在Morningstar的架构里，dat【原创内容，转载请注明出处】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】a api起着越来越重要的作用，5年前开【未经授权禁止转载】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。发的版本虽然非常稳定，但已经不能满足我们【转载请注明来源】本文作者：唐霜，转载请注明出处。现在业务发展的需要，因此新的data a【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】本文作者：唐霜，转载请注明出处。pi被设计为一个统一接口，也就是所有的产本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【未经授权禁止转载】品都通过data api获得数据，只有d【原创不易，请尊重版权】转载请注明出处：www.tangshuang.netata api与后端的数据库进行交互。

我所工作的领域全部是前端，因此对于我们而著作权归作者所有，禁止商业用途转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。言，大部分情况下，都只需要通过ajax向【未经授权禁止转载】【本文首发于唐霜的博客】data api发出请求，或者通过一个本【版权所有，侵权必究】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。地的代理，用node构建数据请求代理层，本文作者：唐霜，转载请注明出处。未经授权，禁止复制转载。实现请求转发，实际上是data api的【作者：唐霜】【版权所有，侵权必究】前端处理而已。

但是今天在接触的过程里面，我发现我们的d【版权所有，侵权必究】本文作者：唐霜，转载请注明出处。ata api还分为SqlMart和Na转载请注明出处：www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。tisa，一直搞不明白怎么data ap未经授权，禁止复制转载。未经授权，禁止复制转载。i还分。经过一番了解之后，原来这两个只是【转载请注明来源】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】data api的两个服务，其中SqlM本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【版权所有，侵权必究】art负责获取轻量级的数据，直接向前端返本文作者：唐霜，转载请注明出处。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。回数据，而如果需要进行数据运算，则会将服【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】本文作者：唐霜，转载请注明出处。务转向Natisa，通过Natisa运算【转载请注明来源】【原创不易，请尊重版权】后，将结果返回给前端。

不过由于历史的原因，这两个服务之间并不能【本文受版权保护】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net很好的兼容，特别是一些datapoint【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net著作权归作者所有，禁止商业用途转载。，在名称上也不一样，这导致如果前端要从N【转载请注明来源】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netatisa切换到SQLMart服务，不得著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【本文受版权保护】不修改一些字段名称。

但如果我们忽略这个问题，从理想的状态来考未经授权，禁止复制转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。虑，这样的设计有什么样的好处，应该怎么来【原创不易，请尊重版权】【本文首发于唐霜的博客】运行呢？

查询与计算分离的好处本文作者：唐霜，转载请注明出处。

一般大型的公司后面都有海量的数据，而且由转载请注明出处：www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】于业务涉及面广，数据格式基本上都是杂乱的本文作者：唐霜，转载请注明出处。【版权所有，侵权必究】，虽然大数据系统已经被广泛运用，但是在d【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】ata api这一层，仍然尚未做到这么智本文版权归作者所有，未经授权不得转载。未经授权，禁止复制转载。能，仍然需要开发者完成查询与计算两个其实本文版权归作者所有，未经授权不得转载。未经授权，禁止复制转载。可以完全分开的业务。

SQLMart和Natisa属于服务级别【作者：唐霜】【原创内容，转载请注明出处】的应用，服务级别也就是service，负未经授权，禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】责不同的具体任务，对于只是查询而言，比如【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net立即查询出当前某只股票的价格，或者上月结转载请注明出处：www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。束某只基金的流出等等具体的数据（这些数据【版权所有，侵权必究】【本文首发于唐霜的博客】以非常明确的值保存在数据库中），则直接通【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net过SQLMart进行查询取出。

