数据收集后台服务概要设计

为了帮助大家设计一个数据指标汇总的后端应用,我将提供一个概要设计和表设计的建议。这个设计将基于常见的数据收集需求,假设你需要收集、存储和汇总来自不同数据源的指标数据。

1. 概要设计

1.1 系统架构
  • 数据收集层:负责从不同数据源(如数据库、API、日志文件等)收集数据。
  • 数据处理层:对收集到的数据进行清洗、转换和汇总。
  • 数据存储层:存储原始数据和汇总后的数据。
  • API 层:提供 RESTful API 或 GraphQL API,供前端或其他服务查询汇总数据。
  • 展示层:前端应用或报表工具,用于展示汇总数据。
1.2 技术栈
  • 编程语言:Java (Spring Boot)、Python (Django/Flask)、Node.js 等。
  • 数据库:MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等。
  • 缓存:Redis(用于缓存频繁查询的汇总数据)。
  • 消息队列:Kafka 或 RabbitMQ(用于异步处理数据)。
  • API 文档:Swagger 或 GraphQL Playground。
1.3 功能模块
  • 数据收集模块:定时或实时从数据源拉取数据。
  • 数据清洗模块:对数据进行去重、格式转换、缺失值处理等。
  • 数据汇总模块:根据业务需求对数据进行聚合计算(如求和、平均值、最大值、最小值等)。
  • 数据存储模块:将原始数据和汇总数据存储到数据库中。
  • API 模块:提供查询接口,支持按时间范围、指标类型等条件查询汇总数据。
  • 缓存模块:缓存常用的汇总数据,减少数据库查询压力。

2. 表设计

2.1 原始数据表 (raw_data)

存储从数据源收集到的原始数据。

字段名数据类型描述
idBIGINT (PK)主键,自增
sourceVARCHAR(50)数据来源(如 API、日志)
metric_nameVARCHAR(100)指标名称
metric_valueDECIMAL(18, 4)指标值
timestampDATETIME数据时间戳
created_atDATETIME记录创建时间
2.2 汇总数据表 (aggregated_data)

存储按时间维度(如天、小时)汇总的数据。

字段名数据类型描述
idBIGINT (PK)主键,自增
metric_nameVARCHAR(100)指标名称
time_periodVARCHAR(20)时间维度(如 2023-10-01)
sum_valueDECIMAL(18, 4)汇总值(求和)
avg_valueDECIMAL(18, 4)平均值
max_valueDECIMAL(18, 4)最大值
min_valueDECIMAL(18, 4)最小值
record_countINT记录数
created_atDATETIME记录创建时间
2.3 数据源配置表 (data_source_config)

存储数据源的配置信息,便于动态管理数据源。

字段名数据类型描述
idBIGINT (PK)主键,自增
source_nameVARCHAR(50)数据源名称
source_typeVARCHAR(50)数据源类型(如 API、DB)
configJSON数据源配置(如 API URL)
is_activeBOOLEAN是否启用
created_atDATETIME记录创建时间
updated_atDATETIME记录更新时间
2.4 缓存表 (cache_data)

存储常用的汇总数据,减少数据库查询压力。

字段名数据类型描述
idBIGINT (PK)主键,自增
cache_keyVARCHAR(255)缓存键(如指标名称+时间)
cache_valueTEXT缓存值(JSON 格式)
expires_atDATETIME缓存过期时间
created_atDATETIME记录创建时间

3. API 设计

3.1 获取汇总数据
  • URL: /api/aggregated-data
  • Method: GET
  • Parameters:
    • metric_name (可选): 指标名称
    • start_time (可选): 开始时间
    • end_time (可选): 结束时间
    • time_period (可选): 时间维度(如 day, hour
  • Response:
    {"data": [{"metric_name": "sales","time_period": "2023-10-01","sum_value": 1000.00,"avg_value": 500.00,"max_value": 800.00,"min_value": 200.00,"record_count": 2}]
    }
    
3.2 获取原始数据
  • URL: /api/raw-data
  • Method: GET
  • Parameters:
    • source (可选): 数据来源
    • start_time (可选): 开始时间
    • end_time (可选): 结束时间
  • Response:
    {"data": [{"source": "API","metric_name": "sales","metric_value": 500.00,"timestamp": "2023-10-01T12:00:00Z"}]
    }
    

4. 总结

这个设计提供了一个基本的框架,涵盖了数据收集、处理、存储和展示的主要环节。你可以根据具体业务需求进行调整和扩展,例如增加更多的汇总维度、支持更多的数据源类型等。

如果你有更具体的需求或问题,欢迎进一步讨论!

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