通用考古学：用于稳健系统的历史数据类型安全

在不断发展的软件开发领域，维护历史数据的完整性和可用性是一个重大挑战。系统不断发展，数据模型也在不断演进，技术也在不断进步，但存储在这些系统中的数据往往需要能够被访问和解释数年，甚至数十年。这就是“通用考古学”概念发挥作用的地方——一种保存历史数据类型安全的战略方法，以确保长期的系统稳健性和数据完整性。

演进的数据模型的挑战

软件系统不是静态实体。它们不断被更新、修改和改进，以满足不断变化的业务需求和技术进步。这些变化通常涉及对支持系统的数据库模型的修改。可能会添加新字段，现有字段可能会被重命名或删除，字段的数据类型可能会被修改。虽然这些变化对于系统的演进是必要的，但它们也可能对历史数据的可访问性和可解释性构成重大挑战。

考虑一个简单的例子：一个电子商务系统最初使用单个“地址”字段存储客户地址。随着时间的推移，系统被更新为以更结构化的格式存储地址，并为街道地址、城市、州和邮政编码使用单独的字段。虽然新的数据模型更有效，并且允许更精确的查询，但它也带来了一个问题：如何解释使用旧的、非结构化格式存储的历史数据？这就是通用考古学原则变得至关重要的地方。

什么是通用考古学？

在软件工程的背景下，通用考古学是一种设计系统的实践，其明确目标是保护历史数据的可解释性和可用性，即使系统不断发展，底层数据模型也在变化。它类似于考古学家通过仔细检查文物并在其历史背景下解释其含义来研究过去文明的方式。在软件中，这意味着将旧数据格式视为需要保存和理解的“文物”。

通用考古学的关键原则包括：

• 数据类型保护： 保持对系统不同历史时期使用的数据类型的清晰记录。这不仅包括基本数据类型（例如，整数、字符串、日期），还包括应用于这些数据类型的特定格式和约束。
• 模式版本控制： 实现一个强大的模式版本控制系统，允许您跟踪数据模型随时间的变化。模式的每个版本都应有明确的文档，并与系统历史中的特定时间点相关联。
• 数据迁移策略： 制定明确定义的数据迁移策略，允许您将数据从旧模式转换为新模式。这些策略应经过仔细测试，以确保在迁移过程中数据不会丢失或损坏。
• 向后兼容性： 在设计新功能和数据模型时，应考虑向后兼容性。这意味着确保新代码仍然可以读取和解释使用旧模式存储的数据。
• 数据治理： 制定明确的数据治理策略和程序，以确保数据在其整个生命周期中得到一致的管理。这包括数据保留、数据安全和数据质量的策略。

为什么通用考古学很重要？

采用通用考古学方法的好处是多方面的，影响深远：

• 数据完整性： 保持历史数据的准确性和一致性。如果没有正确的数据类型安全性，数据可能会损坏或被误解，从而导致不准确的见解和有缺陷的决策。
• 长期可维护性： 随着时间的推移，更容易维护和发展系统。通过保持历史数据的可解释性，您可以降低在对系统进行更改时引入错误或兼容性问题的风险。
• 法规遵从性： 满足数据保留和数据访问的法规要求。许多行业受到法规的约束，这些法规要求他们保留数据一段时间，并能够按需访问这些数据。
• 商业智能： 启用准确和全面的商业智能报告。历史数据是宝贵的见解来源，可用于改善业务绩效。但是，如果数据没有得到妥善维护，则可能很难或不可能从中提取有意义的见解。
• 风险缓解： 降低数据丢失或损坏的风险。通过实施强大的数据备份和恢复程序，并通过保持历史数据的可解释性，您可以最大限度地减少数据丢失或损坏事件的影响。

通用考古学的实践示例

让我们看一下如何在不同场景中应用通用考古学的一些实践示例：

示例 1：医疗记录

想象一个已经运营了几十年的医疗保健系统。随着时间的推移，该系统经历了无数次更新和修改，包括更改存储患者医疗记录的方式。最初，血压可能存储为简单的数值（例如，120/80）。后来，系统可能会更新为包括其他元数据，例如测量时间、患者的体位（坐、站、躺）以及使用的血压袖带的类型。

