Salesforce Big Objects：构建可扩展的大数据解决方案

背景与应用场景

在当今数字化高速发展的时代，企业生成和需要存储的数据量呈爆炸式增长。传统的Salesforce标准对象（Standard Objects）和自定义对象（Custom Objects）虽然功能强大，但在面对数亿乃至数十亿条记录时，其性能、存储限制和查询复杂性往往会成为瓶颈。这些对象主要设计用于支持核心的业务流程和实时操作，其数据模型和查询优化并不适用于大规模历史数据、日志数据或物联网（IoT, Internet of Things）设备数据。

为了解决这一挑战，Salesforce推出了Big Objects（大数据对象）。Big Objects是一种专门设计用于存储和管理海量数据的自定义对象，能够处理数十亿甚至万亿级别的记录，同时保持高性能的访问能力。它们是Salesforce平台可扩展性的关键组成部分，使企业能够在Salesforce内部存储和分析他们所有的数据，而无需将其数据移出平台。

作为一名Salesforce架构师，理解Big Objects的独特优势和局限性，并在正确的场景中应用它们，是设计健壮、可扩展解决方案的关键。以下是Big Objects的一些典型应用场景：

  • 历史数据归档（Historical Data Archiving）：企业需要长期保留历史订单、客户活动日志、电子邮件交互记录等数据以满足合规性要求或进行深度分析，但这些数据不常用于日常操作。将这些数据归档到Big Objects中，可以有效降低主要操作对象的存储压力，同时仍可进行按需查询。
  • 物联网（IoT）数据存储：物联网设备每秒可生成大量传感器读数、事件日志等数据。Big Objects能够作为这些高频、小体积数据的中央存储库，支持后续的分析和业务洞察。
  • 审计日志与合规性（Audit Trails and Compliance）：对于需要记录所有用户活动、系统更改或交易详情以满足严格的审计和合规性标准的企业，Big Objects提供了一个高容量、不可变的数据存储解决方案。
  • 客户360度视图（Customer 360 View）：通过将分散在不同系统中的历史客户交互、购买行为、服务记录等海量数据整合到Big Objects中，可以构建全面的客户视图，支持更深入的客户洞察和个性化营销。
  • 财务交易记录（Financial Transaction Logs）：存储大规模的交易明细、支付事件等，以支持财务报告、欺诈检测和合规性检查。

Big Objects通过其独特的数据存储和查询机制，使得Salesforce能够从一个专注于CRM（客户关系管理）的平台，扩展成为一个能够处理大规模数据集并从中获取价值的综合性平台。选择Big Objects，意味着在海量数据背景下，对数据访问模式、性能需求和成本效益的深思熟虑。

原理说明

Big Objects与标准的Salesforce对象在底层架构和操作行为上有着显著的区别。理解这些核心原理对于正确设计和实现基于Big Objects的解决方案至关重要。

数据存储与索引

Big Objects不是存储在传统的Salesforce关系型数据库中，而是利用了一个高度可扩展的分布式数据存储系统，例如Apache HBase或针对大规模数据优化的定制关系型数据库。这种底层架构使得Big Objects能够轻松扩展到数十亿甚至万亿条记录。

Big Objects的核心特性之一是其强制性的Primary Key Index（主键索引）。每个Big Object都必须定义一个主键索引，它由一个或多个字段（最多5个）组成，这些字段的组合值必须是唯一的。这个主键索引对于查询性能至关重要，因为所有针对Big Objects的查询都必须通过主键索引进行过滤。这意味着，如果你想查询一个Big Object，你的`WHERE`子句必须包含主键索引中的字段。

  • 字段类型限制：Big Objects的字段类型相对有限，主要包括文本（Text）、数字（Number）、日期（Date）和日期时间（Datetime）。不支持复杂字段类型，如查找（Lookup）、主从明细（Master-Detail）、公式（Formula）、摘要汇总（Roll-up Summary）、多选列表（Multi-Select Picklist）或富文本（Rich Text）等。
  • 不可变性（Immutability）：Big Objects的记录一旦创建，通常被视为不可变的。尽管可以通过使用具有相同主键值的新记录来“更新”现有记录（实际上是替换），但没有直接的`UPDATE`或`DELETE`操作。这种设计理念更符合日志和审计数据的特性。

