软件工程粒度

简述信息一览：

• 1、设计模式篇-谈谈观察者模式和发布订阅模式的区别
• 2、企业级产品体系中,最细颗粒度的产品层级是什么
• 3、数据仓库之数据粒度

设计模式篇-谈谈观察者模式和发布订阅模式的区别

结构差异：观察者模式：定义了一对多的依赖关系，当一个对象状态改变时，所有依赖它的对象都会收到通知并自动更新。在这个模式中，观察者和被观察者之间存在直接的依赖关系。发布订阅模式：虽然与观察者模式有相似之处，但它引入了第三方——事件调度中心。

观察者模式：是对象行为模式，关注对象间的依赖关系管理。发布/订阅模式：是架构模式，强调事件通知机制和松耦合。核心机制：观察者模式：主体维护一个观察者列表，并在状态变化时自动通知所有观察者。主体定义了与观察者之间的联系，因此它们之间是紧密耦合的。

观察者模式和发布订阅模式在软件设计中都是实现松耦合和可重用性的关键策略，但它们的实现方式和应用场景有所不同。让我们深入探讨这两种模式的区别。

观察者模式属于行为型模式，行为型模式关注的是对象之间的通讯，观察者模式就是观察者和被观察者之间的通讯。观察者模式有一个别名叫“发布-订阅模式”，或者说是“订阅-发布模式”，订阅者和订阅目标是联系在一起的，当订阅目标发生改变时，逐个通知订阅者。

企业级产品体系中,最细颗粒度的产品层级是什么

1、信息架构，这一看似抽象的概念，实际上是产品的骨架，承载着内容的组织与用户的导航。 它不仅包含组织系统、导航系统、搜索系统和标签系统，狭义上的信息架构，特别是组织系统，更是对信息内容进行精细分类和组织的核心。

2、在金字塔层级结构中，较低层级的颗粒度更细。这意味着在细节层面上更容易识别和隔离问题，因此发现问题和解决问题的速度相对较快。相对地，较高层级的颗粒度更粗。这导致问题在较高层级上更难以被具体识别和隔离，因此识别和解决问题的速度相对较慢。

3、“颗粒度”一词源自英文“granularity”，由“grain”（颗粒）与“clarity”（清晰度）组合而成，它代表了在理解和表达事物时所能达到的最小分解单位与清晰度。比如，从一座山、一块巨石、卵石到沙粒，它们构成了颗粒度的不同层级。颗粒度的大小决定了细节的多少和清晰度的高低，有助于减少模糊性。

4、“颗粒度”源自英文“granularity”，由“grain”（颗粒）与“clarity”（清晰度）组成，它代表在理解和表述事物时所能达到的最小分解单位与清晰度。想象一座山、一块巨石、卵石和沙粒，它们之间形成了颗粒度的层级差异。山峰为颗粒度最大的概念，巨石是其一部分，卵石更细小，而沙粒是最微小的单位。

5、横向体现系统模块、纵向体现架构层级。推荐工具包括在线工具processon、微软Visio、Mac下Omnigraffle，以及非专业工具如PPT、Axure等。xmind作为拓展思维与结构梳理的软件，也受到推荐。进阶推荐《UML大战需求分析》一书，提供更细致的规范与图标专业性，增强与研发沟通时的专业性。本文结束，感谢阅读。

数据仓库之数据粒度

数据仓库中的粒度概念涉及数据的精确度和细节层次。 粒度水平定义了数据划分的最小单元，从而决定了数据的详细程度。 较低的粒度级别意味着数据更为具体和细致，而较高的粒度级别则表示数据更为抽象和汇总。 在构建数据仓库时，选择适当的粒度至关重要，它关系到数据存储和查询的效率。

在数据仓库中，粒度是指数据的精细程度，它决定了数据被划分的最小单元。 粒度的高低直接影响数据的详细程度，高粒度代表数据更加综合，低粒度则表示数据更加详细。 设计数据仓库时，粒度的选择是一个关键考虑因素。

粗略估算数据仓库的数据量，可跟好的规划数据仓库架构。如果数据只有10 000行，那么数据仓库***用粒度级越小的数据存储，数据仓库中存储所有明细数据。如果明细数据有10 000 000行，进入数据仓库的数据就需要进行初步汇总。

数据仓库中的粒度指的是数据的精确度和详细程度，它定义了数据的分割级别。 粒度的大小决定了数据的综合程度，高粒度表示数据是高度汇总的，而低粒度则意味着数据非常具体。 在构建数据仓库时，选择适当的粒度级别是至关重要的决策。

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