为了确保患者医疗记录的长期可解释性，系统应实施强大的模式版本控制系统。模式的每个版本都应有明确的文档，并且系统应能够处理使用任何先前模式存储的数据。应制定数据迁移策略，将数据从旧模式转换为新模式，确保在迁移过程中没有数据丢失或损坏。

此外，系统应保持对用于不同数据字段的测量单位的清晰记录。例如，温度可能以摄氏度或华氏度存储，具体取决于治疗患者的地区。系统应该能够在这些单位之间进行转换，以确保正确解释数据，而不管其来源如何。

示例 2：金融交易

一家金融机构为其客户存储交易数据。最初，货币金额可能存储为简单的数值，没有任何关于货币类型的信息。后来，系统被更新为包含每个交易的货币代码（例如，美元、欧元、英镑）。

为了确保财务报告的准确性，系统必须能够正确解释历史交易的货币金额。这需要保持对交易处理时有效的汇率的清晰记录。系统还应该能够处理不同货币的不同舍入规则和小数精度。

此外，系统应该能够处理会计准则和法规的变化。例如，新的会计准则可能要求系统对某些类型的交易进行重新分类或计算新的财务指标。系统应被设计为适应这些变化，而不会使历史数据失效。

示例 3：科学研究数据

一个科学研究组织从各种实验和研究中收集数据。数据可能包括对物理量的测量、对自然现象的观察以及统计分析的结果。

为了确保科学研究的可重复性，保护数据的完整性和来源至关重要。这需要保持对实验程序、使用的仪器和应用的数据处理步骤的详细记录。系统还应该能够跟踪数据随时间的变化，包括更正、修订和注释。

此外，系统应被设计为处理不同的数据格式和数据类型。科学数据通常以复杂和专门的格式存储，例如 NetCDF、HDF5 和 FITS。系统应该能够读取和写入这些格式，并且应该能够根据需要转换不同的数据类型。

实施通用考古学：实用步骤

实施通用考古学方法需要积极主动和战略性的心态。以下是您可以在系统中采取的一些实际步骤，以保护历史数据类型安全：

1. 建立数据治理框架：

   制定一个全面的数据治理框架，该框架定义了管理数据在其整个生命周期中的角色、责任和流程。此框架应包括数据质量、数据安全、数据保留和数据访问的策略。

   • 定义数据所有权： 明确识别负责特定数据集的准确性和完整性的个人或团队。
   • 实施数据质量检查： 定期执行数据质量检查，以识别和纠正数据中的错误或不一致之处。
   • 建立数据安全策略： 实施强大的数据安全策略，以保护敏感数据免受未经授权的访问或修改。
2. 实施模式版本控制：

   使用强大的模式版本控制系统来跟踪数据模型随时间的变化。模式的每个版本都应有明确的文档，并且系统应能够处理使用任何先前模式存储的数据。

   • 使用语义版本控制： 为您的模式采用语义版本控制方案，以清楚地指示更改的性质（例如，主要、次要、补丁）。
   • 存储模式定义： 将模式定义存储在集中式存储库中，例如数据库或版本控制系统。
   • 自动化模式迁移： 自动化将数据从旧模式迁移到新模式的过程。
3. 制定数据迁移策略：

   制定明确定义的数据迁移策略，允许您将数据从旧模式转换为新模式。这些策略应经过仔细测试，以确保在迁移过程中数据不会丢失或损坏。

   • 使用数据转换工具： 利用数据转换工具来自动化迁移和转换数据的过程。
   • 测试迁移策略： 在将迁移策略应用于生产数据之前，在非生产环境中彻底测试您的迁移策略。
   • 记录迁移流程： 记录迁移流程，包括所涉及的步骤、应用的数据转换以及迁移的结果。
4. 拥抱向后兼容性：

