所有由牟天垒发布的文章

使用模式构建:预分配模式(The Preallocation Pattern)

MongoDB最明显的优势之一就是文档数据模型。它在模式设计和开发周期中均提供了很大的灵活性。用MongoDB文档可以很容易地处理那些不知道之后会需要哪些字段的场景。然而,有些时候当结构是已知的,并且能够被填充或扩充时,会使设计简单得多。这就是我们可以使用预分配模式的地方。

为避免性能问题,内存通[......]

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使用模式构建:树形模式(The Tree Pattern)

到目前为止,我们讨论的许多设计模式都强调省去JOIN操作的时间是有好处的。那些会被一起访问的数据也应该存储在一起,即便导致了一些数据重复也是可以的。像扩展引用(Extended Reference)这样的设计模式就是一个很好的例子。但是,如果要联接的数据是分层的呢?例如,你想找出从某个员工到CEO的[......]

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使用模式构建:近似值模式(The Approximation Pattern)

假设现在有一个相当规模的城市,大约有3.9万人。人口的确切数字是相当不稳定的,人们会搬入搬出、有婴儿会出生、有人会死亡。我们也许要花上整天的时间来得到每天确切的居民数量。但在大多数情况下,39,000这个数字已经“足够好”了。同样,在许多我们开发的应用程序中,知道“足够好”程度的数字就可以了。如果一[......]

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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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