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数据质量（Data Quality）是数据分析结论有效性和准确性的基础也是最重要的前提和保障。数据质量保证（Data Quality Assurance）是数据仓库架构中的重要环节，也是ETL的重要组成部分。
我们通常通过数据清洗（Data cleansing）来过滤脏数据，保证底层数据的有效性和准确性，数据清洗一般是数据进入数据仓库的前置环节，一般来说数据一旦进入数据仓库，那么必须保证这些数据都是有效的，上层的统计聚合都会以这批数据作为基础数据集，上层不会再去做任何的校验和过滤，同时使用稳定的底层基础数据集也是为了保证所有上层的汇总和多维聚合的结果是严格一致的。但当前我们在构建数据仓库的时候一般不会把所有的数据清洗步骤放在入库之前，一般会把部分数据清洗的工作放在入库以后来执行，主要由于数据仓库对数据处理方面有自身的优势，部分的清洗工作在仓库中进行会更加的简单高效，而且只要数据清洗发生在数据的统计和聚合之前，我们仍然可以保证使用的是清洗之后保留在数据仓库的最终“干净”的基础数据。
通过这些年做站的观察当中，发现许许多多的站长无所不用其极的发掘新的方法来提升自身网站关键词排名，使其用户能更好的发现并进入我们的站点，这也就是我们通常所说的SEO优化的目的。那么对于我们这些做SEO优化的站点，除了优化之外，同样的需要我们不定时的去观察自身网站的关键词排名变化，而对于这些情况我们就可以利用一些相关的工具来进行查询历史，并且进行汇总，也就是所说的排名数据分析，对于这种分析同坐而言，最为准确的方法无疑就是每个时段都进行关键词排名检查，因为其实搜索引擎每分每秒都是有其波动的，特别是一些比较热门的行业，所以对此我们可以进行记录总结。
我们的网站每天都会有不同的数据显示，表示我们网站的各种状况，无论好与坏，都要找出网站中得不足，我们不可以因为有一点点好的成绩，就沾沾自喜、得意洋洋。为此，在我们网站好的时候，一定要记住有危机的意识，不能松懈。一松懈，网站的排名就有可能出现下滑的情况，每一次的进步都是付出很多的汗水才有的。因此，我们优化的过程中，可以通过这些数据来做一个比较明确的方案，主要针对这些数据显示出来的问题进行改善，这就是所谓的对症下药。如果不对症，下再多的药也没用，反而会有害。我们不可以要把这些东西忘记，忘记就要付出沉重的代价。不过沉重的代价往往让人印象深刻，无法忘记。在对这些数据作分析的过程中，要用联系的思想方法，不能把这些数据孤立看待，孤立看待不能得出一个较为清晰的结论。一旦出错，那么下面就会造成无用功的效果。我们所做的事情全变成一堆废铁，比垃圾还没用的废铁。为了能保证做事情的质量，必须确保每一步都要精确无比，沈阳网络公司不可以也不许出现断链的情况，要不然一切都要全功尽弃、半途而废。
显然，我们所讲的带宽是指数据的发送速度，比如我们的百兆网卡，便是指网卡的最大发送速度为100Mbps，也就是网卡在1秒钟最多可以发出100Mb的数据。那么，我们当然希望发送速度越快越好，究竟这个发送速度的大小和什么有关呢？简单地说，包括了一下几个因素。
1、数据发送装置将二进制信号传送至线路的能力，也称信号传输频率，以及另一端的数据接收装置对二进制信号的接收能力，同时也包括线路对传输频率的支持程度。比如光纤一端的发射装置使用发光二极管（Light Emitting Diode,LED）或一束激光将光脉冲传送至光纤，光纤另一端的接收装置使用光敏元件检测脉冲，从而将脉冲中包含的二进制信息转换成数据。指的注意的是，信号的接收能力至关重要，如果接收能力跟不上，发送能力不可能提高，在星球火车系统的故事中，我们知道数据链路层对于数据帧传输控制机制完全是按照接收方的接收能力来确定发送速度的。
