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使用模式构建:扩展引用模式(The Extended Reference Pattern)

贯穿整个《使用模式构建》,我希望你已经了解到一件事,即模式是什么样子取决于数据的访问方式。如果我们有许多相似的字段,属性模式可能是一个很好的选择。为了适配一小部分数据的访问会极大地改变我们的应用程序吗?也许异常值模式是值得考虑的。还有一些模式,例如子集模式,会引用额外的集合,并依赖JOIN操作将每个[......]

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使用模式构建:子集模式(The Subset Pattern)

在多年前,第一代PC拥有高达256KB的RAM和两个5.25英寸的软盘驱动器。没有硬盘,因为在当时它们极为昂贵。这些限制导致在处理大量(对那时来说)数据时由于内存不足,必须在物理上交换软盘。如果当时有办法只把我经常使用的数据(如同整体数据的一个子集)放入内存就好了。

现代应用程序也无法幸免于资源消[......]

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使用模式构建:计算模式(The Computed Pattern)

我们已经在使用模式构建系列研究了各种优化存储数据的方法。现在,我们从另一个角度来看看模式设计。通常,仅仅存储数据并使其可用还不够。当我们可以从数据中计算出值时,数据会变得有用的多。最新Amazon Alexa的总销售收入是多少?有多少观众看了这部最新的大片?这类问题可以从数据库中存储的数据那里得到答[......]

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使用模式构建:异常值模式(The Outlier Pattern)

到目前为止,在《使用模式构建》系列中,我们已经研究了多态模式属性模式桶模式。其中,尽管文档的模式略有不同,但从应用程序和查询的角度来看,文档的结构基本上是一致的。然而,如果情况并非如此会怎么样?当有数据不属于“正常”模式时会发生什么?如果有异常值怎么办?

假设你正在搭建一个出售图书的电子商务网[......]

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可靠的因果保证

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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使用模式构建:桶模式(The Bucket Pattern)

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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