   在设计新功能和数据模型时，应考虑向后兼容性。这意味着确保新代码仍然可以读取和解释使用旧模式存储的数据。

   • 使用容错读取器： 实现容错读取器，可以处理数据格式的变化并优雅地忽略意外字段。
   • 提供默认值： 为缺失或无效的数据字段提供默认值。
   • 避免重大更改： 尽量减少对数据模型的重大更改。
5. 记录数据类型和格式：

   保持对系统中使用的所有数据类型和格式的清晰、全面的记录。这不仅包括基本数据类型（例如，整数、字符串、日期），还包括应用于这些数据类型的特定格式和约束。

   • 使用数据字典： 创建一个数据字典，描述每个数据字段的含义、目的和格式。
   • 记录验证规则： 记录应用于每个数据字段的验证规则。
   • 跟踪数据类型更改： 跟踪数据类型和格式随时间的变化。
6. 自动化数据验证：

   实施自动数据验证检查，以确保数据符合预期的数据类型和格式。这些检查应定期执行，并应及时报告和纠正任何错误或不一致之处。

   • 使用数据验证库： 利用数据验证库来简化验证数据的过程。
   • 实施持续集成： 将数据验证检查集成到您的持续集成管道中。
   • 监控数据质量指标： 监控数据质量指标，以识别可能表明潜在数据质量问题的趋势和模式。
7. 实施数据归档策略：

   制定数据归档策略，将历史数据移动到单独的存储位置。这有助于提高系统性能并降低存储成本。但是，确保归档数据仍然可访问和可解释非常重要。

   • 使用标准归档格式： 利用标准归档格式（例如 TAR 或 ZIP）来存储归档数据。
   • 维护元数据： 维护有关归档数据的元数据，包括模式版本、数据格式和数据归档日期。
   • 测试数据检索： 定期测试从归档文件中检索数据的过程。

通用考古学的工具和技术

有几种工具和技术可以帮助您实施通用考古学方法：

• 模式管理工具： Flyway、Liquibase 和 Alembic 等工具可帮助您管理数据库模式更改并跟踪版本。
• 数据转换工具： Apache NiFi、Talend 和 Informatica PowerCenter 等工具允许您将数据从一种格式转换为另一种格式。
• 数据验证库： jsonschema、Cerberus 和 Voluptuous 等库提供了根据预定义模式验证数据的机制。
• 序列化格式： 使用自描述的序列化格式，如 JSON Schema、Apache Avro 或 Protocol Buffers，有助于确保即使无法访问原始模式，也可以解释数据。
• 版本控制系统： Git 和其他版本控制系统对于跟踪代码、模式和数据迁移脚本的更改至关重要。
• 数据沿袭工具： 跟踪数据的来源和转换的工具，为数据完整性提供清晰的审计跟踪。

通用考古学的未来

随着数据量的持续增长，软件系统变得越来越复杂，通用考古学的重要性只会增加。数据驱动的决策、人工智能和机器学习的兴起进一步放大了对可靠且可解释的历史数据的需求。

通用考古学的未来趋势可能包括：

• 人工智能驱动的数据迁移： 使用人工智能来自动化数据迁移和转换的过程。
• 自修复数据系统： 可以自动检测和纠正数据质量问题的系统。
• 正式数据沿袭： 用于跟踪数据的来源和转换的更复杂的工具。
• 去中心化数据治理： 使用区块链技术实施数据治理策略。

结论

通用考古学不仅仅是一门技术学科，更是一种思维模式。它关乎认识历史数据的价值，并积极主动地为未来做好规划。通过拥抱数据类型保护、模式版本控制、数据迁移、向后兼容性和数据治理的原则，组织可以确保他们的数据在未来几年仍然是宝贵的资产。对数据完整性和长期可维护性的投资将以改进的商业智能、降低风险和更高的整体系统稳健性的形式获得回报。

在设计和开发您的软件系统时，请记住通用考古学的经验教训：尊重您的数据，为未来做好规划，并保护过去。