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紫禁城之巅 晚上逛某社区，无意中看到一个待回答的问题：面对日益复杂的数据内容，如何实现数据清理？ 分享一下自己做Core Table Housekeeping的思路…首先说下背景：我们系统没有使用warehouse，用的是ODS，因为考虑到改动和测试量很大，所以暂不考虑建数仓。 一、为什么要做数据清理？
●系统运行一段时间后，会产生历史数据，保存太久会降低系统处理效率。比如：账户计提历史表。
●若系统没有建数据仓库，使用的是操作型数据存储ODS（Operational Data Storage）存储数据，通常存储周期在半年以内。 二、如何做？
1.导出系统存量表清单（含全量数据量、每日增量数据量、历史数据存量以及数据量增长的趋势）；
2.补充表信息（名称、归属模块、负责人、清理建议、备注）；
3.对表进行分类（主档/历史表/参数表/关系表）：
（1）主档（Master table）:指系统中的共享数据（如客户信息表、账号信息表，表Key为客户号、账号）。
（2）历史表（History table）：用于记录业务活动的数据，一旦被记录，不会再变化（开销户登记簿、账户利率历史表）。
（3）参数表（Parameter table）：记录表数据值域的内容，或是业务参数（比如活期II类户的限额参数、标准费率参数）。
（4）关系表（Relationship table）：记录主档与主档之间（比如客户与账户关联关系表、卡账关联表）、主档与历史表之间。
4.每张表挨个分析（确定清理周期、清理条件、清理范围）因为各表的业务不同，所以清理时间和条件及范围也不同。比如每半年执行一次清理，根据清理条件把之前的数据都清理掉。 其实，除了要考虑设计方法，也还需要看数据量。
1.因为银行的交易量是巨大的，若数据到了一定规模可能还是要大改的，没有捷径，比如引入数仓。如果一年数据量仍然太大，要不要做horizontal sharding等等；
2.分析主数据信息的单条记录长度、重要信息的单条记录长度、主数据被变更的频率；
3.有分区表做分区切换，将历史数据置换出去。 今天就先到这里吧...睡觉。
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