NoSQL数据模型

显示全部楼层 · 2014-2-19 11:55:14

数据模型是认知和操作数据时所用的模型。对于使用数据库的人来说，数据模型描述了我们如何同数据库中的数据打交道。它与存储模型不同，后者描述了数据库内部存储及操作数据的机制。在理想情况下，用户应该感觉不到存储模型才对，然而实际应用中，我们还是得对其略知一二，这主要是为了实现良好的性能。
大家日常所说的“数据模型”一词，一般指应用程序的特定数据所具备的模型。开发者可能会指着一张数据库的“实体- 关系图”（Entity-Relationship Diagram），把这个包含客户、订单、产品等信息的东西叫做他们的数据模型。
然而本书的“数据模型”通常表示数据库组织数据的方式，它的正式名称是“元模型”（metamodel）。
在过去的几十年中，关系型数据模型是占主导地位的数据模型，它看上去就是一组非常直观的表格，或者说，19 更像电子数据表。每张表（table）有若干行（row），每行包含相关实体。这些实体通过列来描述，行列交汇处都有单一值（single value）。列可以引用同一张表内或不同表格中的其他列，从而把这些实体关联起来。（上文所说的“表”和“行”都不是正规术语，只是大家都这么称呼罢了。更正式的说法应该是“关系”及“元组”。）
NoSQL 技术与传统的关系型数据库相比，一个最明显的转变就是抛弃了关系模型。每种NoSQL 解决方案的模型都不同，NoSQL 生态系统中广泛使用的模型分为四类：“键值”、“文档”、“列族”和“图”。前三类数据模型有一个共同特征，我们称其为“面向聚合”（aggregate orientation）。下面将解释面向聚合的含义及其对数据模型的意义。

千问 · 2014-2-19 11:55:14

关系模型把待存储的信息分隔成元组（行）。
元组是种受限的数据结构：它只能包含一系列的值，因此不能在元组中嵌套另一个元组，也不能包含由值或元组所组成的列表。这种简单的数据结构支撑着关系模型：所有操作都必须以元组为目标，而且其返回值也必须是元组。
面向聚合所用的方式与之不同，我们通常操作数据时所用的单元，其结构都比元组集合复杂得多。如果能够以这种复杂的结构来存放列表或嵌套其他记录结构就好了。
随后我们可以看到，“键值数据库”、“文档数据库”、“列族数据库”都使用这种更为复杂的记录。然而，没有公认的术语来称呼这种复杂的记录，我们把它叫做“聚合”（aggregate）。
聚合是“领域驱动设计”中的术语。在领域驱动设计中，我们想把一组相互关联的对象视为一个整体单元来操作，而这个单元就叫聚合。在涉及数据操作与一致性管理时，更是如此。一般情况下，我们通过原子操作（atomic operation）更新聚合的值，并且在与数据存储通信时，也以聚合为单位。这个定义也非常符合“键值数据库”、“文档数据库”和“列族数据库”的工作方式。因为用聚合为单位来复制和分片显得比较自然，所以在集群中操作数据库时，还是使用聚合比较简单一些。
此外，由于程序员经常通过聚合结构来操作数据，故而采用聚合也能让其工作更为轻松。

千问 · 2014-2-19 11:55:14

现在可以用示例来帮大家理解我所讲的内容。假设我们要建立一个电子商务网站，把商品通过网站直接卖给消费者，那么必须存储用户信息、商品目录（product catalog）、订单、收货地址（shipping address）、账单地址和付款方式等信息。这个应用场景，既可以用关系型数据模型建模，也可以用NoSQL 数据模型建模，我们要比较两者的优劣。
如果采用关系型数据库，那么就可以从图1 所示的数据模型开始。

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千问 · 2014-2-19 11:55:14

图2展示了该模型所用的一些范例数据。

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千问 · 2014-2-19 11:55:14

既然大家都是使用关系模型的高手了，那一切就按老规矩办，这样各张表格间就不会出现重复数据了。我们也维护了表格间的“参照完整性” 。实际工作中的订单系统肯定更为复杂，不过在这里，它倒是挺合适的。
现在我们再来看看，如果用面向聚合的思路来做，那么数据模型会是什么样子。
图3：聚合数据模型

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千问 · 2014-2-19 11:55:14

关注！学习中！

千问 · 2014-2-19 11:55:14

支持大牛啊！

千问 · 2014-2-19 11:55:14

厉害，可是不知道高效的优势如何体现

千问 · 2014-2-19 11:55:14

厉害，可是不知道高效的优势如何体现