什么叫“细粒度”?

细粒度模型，通俗的讲就是将业务模型中的对象加以细分，从而得到更科学合理的对象模型，直观的说就是划分出很多对象。

粒度是数据库名词，计算机领域中粒度指系统内存扩展增量的最小值。粒度问题是设计数据仓库的一个最重要方面。粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别。细化程度越高，粒度级就越小；相反，细化程度越低，粒度级就越大。数据的粒度一直是一个设计问题。

在早期建立的 *** 作型系统中，粒度是用于访问授权的。当详细的数据被更新时，几乎总是把它存放在最低粒度级上。但在数据仓库环境中，对粒度不作假设。

扩展资料

粒度运算是一种新兴的信息处理运算模型。它涉及到复杂信息实体（即信息粒，英语：Information Granule）的处理，包括数据的抽象化还有从信息推导知识的过程。一般来说，信息粒通常是数值层面上的实体集合，它们以相似性、功能的近似性、不可辨别性及一致性等指标来进行整合。

目前，粒度运算只有较多的理论观点而尚未形成一套完整的方法。从理论观点看，它提倡通过不同的分辨率或尺度，对数据中出现的知识进行认知以及探索。

在这个意义上来讲，粒度运算包含了所有能够在提取及表示知识或信息的尺度中，提供灵活性和适应性的所有方法。

参考资料来源：百度百科-细粒度

数据库审计的产品特点为例说几点：

审计记录全和准：保证审计的准确性、全面性、无漏审，实现数据库访问流量的全捕获；

高效入库：审计结果快速入库，要在高访问量压力下，审计结果入库无延迟、无丢包；

准确的关联审计：高并发情况下，能够审计到数据库 *** 作的应用用户；

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