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《数据密集型应用系统设计》读书笔记：第二章

news 来源：原创 2025/9/10 6:36:39

我们继续拆解 第2章：数据模型与查询语言。这章讲的是如何组织数据、如何访问数据，也是你选择数据库种类的根本依据。

第2章：数据模型与查询语言

一、为何数据模型重要？

Martin 开篇就强调，数据模型影响：

  • 开发者怎么思考数据结构
  • 数据库如何高效存取数据
  • 未来系统能否灵活演化

一句话：数据模型决定你整个系统的“思维方式”。

二、主流数据模型介绍

1. 关系模型（Relational Model）
  • 起源：1970年，E.F. Codd 提出，SQL就是它的查询语言。
  • 特点：
    • 表格形式（行-列）
    • 强类型、模式严格（schema）
    • 支持 JOIN、事务（ACID）

优点：

  • 抽象能力强（范式、约束）
  • 有丰富的查询语言（SQL）
  • 工具和社区成熟

缺点：

  • 模式变更困难（需要迁移）
  • 对复杂嵌套结构支持差（比如文章下的评论、用户信息）
2. 文档模型（Document Model）
  • 常见于 NoSQL，如 MongoDB、CouchDB
  • 数据以文档结构（JSON、BSON）存储

优点：

  • 灵活（schema-less）
  • 适合嵌套结构和一对多模型
  • 写起来更像程序员日常用的数据结构（对象/字典）

缺点：

  • 缺少强约束，易出现“数据质量地狱”
  • JOIN 支持较差，不适合复杂关联
  • 查询能力弱于 SQL（虽然 Mongo 有 aggregation pipeline）
3. 图模型（Graph Model）
  • 常用于关系密集型系统（社交网络、推荐系统）
  • 节点 + 边（Neo4j、JanusGraph）

三、查询语言风格

1. 声明式（Declarative）
  • 如 SQL：你只说**“我要什么”**，不用管“怎么做”。
  • 优点：抽象、可优化（数据库可重写执行计划）
  • 缺点：写复杂逻辑容易晦涩
2. 命令式（Imperative）
  • 如 Mongo 的 API、MapReduce、Spark RDD
  • 你要写清楚怎么一步步获取数据

Martin 提出一个观点：声明式语言对“查询优化器”更友好，也便于系统层做自动化优化。

四、模式设计：规范化 vs 去规范化

规范化（Normalization）：
  • 拆表、建关联、去重数据冗余
  • 优点：节省空间、减少数据不一致
  • 缺点：读取时需要 JOIN，性能差
去规范化（Denormalization）：
  • 常用于 NoSQL，把数据嵌套在一起（一个订单里直接嵌用户信息）
  • 优点：查询快、写起来自然
  • 缺点：冗余数据、更新困难

五、演进方向：混合模式

如今越来越多系统支持：

  • JSON in SQL（PostgreSQL、MySQL 8.0）
  • Schema 可变的文档数据库也支持 SQL 风格查询（如 Couchbase）

趋势是：融合两种模型的优点

六、设计原则与取舍

目标推荐模型原因
强事务、一致性关系型ACID、类型约束
灵活演化、嵌套结构文档型Schema-less
高度连接的数据图数据库高效查询复杂路径
写多读少，查询简单文档型 + 去规范化避免 JOIN，提高性能
查询复杂，关系清晰关系型 + 规范化易维护数据一致性

现在我们来用真实系统举例，对比不同数据模型的设计风格和适用场景。帮你在心中建立“这类问题该选哪个系统”的直觉。

真实系统 vs 数据模型对照表

系统使用的数据模型查询语言典型场景优点缺点
MySQL / PostgreSQL关系模型SQL（声明式）金融、电商订单系统、用户管理事务支持强，JOIN 查询强大模式刚性，改结构麻烦
MongoDB文档模型（BSON）查询 API + 聚合管道博客、CMS、产品目录、社交评论嵌套结构友好，灵活写入JOIN 支持差，事务弱（尽管后期补强）
Redis键值模型无标准查询语言（命令式）缓存、排行榜、临时会话快！极快！数据结构简单，不适合复杂关系
Elasticsearch倒排索引 + 文档模型DSL 查询语法搜索、日志分析、全文检索模糊查询和分析超强写入延迟、事务弱、存储成本高
Neo4j图模型（节点+边）Cypher（声明式图查询）社交网络、推荐系统、权限体系关系密集查询快、路径计算好学习曲线陡，冷门
DynamoDB文档 + 键值混合命令式 API高吞吐电商系统、IoT、大量并发写入可扩展性极强（AWS 支持）索引和查询限制多
Cassandra列族模型（Wide Column）CQL（类 SQL）时间序列、日志、分布式写多场景写入性能强、横向扩展好二级索引弱、不支持 JOIN

典型使用案例举例

1. 用户系统（注册登录、基本信息管理）

  • 推荐：MySQL / PostgreSQL
  • 理由：数据结构稳定，强一致性需求（用户不能重名、ID唯一）

2. 博客平台或内容管理系统（文章、评论、标签）

  • 推荐：MongoDB
  • 理由：每篇文章是独立文档，嵌套评论天然适合文档结构，开发灵活

3. 搜索框（商品搜索、日志搜索）

  • 推荐：Elasticsearch
  • 理由：支持全文检索、模糊匹配、分词高亮、聚合分析

4. 即时排行榜、点赞数、缓存用户信息

  • 推荐：Redis
  • 理由：读取频繁，延迟要求极低，内存存储速度极快

5. 好友推荐系统、社交图谱

  • 推荐：Neo4j
  • 理由：需要高效计算“朋友的朋友”、“关注路径”、“共同爱好”等关系网络

6. 日志采集和监控系统（大数据、写多读少）

  • 推荐：Cassandra / DynamoDB
  • 理由：数据量大，写入压力大，不追求强一致性但要求扩展性

总结建议：怎么选数据模型？

  • 你要做一个系统时，问自己两个问题：
    1. 我的数据长什么样？嵌套的？表格的？网状的？
    2. 我的操作怎么查？复杂 JOIN ？全文搜索？高并发读写？

关系清晰 + 查询复杂 → MySQL/PostgreSQL
嵌套数据 + 结构灵活 → MongoDB
搜索分析 → Elasticsearch
缓存排行榜 → Redis
图状关系 → Neo4j
高并发写入 → Cassandra/DynamoDB

七、本章总结关键词

  • 数据模型 ≠ 存储格式，而是系统的结构化思维
  • 选择模型是权衡：结构灵活性 vs 查询复杂性
  • 声明式查询语言是生产力工具
  • 未来是多模型系统的融合（Polyglot Persistence）

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