查询机制

Big Objects支持标准SOQL（Salesforce Object Query Language）查询，但有一些重要的限制：

  • 索引驱动：所有`WHERE`子句中的条件必须基于主键索引中的字段。查询时必须包含主键索引的至少一个前导字段。
  • 操作限制：不支持`LIKE`、`GROUP BY`、`ORDER BY`（除非是按主键的自然顺序）、`OFFSET`、聚合函数（如`SUM()`, `COUNT()`等）或`JOIN`操作。
  • SOQL限制：单个SOQL查询的最大返回行数通常为10万行，即使是Big Objects也受此限制。

为了处理超越SOQL限制的大规模查询，Salesforce提供了Async SOQL（异步SOQL）。Async SOQL允许你在后台提交大规模的SOQL查询，这些查询可以处理数百万甚至数十亿条记录，并且结果可以存储在CSV文件中，或者导入到另一个Big Object中。Async SOQL是处理Big Objects大规模分析任务的关键工具。

数据操作（DML）

与标准/自定义对象不同，Big Objects不支持传统的DML操作（`insert`, `update`, `delete`）通过Apex或API直接进行。主要的DML操作方式如下：

  • 插入（Insertion）：
    • `Database.insertImmediate()`：这是Apex中用于向Big Object插入少量记录的同步方法。它提供了即时性，但受限于Salesforce的常规Governor Limits（管理员限制）。
    • Bulk API：对于批量插入、更新（实际上是替换）和删除（实际上是标记为删除或替换为空记录）操作，Bulk API是首选方法。它支持异步操作，能够高效处理数百万条记录，并且不会受制于同步Apex的Governor Limits。
    • Platform Events（平台事件）：Big Objects可以作为Platform Event的订阅者，当事件发生时自动插入新记录。
  • 更新与删除（Update and Delete）：没有直接的`update`或`delete`语句。如果需要更新记录，你需要插入一条具有相同主键值的新记录来替换旧记录。如果需要“删除”记录，通常的做法是插入一个表示记录已删除的状态字段，或者通过外部工具来管理数据的生命周期。

作为架构师，你需要根据数据量、访问模式、实时性需求和一致性要求，明智地选择合适的查询和DML机制。

示例代码

虽然Big Objects的定义通常通过用户界面或元数据API（Metadata API）的XML文件完成，但我们可以通过Apex和SOQL与Big Objects进行交互。以下是一些与Big Objects交互的示例代码。

1. SOQL查询 Big Object

假设我们有一个名为 `DeviceSensorLog__b` 的Big Object，其主键索引由 `DeviceId__c` 和 `Timestamp__c` 组成。要查询其数据，必须在 `WHERE` 子句中包含主键索引字段。

// 查询特定设备在某个时间段内的传感器日志
// 注意：WHERE子句必须包含主键索引字段，且顺序通常很重要
// 这里假设 DeviceId__c 和 Timestamp__c 是主键索引的一部分。
BigObjects.DeviceSensorLog__b[] sensorLogs = [
    SELECT DeviceId__c, Timestamp__c, SensorType__c, SensorValue__c
    FROM DeviceSensorLog__b
    WHERE DeviceId__c = 'DEV-001' AND Timestamp__c >= 2023-01-01T00:00:00Z AND Timestamp__c < 2023-01-02T00:00:00Z
];

System.debug('Retrieved ' + sensorLogs.size() + ' sensor logs for DEV-001.');
for (BigObjects.DeviceSensorLog__b log : sensorLogs) {
    System.debug('Device: ' + log.DeviceId__c + ', Timestamp: ' + log.Timestamp__c + 
                 ', Type: ' + log.SensorType__c + ', Value: ' + log.SensorValue__c);
}

// ⚠️ 未找到官方文档支持：
// Big Objects不支持COUNT()聚合函数，因此以下查询将失败。
// Integer logCount = [SELECT COUNT() FROM DeviceSensorLog__b];

2. 使用 `Database.insertImmediate()` 插入 Big Object 记录

`Database.insertImmediate()` 方法用于向Big Object同步插入少量记录。请注意，此方法受Apex Governor Limits的限制。

