传统的数据库由于服务于单个节点，因此自然地为读写操作提供了顺序保证，这称为“因果一致性（causal consistency）”。分布式系统同样可以提供这些保证，但要做到这一点，就必须对所有节点上的相关事件进行协调和排序，并对某些操作完成的速度进行限制。虽然在所有数据顺序能得到保证时因果一致性很容易[......]

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在本期《使用模式构建》中，我们将介绍桶模式。这种模式在处理物联网（IOT）、实时分析或通用时间序列数据时特别有效。通过将数据放在一起，我们可以更容易地将数据组织成特定的组，提高发现历史趋势或提供未来预测的能力，同时还能对存储进行优化。

桶模式

随着数据在一段时间内持续流入（时间序列数据），我们可[......]

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欢迎回到MongoDB模式设计系列。上一次我们研究了多态模式，它涵盖了集合中所有文档具有相似但不相同结构的情况。在本文中，我们将了解一下属性模式。属性模式特别适用于以下情况：

• 我们有一些大文档，它们有很多相似的字段，而这些字段的一个子集具有共同的特征，我们希望对该子集字段进行排序或查询；
• 我们需[......]

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当涉及MongoDB时，一个经常被问到的问题是“我如何在MongoDB中为我的应用程序构造模式（schema）？”老实说，这要看情况而定。你的应用程序读操作比写操作多吗？从数据库中读取时需要将哪些数据放在一起？有哪些性能因素需要考虑？文档有多大？它们今后会变成多大？你预计数据会如何增长和扩展？

所[......]

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MongoDB 4.0增加了一个能力，在副本处理写操作的同时可以由从节点（secondary）读取数据。为了理解这个的重要性，让我们看看4.0版本之前从节点是如何处理的。

背景

从一开始，MongoDB就是这样设计的：当主节点上有一系列的写入操作时，每个从节点必须以相同的顺序体现出这些操作。如果[......]

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