但是对于一些需要统计后运算的数据，就需要【版权所有，侵权必究】本文作者：唐霜，转载请注明出处。有一个强大的计算服务来完成。举一个例子，【未经授权禁止转载】【原创不易，请尊重版权】我希望获得某只基金的回报率在过去十年在具未经授权，禁止复制转载。【作者：唐霜】体分类中的百分位排名，并且按季度返回最近【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有，侵权必究】一期之前的所有数据，那么这个具体场景中就著作权归作者所有，禁止商业用途转载。原创内容，盗版必究。需要进行计算。需要查询出过去十年每一年的【原创内容，转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net回报率以及当年的每月回报率，然后再进行时【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】本文作者：唐霜，转载请注明出处。间区间内的累加，得到一个total值，再原创内容，盗版必究。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。在这个时间区间内进行降序排序，再进行百分原创内容，盗版必究。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。位排名运算，最后将这个结果返回。由于这个【原创不易，请尊重版权】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net过程里面可能涉及几万条甚至几十万条数据，原创内容，盗版必究。未经授权，禁止复制转载。而且由于这个需求并不固定，比如时间区间、【作者：唐霜】转载请注明出处：www.tangshuang.net步幅等等都可以让用户自己选择，而且当前数【版权所有，侵权必究】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】据还在变化，所以根本没法缓存一个数据下来本文版权归作者所有，未经授权不得转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。（一些历史确定数据可以变相缓存），只能即本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【原创内容，转载请注明出处】时进行运算，这时就需要Natisa进行运【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】算。

可以想象，这两个service肯定由不同本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创不易，请尊重版权】的服务器来完成，这样就算其中一个挂掉或出【本文受版权保护】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】现bug，也不会影响另外一个服务。
【版权所有，侵权必究】【未经授权禁止转载】 无论是在性能上，还是在业务专注度上，这本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创内容，转载请注明出处】种区分都对整体的维护有好处。

架构的想象空间著作权归作者所有，禁止商业用途转载。

前端请求数据时，可以事先作出预判，决定采【版权所有，侵权必究】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。用哪一个服务来返回数据。有些可以更快获得本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】的数据，可以提前加载出来，从而更快渲染界【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net著作权归作者所有，禁止商业用途转载。面，而需要长时间运算的数据，就放到后面再【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。渲染。

而对于服务端而言，也有了自己的一些空间，【本文首发于唐霜的博客】【未经授权禁止转载】如果把所有的运算都放在Natisa，那么【原创内容，转载请注明出处】【版权所有，侵权必究】整个公司那么多产品都从Natisa去运算本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【本文受版权保护】，再牛逼的服务器，也可能承受不住压力而宕【本文受版权保护】【转载请注明来源】机，对于每个产品自己的server，可以本文作者：唐霜，转载请注明出处。转载请注明出处：www.tangshuang.net根据自己的情况，从SQLMart获取细粒著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net度很小的数据后进行小型的运算，返回给前端【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】未经授权，禁止复制转载。，这样不走Natisa，可能也能给前端速【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【未经授权禁止转载】度带来一些优化。

而对于SQLMart而言，由于它的任务非转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有，侵权必究】常轻量，所以甚至可以起到代理的作用，当来【作者：唐霜】未经授权，禁止复制转载。自前端的请求的数据并不能直接从SQLMa【本文首发于唐霜的博客】【版权所有，侵权必究】rt得到时，它甚至可以将请求转发给Nat未经授权，禁止复制转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netisa，这样相当于做了一个Mapping未经授权，禁止复制转载。原创内容，盗版必究。，对于前端而言，完全无需区分到底是哪一个未经授权，禁止复制转载。【本文受版权保护】服务在为自己提供数据，甚至真的可以把da著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【本文受版权保护】ta api当做黑箱，请求数据，拿到数据【原创内容，转载请注明出处】【版权所有，侵权必究】。

在Morningstar，虽然工作的都是【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【本文受版权保护】前端的内容，但是由于公司是以数据为支撑的未经授权，禁止复制转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net技术架构，所以在整体的技术框架上，还是比【转载请注明来源】【版权所有，侵权必究】较保守一些，使用的技术都是需要等到它在市【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】原创内容，盗版必究。场上表现的非常稳定之后才敢用，这无疑阻碍【作者：唐霜】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】了我们快速学习和掌握新技术的实践途径。但转载请注明出处：www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】是，也正因为这样，Morningstar本文作者：唐霜，转载请注明出处。转载请注明出处：www.tangshuang.net的架构非常成熟，在数据端的沉淀也很有深入本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。学习的空间，一旦掌握了，我相信在任何一家【未经授权禁止转载】【原创不易，请尊重版权】以数据见长的公司，都可以非常容易上手。

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