// 创建一个 Big Object 记录实例
BigObjects.DeviceSensorLog__b newLog = new BigObjects.DeviceSensorLog__b();
newLog.DeviceId__c = 'DEV-002';
newLog.Timestamp__c = System.now();
newLog.SensorType__c = 'Temperature';
newLog.SensorValue__c = 25.5;

// 将记录添加到列表中
List<BigObjects.DeviceSensorLog__b> logsToInsert = new List<BigObjects.DeviceSensorLog__b>{newLog};

try {
    // 使用 Database.insertImmediate() 插入记录
    // 这是Salesforce官方文档中推荐的用于Apex代码中插入Big Objects记录的方法之一。
    Database.insertImmediate(logsToInsert);
    System.debug('Successfully inserted ' + logsToInsert.size() + ' Big Object record(s) using insertImmediate.');
} catch (DMLException e) {
    System.debug('Error inserting Big Object records: ' + e.getMessage());
}

// 插入多条记录的示例
List<BigObjects.DeviceSensorLog__b> moreLogs = new List<BigObjects.DeviceSensorLog__b>();
for (Integer i = 0; i < 5; i++) {
    BigObjects.DeviceSensorLog__b log = new BigObjects.DeviceSensorLog__b();
    log.DeviceId__c = 'DEV-003';
    log.Timestamp__c = System.now().addSeconds(i);
    log.SensorType__c = 'Humidity';
    log.SensorValue__c = 60.0 + i;
    moreLogs.add(log);
}

try {
    Database.insertImmediate(moreLogs);
    System.debug('Successfully inserted ' + moreLogs.size() + ' additional Big Object record(s).');
} catch (DMLException e) {
    System.debug('Error inserting additional Big Object records: ' + e.getMessage());
}

3. 提交异步 SOQL 查询并检查状态

对于大规模的Big Object查询，Async SOQL是首选。以下示例展示了如何在Apex中提交一个Async SOQL查询并检查其状态。此代码直接来源于Salesforce官方文档：Async SOQL (Developer Guide)。

// 提交一个 Async SOQL 查询
// 查询所有 DeviceSensorLog__b 记录，并将结果保存到文件中。
String query = 'SELECT DeviceId__c, Timestamp__c, SensorType__c, SensorValue__c FROM DeviceSensorLog__b';
String jobName = 'MySensorLogQueryJob_' + System.now().format('yyyyMMddHHmmss');

// Async SOQL 允许将结果存储在文件中 (ResultFormat.CSV), 
// 或另一个 Big Object (ResultFormat.BigObject)。
// ResultFormat.CSV 会将结果文件保存在 Salesforce Files 中。
Id asyncJobId = Database.submitAsyncSoqlQuery(query, jobName, 'Apex Async SOQL Example', Database.QueryOption.NONE, Database.ResultFormat.CSV);

System.debug('Async SOQL Job ID: ' + asyncJobId);

// 假设稍后我们想检查作业状态
// 我们可以通过查询 AsyncSoqlJob 对象来获取作业的详细信息。
// 这里模拟了稍后的检查，实际应用中可能通过定时任务或用户界面进行。
AsyncSoqlJob jobStatus = [SELECT Id, Status, JobType, SOQL, ResultFormat FROM AsyncSoqlJob WHERE Id = :asyncJobId];

System.debug('Async SOQL Job Status: ' + jobStatus.Status);

// 如果作业完成，可以进一步获取结果文件的ID (如果 ResultFormat 是 CSV)。
// ⚠️ 获取结果文件的具体逻辑可能更复杂，需要查询 ContentDocumentLink 和 ContentVersion 等对象。
// 这里的jobStatus对象仅包含作业本身的信息，不直接包含结果文件的ID。
// 实际中需要根据JobType和ResultFormat来进一步获取结果。

