 二级缓存：分布式缓存，支持多实例数据共享
- 数据库缓存：数据库层面的查询结果缓存
缓存策略选择：
- 时间策略：基于时间的缓存失效策略
- 容量策略：基于缓存容量的淘汰策略
- 命中率策略：基于命中率的动态调整策略
6.5.2 缓存实现机制
本地缓存实现：
- 基于内存的高性能缓存
- 支持多种淘汰算法（LRU、LFU等）
- 提供缓存统计和监控功能
分布式缓存实现：
- 基于Redis的分布式缓存集群
- 支持数据持久化和故障恢复
- 提供缓存分片和负载均衡
6.5.3 缓存管理策略
缓存更新策略：
- 主动更新：数据变更时主动更新缓存
- 被动失效：基于时间的缓存失效
- 预热机制：系统启动时的缓存预热
缓存一致性保证：
- 缓存与数据库的一致性检查
- 分布式缓存的数据同步机制
- 缓存失效的传播机制
6.6 数据库安全实现
6.6.1 访问控制机制
用户权限管理：
- 基于角色的访问控制（RBAC）
- 细粒度的权限分级管理
- 动态权限分配和回收
数据访问控制：
- 行级安全：基于行的数据访问控制
- 列级安全：基于列的数据访问控制
- 数据脱敏：敏感数据的脱敏处理
6.6.2 数据加密保护
传输加密：
- SSL/TLS加密传输
- 数据库连接加密
- API接口加密传输
存储加密：
- 数据库透明数据加密（TDE）
- 敏感字段加密存储
- 备份数据加密保护
6.6.3 安全审计机制
操作审计：
- 数据库操作日志记录
- 用户行为审计跟踪
- 异常操作告警机制
安全监控：
- 实时安全事件监控
- 数据库性能监控
- 安全漏洞定期扫描
6.7 数据库监控与维护
6.7.1 性能监控体系
监控指标设计：
- 查询性能监控：慢查询、执行计划分析
- 资源使用监控：CPU、内存、磁盘、网络使用率
- 连接池监控：连接池状态、等待时间监控
告警机制设计：
- 性能阈值告警：基于性能指标的阈值告警
- 异常事件告警：数据库异常事件的实时告警
- 容量规划告警：存储容量和性能容量告警
6.7.2 维护策略制定
日常维护计划：
- 定期数据备份和恢复测试
- 索引重建和统计信息更新
- 数据库参数优化和调整
应急维护流程：
- 故障快速定位和恢复
- 数据库性能问题快速响应
- 数据安全事件的应急处理
6.7.3 容灾备份策略
备份策略设计：
- 全量备份：定期完整数据库备份
- 增量备份：基于时间点的增量备份
- 差异备份：基于全量备份的差异备份
恢复策略设计：
- 时间点恢复：基于时间点的数据恢复
- 完整恢复：完整数据库的恢复
- 部分恢复：指定表或数据的恢复
6.8 关键数据模型设计
6.8.1 监测数据模型
降雨监测数据模型：
- 测站基本信息：站码、站名、经纬度、高程等
- 降雨量数据：时间、降雨量、数据状态等
- 质量控制标记：数据质量标记和异常标识
水位监测数据模型：
- 水位站信息：站码、站名、河流编码、断面位置等
- 水位数据：时间、水位、流量、数据状态等
- 超警标记：超警戒水位、超保证水位标记
流量监测数据模型：
- 断面信息：断面编码、河流编码、断面位置等
- 流量数据：时间、流量、断面面积、平均流速等
- 测量方法：测量方法和精度标识
6.8.2 预警数据模型
预警规则模型：
- 规则基本信息：规则编码、规则名称、规则类型等
- 阈值配置：各级预警阈值配置
- 逻辑条件：预警触发的逻辑条件组合
预警消息模型：
- 消息基本信息：消息编码、消息类型、预警级别等
- 发布信息：发布时间、发布单位、发布人等
- 处理信息：处理状态、处理时间、处理人等
预警统计模型：
- 统计维度：按时间、区域、类型等维度统计
- 统计指标：预警次数、确认率、响应时间等
- 趋势分析：预警趋势和变化分析
6.8.3 业务数据模型
考核任务模型：
- 任务基本信息：任务编码、任务名称、任务类型等
- 任务配置：考核对象、考核指标、评分标准等
- 执行信息：开始时间、结束时间、执行状态等
防治对象模型：
- 对象基本信息：对象编码、对象名称、对象类型等
- 位置信息：经纬度、高程、行政区划等
- 属性信息：防治类型、风险等级、管理单位等
维护记录模型：
- 维护基本信息：记录编码、维护类型、维护对象等
- 维护内容：维护项目、维护标准、维护结果等
- 执行信息：维护时间、维护人员、验收结果等
6.9 数据库扩展性设计
6.9.1 分库分表策略
水平分库策略：
- 按业务域分库：不同业务域的数据分离存储
- 按地理位置分库：不同地区的数据分布存储
- 按时间维度分库：历史数据和当前数据分离存储
分表策略设计：
- 按时间分表：基于时间范围的数据分表
- 按业务分表：基于业务类型的数据分表
- 按数据量分表：基于数据量的动态分表
6.9.2 读写分离扩展
读写分离架构：
- 主库写入：所有写操作在主库执行
- 多从库读取：读操作分散到多个从库
- 负载均衡：基于负载的读操作分配
数据同步机制：
- 异步同步：主库到从库的异步数据同步
- 半同步复制：确保数据安全的半同步机制
- 延迟监控：从库同步延迟的监控和告警
6.9.3 微服务数据支持
微服务数据分离：
- 服务独立数据库：每个微服务拥有独立的数据库
- 数据访问接口：通过服务接口进行数据访问
- 事务一致性：分布式事务的一致性保证
API网关集成：
- 统一数据访问：通过API网关统一数据访问
- 缓存机制：API层面的数据缓存
- 安全控制：统一的安全访问控制