1.出于吞吐量以及系统压力上的考虑，并不是新增一条数据记录就采集一次，而是几句下面的原则，按照批次对数据进行采集
数据大小限制：当达到限制条件的时候，把目前采集到的新数据作为一批（例如512kb写一批）
时间阈值限制：当时间达到一定条件的时候，也会把目前采集到的新数据作为一批，避免在数据量少的情况下一直不采集（例如30秒写一批）
只要上面的其中一个条件达到了，就会被作为一批新数据采集到数据中间件中。这两个条件的参数需要根据业务的需求来设定。
2.数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用交毒合理存储数据。
一个好的模型 在性能 成本 效率 质量上都有好处
3.名词术语解释
修饰词指的是除了统计维度以外指标的业务场景限定抽象，修饰词隶属于一种修饰类型，如在日志域的访问终端类型下，有修饰词PC端、无线端等
原子指标基于某一个业务事件行为下的度量，是业务定义中不可再拆分的指标，具有明确业务含义的名词，如支付金额
维度是度量的环境，用来反映业务的一类属性，这类属性的集合构成一个维度，也可以称为实体对象。维度属于一个数据域，如地理纬度（其中包括国家、地区、省以及城市等级别的内容）、时间维度（其中包括年、季、月、周、日等级别的内容）
派生指标=一个原子指标+多个修饰词（可选）+时间周期。可以理解为对原子指标业务统计范围的圈定。如原子指标：支付金额，最近1天海外买家支付金额则为派生指标（最近1天为时间周期，海外为修饰词，买家作为维度，而不作修饰词）
4.维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。数据仓库的能力直接与维度属性的质量和深度成正比
关于SPU和SKU的区别
类目：类目是一个树状结构的系统，大体上可以分成4-5级。如手机->智能手机->苹果手机类目，在这里面，手机是一级类目，苹果手机是三级类目，也是叶子类目。
SPU：苹果6（商品聚合信息的最小单位），如手机->苹果手机->苹果6，苹果6就是SPU。
SKU：土豪金 16G 苹果6 （商品的不可再分的最小单元）。
从广义上讲，类目>SPU>SKU。
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来源：知乎
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6.数据仓库是一个面向主题的，集成的，非易失的且随着时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。
事实表中的一条记录所表达的业务细节程度被称为粒度，通常粒度可以通过两种方式来表达，一种是维度属性组合所表达的细节程度，一种是所表达的具体业务含义。
7.元数据的质量直接影响到数据管理的准确性，如何把元数据建设好将起到至关重要的作用。元数据建设的目标是打通数据接入到加工，再到数据消费整个链路。
8.评估数据质量的好坏，完整性 准确性 一致性和及时性
完整性：指的是数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失的情况，数据的缺失主要包括记录的缺失和记录中某一个字段信息的缺失，订单数某天突然下降由原来的100万到1万
准确性：指的是数据中记录的信息和数据是否准确，是否存在异常或者错误的信息 订单收获金额为负值，或者下单时间再公司成立之前
一致性：指的是一般体现在跨度很大的数据仓库体系中，数据仓库中，对于同一份数据，必须保证一致性，例如用户ID，从在线业务库加工到数据仓库，再到各个消费节点，必须都是同一种类型，长度也需要保持一致。
及时性：指的是在确保数据的完整性 准确性和一致性后，接下来就是要保证数据能够及时产出，这样才能体现出数据的价值