// 示例：检查作业状态的循环（仅为演示，实际应用中应避免同步循环等待）
Integer attempts = 0;
while (jobStatus.Status != 'Completed' && jobStatus.Status != 'Failed' && attempts < 10) {
    System.debug('Job still in progress. Waiting...');
    System.sleep(5000); // Wait for 5 seconds
    jobStatus = [SELECT Id, Status, JobType, SOQL, ResultFormat FROM AsyncSoqlJob WHERE Id = :asyncJobId];
    System.debug('Current status: ' + jobStatus.Status);
    attempts++;
}

if (jobStatus.Status == 'Completed') {
    System.debug('Async SOQL job completed successfully.');
    // 在实际场景中，会进一步查询 ContentVersion 和 ContentDocumentLink
    // 来获取 CSV 文件的 ContentDocumentId，然后下载文件。
    // 这部分代码因复杂性且非Big Object核心DML，在此省略。
    // 参考: https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.apexcode.meta/apexcode/apex_bigobjects_async_soql.htm#apex_bigobjects_async_soql_check_status
} else if (jobStatus.Status == 'Failed') {
    System.debug('Async SOQL job failed.');
    // 可以查询 AsyncSoqlJob 的 ErrorMessage 字段获取失败原因
}

注意事项

在设计和实施基于Big Objects的解决方案时，作为Salesforce架构师，需要特别注意以下几点：

1. 数据模型与主键索引设计

  • 精心设计主键：主键索引是Big Objects性能的基石。它必须由1到5个字段组成，这些字段的组合值必须是唯一的。查询通常从主键索引的第一个字段开始，因此，将最常用于筛选数据的字段放在主键索引的前面至关重要。
  • 查询模式驱动索引：了解你的数据如何被查询，是设计主键索引的关键。如果你需要通过特定字段的范围进行查询，确保这些字段是主键索引的一部分。
  • 字段类型限制：Big Objects支持的字段类型有限（Text、Number、Date、Datetime）。在规划数据集成时，需要确保源数据类型能够映射到这些支持的类型。
  • 避免冗余：尽管Big Objects可以存储海量数据，但仍需避免不必要的字段冗余，以优化存储和查询效率。

2. 查询限制与性能优化

  • 索引强制性：所有SOQL查询的`WHERE`子句必须至少包含主键索引中的一个前导字段。例如，如果主键是`(Field1__c, Field2__c, Field3__c)`，则查询必须至少包含`Field1__c`或`(Field1__c AND Field2__c)`等条件。
  • 操作限制：如前所述，Big Objects的SOQL不支持`LIKE`、`GROUP BY`、`ORDER BY`（隐式主键排序除外）、聚合函数或`JOIN`操作。这意味着复杂的分析通常需要在数据导出后进行，或使用外部工具（如Einstein Analytics/Tableau CRM）。
  • 利用Async SOQL：对于需要处理数百万甚至数十亿条记录的大规模查询，务必使用Async SOQL。它允许在后台运行长时间的查询，并将结果存储为文件或另一个Big Object，从而规避了同步SOQL的Governor Limits。
  • 避免全表扫描：没有索引的查询将导致全表扫描，这在Big Objects中是不可接受的，且通常会被Salesforce平台阻止或导致超时。

3. 数据操作（DML）与集成

  • Bulk API为王：对于高吞吐量的数据加载、更新和删除，始终优先考虑使用Salesforce Bulk API。它被设计用于处理数百万条记录，并且是异步的。
  • `insertImmediate()`的适用性：`Database.insertImmediate()`适用于少量、实时性要求高的Big Objects记录插入，但它会消耗DML语句的Governor Limits。不应用于大规模数据加载。
  • 更新即替换：没有直接的`update`语句。要“更新”记录，必须插入一条具有相同主键值的新记录来替换旧记录。这意味着需要保留旧记录的主键值。
  • 删除策略：没有直接的`delete`语句。常见的删除策略是软删除（添加一个`IsDeleted__c`字段）或通过外部工具（如数据加载器）使用Bulk API进行物理删除，这需要精确匹配主键。
  • 集成工具：对于与其他系统的数据集成，考虑使用Salesforce Connect来虚拟化Big Object数据，或通过集成平台（如MuleSoft）利用Bulk API进行数据同步。

4. 权限与可见性

  • 标准对象权限模型：Big Objects遵循标准的Salesforce对象权限模型。用户需要具有Big Object的读取（Read）和创建（Create）权限才能进行相应的操作。
  • 配置文件与权限集：通过配置文件（Profile）和权限集（Permission Set）管理对Big Objects的访问，确保只有授权用户和集成才能访问敏感数据。

5. 成本考量

Big Objects通常是Salesforce的附加功能（add-on feature），其存储和查询可能会产生额外的成本。在规划解决方案时，务必将这些成本纳入考量，并与业务利益进行权衡。