任何组织在开始时都会被许多分报告弄得不堪重负，给相关人员公开获取整个系统数据可能会适得其反，因为如果没有特别的解释，他们将不会理解报告中的各种术语和内容。最好是为不同人员提供经过剪裁的报告，并定期发送。
一旦分析系统上线并正常运行，就可以与那些需要分析结果的人共享这些数据。
任何组织在开始时都会被许多分报告弄得不堪重负，给相关人员公开获取整个系统数据可能会适得其反，因为如果没有特别的解释，他们将不会理解报告中的各种术语和内容。最好是为不同人员提供经过剪裁的报告，并定期发送。例如：
方向代理服务器位于Web服务器和客户端之间，可以用于监测终端用户体验。近年来，这种方法不怎么受欢迎，因为它增加了基础设施的故障点。许多负载均衡器行为上很像反向代理，也可以用于性能监测。
一、反向代理如何捕获用户会话
反向代理服务器截获客户端请求，并把它们转发到服务器。类似的，它截获服务器请求并将其转发到客户端。它可以自己响应某些请求，如静态图片。并减轻服务器负荷。因为截获连接，所以它是SSL加密的端点，对服务器的访问数据是不加密的。
收集终端用户体验数据的一种方法是在客户端桌面上安装代理。这种代理可以观察到应用程序使用的方方面面，不仅仅是Web应用程序，还有其他应用程序。想知道用户在登录网站的时候是否在运行扫雷吗？客户端代理可以做到。它们也可以访问客户端操作系统，所以知道网络情况如何，使用了多少CPU资源。
不幸的是，可能无法使用它们。
一、客户端代理如何捕获用户会话
代理是安装于客户端桌面的应用软件。它们常用于企业级应用，常用在公司管理平台上，管理范围从防病毒更新到系统备份。它们位于操作系统和应用软件之间，能看到应用程序和操作系统资源之间的通信。
不论是Scale Up还是Scale Out，不管如何设计架构，保证数据的最终一致性都是绝对不能违背的原则，保证这个原则的重要性大家肯定非常清楚。
数据一致性的保证就像事务完整性一样，在我们对系统进行Scale Out设计的时候，也可能会遇到一些问题。当然，如果是Scale Up，可能就很少遇到这类麻烦了。当然，在很多人眼中，数据的一致性在某种程度上也是属于事务完整性的范畴。不过这里为了突出其重要性和相关特性，将它单独提出来分析。
如何在Scale Out的同时较好地保证数据一致性呢？这个问题和保证事务完整性一样让我们头痛，它同样受到了很多架构师的关注。经过很多人的实践，大家最后总结出了BASE模型。即：基本可用，柔性状态，基本一致和最终一致。这几个词看似复杂深奥，其实大家可用简单地理解为非实时的一致性原则。
MySQL可扩展设计需要遵循高可用及数据安全原则，经过scale out设计之后，刺痛整体性可扩展性确实会得到很大的提高，整体性能也很容易得到较大的改善。但是，系统整体的可用性和维护方面却变得比以前更加困难。因为系统整体架构复杂了，不论是应用程序还是数据库环境方面都会比原来更为庞大，更为复杂。这样，最直接的影响就是维护难度更大，系统监控更难。
如果这样的设计改造所带来的后果是系统经常性地crash，经常性地出现down机事故，大家肯定是无法接受的。因此，必须通过各种技术手段来保证系统的可用性不会降低，甚至在整体上有所提高。
这就引出了scale out设计过程中的另一个原则，也就是高可用性的原则。不论如何调整设计系统的架构，系统的整体可用性不能降低。
数据的垂直切分，也可以称为纵向切分，将数据库想象成由很多个一大块一大块的“数据块”（表）组成，垂直地将这些“数据块”切分，然后把它们分散到多台数据库主机上面。这样的切分方法就是垂直（纵向）切分。
一个架构设计较好的应用系统，其总体功能肯定是由很多个功能模块所组成的，而每一个功能模块所需要的数据对应到数据库中就是一个或多个表。而在架构设计中，各个功能模块相互之间的交互点越统一、越少，系统的耦合度就越低，系统各个模块的维护性及扩展性也就越好。这样的系统，实现数据的垂直切分也就越容易。
