核心优化策略
分层存储与智能迁移
热数据与冷数据分级：将高频访问的UDI数据（如生产批次、序列号）存储在SSD等高速介质，低频数据（如历史追溯记录）转移至HDD或云端。
自动化迁移技术：根据数据访问频率动态调整存储位置，减少人工干预，提升存储效率。
数据压缩与去重
无损压缩算法：采用LZ77、Huffman编码等技术压缩UDI数据，减少存储空间占用。
冗余数据去重：利用哈希算法识别重复数据（如相同批次信息），避免重复存储，降低存储成本30%以上。
分布式架构与扩展性设计
分布式数据库：采用NoSQL或时序数据库存储海量UDI数据，支持横向扩展与高并发访问。
云边协同：核心数据存储于云端，边缘节点缓存高频数据，提升响应速度。
数据安全与备份
加密与访问控制：对UDI数据实施AES-256加密，结合RBAC权限模型限制访问层级。
多级备份机制：本地+异地+云备份组合，采用增量备份减少存储压力，确保灾难恢复时效性。
生命周期管理
自动化归档策略：按法规要求（如保存期限10年）自动归档过期数据至低成本存储。
动态销毁机制：对无效UDI数据（如召回产品信息）标记并安全擦除，释放存储资源。
实施挑战
成本与标准化难题
中小型企业面临存储设备升级成本高（如分布式架构改造需百万级投入），且不同发码机构（GS1/MA/AHM）数据格式需统一。
多系统集成复杂性
UDI数据库需与ERP、MES、国家药监局平台实时同步，接口兼容性与数据一致性维护难度大。
