DM层的一些认知，就是说大家认为的DM层应该是怎样的， 从模型设计到程序落地的整个过程如何减少大家的

在理解DM层（达梦数据库层）的认知与实践过程中，用户通常期望它具备高效、灵活且易于维护的特性，以支持从模型设计到程序实施的快速迭代和适应业务需求的变化。结合提供的知识库资料，以下是如何通过DM数据库及DataWorks平台减少开发工作量并加速响应业务变更的一些建议：

1. 数据模型设计优化

• 合理规划表结构：确保数据模型设计符合第三范式，减少数据冗余，提升查询效率。
• 主键选择： 在DM Reader配置中推荐使用表主键作为splitPk，这有助于数据分片均匀，提高同步效能，同时便于后续的数据处理逻辑。

2. 利用脚本参数优化数据同步

• 增量同步策略：利用where条件或直接编写querySql来实现业务增量数据的抽取，减少全表扫描，提升同步效率。
• 性能调优：调整fetchSize和batchSize等参数，平衡网络交互次数与内存消耗，避免OOM问题，提升数据抽取和写入性能。

3. DM节点与任务自动化

• 自动化调度：在DataWorks中创建DM节点并配置周期性任务调度，自动执行SQL脚本，减少手动干预，保证数据处理的及时性与准确性。
• 调度参数化：利用调度参数${变量名}动态传入SQL语句，使得任务能够根据时间、环境等因素灵活变化，满足业务时刻变更的需求。

4. 数据源与资源组管理

• 网络连通性保障：确保DM数据源与所使用的资源组网络畅通，避免因网络问题导致的任务失败。
• 权限与角色分配：合理配置RAM账号权限，确保开发人员能有效进行任务开发与调试，同时控制访问风险。

5. 灵活应对多数据源

• JDBC连接串：鉴于DM节点仅支持JDBC方式连接，确保所有数据源均按此标准配置，便于统一管理和切换。

6. 代码复用与模块化

• 标准化SQL脚本：构建可复用的SQL模板和存储过程，减少重复编码，加快新功能开发速度。
• 模块化开发：将复杂任务拆分为多个小任务或子程序，便于团队协作和后期维护。

7. 持续集成与测试

• 单元测试与验证：为关键SQL逻辑编写测试案例，确保每次变更后数据处理逻辑的正确性。
• 版本控制：利用Git等版本控制系统管理SQL脚本和配置文件，便于追踪变更历史和协同开发。

综上所述，通过合理的数据模型设计、高效的脚本配置、自动化任务调度、以及良好的开发实践，可以显著减少DM层从模型设计到程序落地的开发工作量，并增强对业务需求快速响应的能力。