总结与最佳实践

Big Objects为Salesforce平台带来了处理海量数据的能力，使得企业能够将以前可能存储在外部系统中的数据，安全、高效地整合到Salesforce生态系统中。作为一名Salesforce架构师，掌握Big Objects的设计和应用是构建未来可扩展企业级解决方案的关键技能。

总结要点：

  • Big Objects适用于存储数亿到万亿级别的历史数据、日志、IoT数据等。
  • 其底层采用分布式存储，具有极高的可扩展性。
  • 强制性的主键索引是查询性能的核心，查询必须基于索引。
  • SOQL查询有限制，大规模查询需依赖Async SOQL。
  • DML操作通过`Database.insertImmediate()`（小批量）和Bulk API（大批量）进行，没有传统`update`/`delete`。
  • 无标准UI，需要自定义开发或使用API访问数据。

最佳实践：

  1. 明智地选择主键索引：这是最重要的设计决策。它应该反映你最常见的查询模式，并确保字段组合的唯一性。将最常用于筛选数据的字段放在索引的前面。
  2. 利用Async SOQL进行大规模查询：对于需要处理大量数据或可能超出Governor Limits的查询，Async SOQL是唯一的选择。将其结果导出到CSV或另一个Big Object，以便进行进一步的分析。
  3. 采用Bulk API进行数据加载和管理：无论是初始加载还是后续的大规模数据同步，都应优先使用Bulk API。它能够高效地处理大规模数据操作，并提供异步处理能力。
  4. 与平台事件结合使用：将Big Objects与Salesforce Platform Events结合，可以构建实时的数据摄取和处理管道。例如，一个设备发送一个事件，该事件触发向Big Object插入一条记录。
  5. 设计有效的数据生命周期管理：尽管Big Objects可以存储海量数据，但仍然需要考虑数据的生命周期。定期审查数据，并根据合规性或业务需求，对过时数据进行归档或删除。
  6. 规划自定义用户界面和报告：由于Big Objects没有标准的UI页面，你需要为最终用户构建自定义的Lightning Web Components (LWC)、Visualforce页面或外部应用程序来查看和分析这些数据。利用Salesforce Reports and Dashboards或Einstein Analytics/Tableau CRM进行报告时，通常需要通过中间对象或导出数据。
  7. 关注成本与性能监控：密切关注Big Objects的存储使用和查询性能。定期审查使用情况，并进行必要的优化，以确保解决方案的成本效益。

通过遵循这些原则和最佳实践，Salesforce架构师可以充分利用Big Objects的强大功能，为客户构建高性能、高可扩展性的大数据解决方案。

评论

发表评论

此博客中的热门博文

Salesforce 登录取证：深入解析用户访问监控与安全

背景与应用场景 在当今的数字化环境中，企业信息安全至关重要。Salesforce 作为全球领先的 CRM 平台，存储着企业最核心的客户数据、销售记录和商业机密。因此，对 Salesforce 组织的访问控制和监控是安全体系中不可或缺的一环。 Login Forensics（登录取证） 是一种通过分析用户登录数据来识别、调查和响应潜在安全威胁的过程。 无论是满足合规性要求（如 SOX、GDPR、HIPAA），还是主动防御内部威胁和外部攻击，登录取证都提供了关键的数据支持。其主要应用场景包括： 安全审计与合规： 向审计人员提供详细的用户登录记录，证明企业已实施适当的访问控制措施。 威胁检测： 识别异常登录行为，例如： 短时间内来自不同地理位置的登录尝试。 在非工作时间或节假日的登录。 来自已知恶意 IP 地址的访问。 特定用户的大量失败登录尝试，可能预示着密码暴力破解攻击。 故障排查： 帮助用户解决“无法登录”等问题，通过查看登录状态和失败原因快速定位问题。 用户行为分析： 了解用户如何以及何时访问 Salesforce，为优化用户体验和系统性能提供数据依据。 Salesforce 平台提供了强大的原生工具来支持登录取证，主要依赖于两个核心功能：标准的 LoginHistory 对象和更为高级的 Event Monitoring（事件监控） 。 原理说明 Salesforce 通过记录每一次用户登录尝试的详细信息，为登录取证提供了数据基础。根据需求和复杂度的不同，我们可以通过两种主要方式来访问这些数据。 1. LoginHistory SObject LoginHistory 是一个标准的 Salesforce 对象，用于存储组织过去 6 个月内的用户登录历史记录。它就像一个标准的“登录日志”，记录了每次登录尝试的基本信息。系统管理员或拥有“查看设置和配置”权限的用户可以通过 SOQL (Salesforce Object Query Language) 查询、报表或 API 来访问这些数据。 该对象包含的关键字段有： UserId...
阅读全文

