在Morningstar的架构里，dat原创内容，盗版必究。【未经授权禁止转载】a api起着越来越重要的作用，5年前开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。发的版本虽然非常稳定，但已经不能满足我们【本文首发于唐霜的博客】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。现在业务发展的需要，因此新的data a【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】未经授权，禁止复制转载。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。本文作者：唐霜，转载请注明出处。品都通过data api获得数据，只有d【本文受版权保护】【本文首发于唐霜的博客】ata 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【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net言，大部分情况下，都只需要通过ajax向【未经授权禁止转载】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。data api发出请求，或者通过一个本【原创内容，转载请注明出处】本文作者：唐霜，转载请注明出处。地的代理，用node构建数据请求代理层，未经授权，禁止复制转载。【作者：唐霜】实现请求转发，实际上是data api的【本文受版权保护】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】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】ata api还分为SqlMart和Na【未经授权禁止转载】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。tisa，一直搞不明白怎么data ap本文作者：唐霜，转载请注明出处。【本文首发于唐霜的博客】i还分。经过一番了解之后，原来这两个只是本文作者：唐霜，转载请注明出处。未经授权，禁止复制转载。data api的两个服务，其中SqlM未经授权，禁止复制转载。转载请注明出处：www.tangshuang.netart负责获取轻量级的数据，直接向前端返著作权归作者所有，禁止商业用途转载。未经授权，禁止复制转载。回数据，而如果需要进行数据运算，则会将服著作权归作者所有，禁止商业用途转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。务转向Natisa，通过Natisa运算著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【作者：唐霜】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作者：唐霜，转载请注明出处。【版权所有，侵权必究】很好的兼容，特别是一些datapoint【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】未经授权，禁止复制转载。，在名称上也不一样，这导致如果前端要从N【作者：唐霜】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。atisa切换到SQLMart服务，不得【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】未经授权，禁止复制转载。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【版权所有，侵权必究】【本文受版权保护】虑，这样的设计有什么样的好处，应该怎么来【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net运行呢？

查询与计算分离的好处本文版权归作者所有，未经授权不得转载。

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

SQLMart和Natisa属于服务级别本文作者：唐霜，转载请注明出处。未经授权，禁止复制转载。的应用，服务级别也就是service，负著作权归作者所有，禁止商业用途转载。未经授权，禁止复制转载。责不同的具体任务，对于只是查询而言，比如本文作者：唐霜，转载请注明出处。转载请注明出处：www.tangshuang.net立即查询出当前某只股票的价格，或者上月结【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【未经授权禁止转载】束某只基金的流出等等具体的数据（这些数据【作者：唐霜】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net以非常明确的值保存在数据库中），则直接通著作权归作者所有，禁止商业用途转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。过SQLMart进行查询取出。

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

可以想象，这两个service肯定由不同著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【本文首发于唐霜的博客】的服务器来完成，这样就算其中一个挂掉或出【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【原创不易，请尊重版权】现bug，也不会影响另外一个服务。
本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】 无论是在性能上，还是在业务专注度上，这【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net种区分都对整体的维护有好处。

架构的想象空间【作者：唐霜】

前端请求数据时，可以事先作出预判，决定采未经授权，禁止复制转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net用哪一个服务来返回数据。有些可以更快获得转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】的数据，可以提前加载出来，从而更快渲染界【原创不易，请尊重版权】【原创不易，请尊重版权】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】转载请注明出处：www.tangshuang.net渲染。

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

而对于SQLMart而言，由于它的任务非【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处：www.tangshuang.net常轻量，所以甚至可以起到代理的作用，当来【版权所有，侵权必究】原创内容，盗版必究。自前端的请求的数据并不能直接从SQLMa转载请注明出处：www.tangshuang.net著作权归作者所有，禁止商业用途转载。rt得到时，它甚至可以将请求转发给Nat【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。isa，这样相当于做了一个Mapping【转载请注明来源】本文作者：唐霜，转载请注明出处。，对于前端而言，完全无需区分到底是哪一个【未经授权禁止转载】转载请注明出处：www.tangshuang.net服务在为自己提供数据，甚至真的可以把da【原创不易，请尊重版权】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。ta api当做黑箱，请求数据，拿到数据转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】。

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

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