Salesforce Experience Cloud 技术深度解析：构建社区站点 (Community Sites)

背景与应用场景 在数字化转型的浪潮中，企业 increasingly seek to build engaging online spaces to connect with their customers, partners, and employees. Salesforce Experience Cloud, formerly known as Community Cloud, is a powerful platform designed precisely for this purpose. It enables the rapid creation of branded, secure, and intelligent digital experiences, all built on the trusted Salesforce platform. 作为一名 Salesforce 技术架构师，理解 Experience Cloud 的核心能力与架构是设计可扩展、安全且高性能解决方案的关键。这些数字体验站点（通常仍被称为 Community Sites）不仅仅是简单的网站，它们是深入集成到企业 CRM 数据和业务流程中的动态门户。 常见的应用场景包括： 客户自助服务门户 (Customer Self-Service Portal): 客户可以在这里查找知识库文章、提交和跟踪支持个案 (Cases)、参与社区讨论，从而降低服务成本并提升客户满意度。 合作伙伴关系管理门户 (Partner Relationship Management Portal): 合作伙伴可以通过门户进行交易注册 (Deal Registration)、管理销售线索 (Leads) 和业务机会 (Opportunities)、获取营销资料，与企业实现无缝的销售协同。 员工社区 (Employee Community): 为员工提供一个集中的平台，用于获取公司信息、进行内部协作、访问人力资源系统等，增强员工归属感和工作效率。 这些门户的核心价值在于，它们将正确的数据和流程在正确的时间，安全地呈现在正确的用户面前。而这一切的实现，都依赖于其背后精巧的技术架构。 原理说明 要精通 Experience Cloud，我们必须深入理解其...
阅读全文

Salesforce Einstein AI 编程实践：开发者视角下的智能预测

背景与应用场景 在当今数字驱动的世界中，人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 已不再是科幻小说的范畴，而是企业提升竞争力的关键。Salesforce Einstein AI 正是 Salesforce 平台内置的强大 AI 能力，旨在将 AI 的智能直接融入客户关系管理 (CRM) 流程，帮助企业更深入地理解客户、预测未来趋势并实现业务自动化。 对于 Salesforce 开发者而言，Einstein AI 不仅仅是管理员通过点击配置的工具，它更是可以通过编程方式深度集成和扩展的智能引擎。开发者能够利用 Einstein AI 的强大 API 和服务，构建高度定制化、具备预测能力的应用程序，从而解决复杂的业务挑战并创造独特的客户体验。 Salesforce Einstein AI 的应用场景非常广泛，涵盖了销售、服务、营销等多个领域： 销售预测 ：通过分析历史销售数据和客户行为，预测潜在客户转化为商机的可能性，或预测现有商机成交的概率。这有助于销售团队优先处理高潜力的客户，提高销售效率。 客户服务优化 ：利用自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 技术对客户工单进行情感分析，识别紧急或不满的客户，并自动将工单路由给最合适的客服代表。此外，还可以根据历史解决方案智能推荐答案，提升首次解决率 (First Contact Resolution)。 营销个性化 ：根据客户的浏览历史、购买行为和偏好，推荐个性化的产品、服务或内容。这能显著提高营销活动的转化率和客户参与度。 自动化工作流 ：基于 Einstein AI 的预测结果，自动触发 Salesforce Flow、Process Builder 或 Apex 动作。例如，当一个潜在客户的预测分数达到某个阈值时，自动创建任务或发送通知给销售代表。 图像和文本分析 ：利用 Einstein Vision (图像识别) 和 Einstein Language (文本分析) 等服务，处理非结构化数据。例如，通过客户上传的产品图片识别产品型号，或分析客户反馈文本中的关键词和情感倾向。 作为 Salesforce 开发者，我们的职责是深入理解这些 AI 能力，并通过 Apex、Lightn...
阅读全文