DDD死党：查询模型的本质

正文

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3. 内存 Join 模式

4. 异构&冗余模式

5. 小结

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1. 查询模型的本质

查询模型的本质就是：为不同的应用场景选择最合适的存储引擎，充分发挥各个存储引擎的优势。

在系统中，读接口的数量远超写接口，但我深信：==再简单的写也是复杂，再复杂的读也是简单。==

为什么呢？因为，想做好查询只需为不同的应用场景选择最合适的存储引擎，从而充分发挥底层存储引擎的优势，然后所面对的高性能、高并发等技术问题就迎刃而解了。

如下图所示：

面对一个查询请求，我们需要：

1. 接受并解析用户请求；
2. 从各个存储引擎中获取数据；
3. 对数据进行加工，包括数据聚合、数据关联、数据转换等；
4. 将最终结果返回用户；

1.1. 常见存储引擎的特征

技术选型唯一原则：==仅仅使用它的成名之作，万万不可被花里胡哨的东西干扰你的判断。==

简单列举下常见的存储引擎：

1.关系数据库。

• 【特点】提供事务机制对数据强一致性进行保障，其ACID四大特性更是建模利器；
• 【场景】适用于一致性要求高的金融或类金融场景，比如银行、支付、订单等；

2.Redis。

• 【特点】基于内存的键值存储引擎，具有高性能和低延迟；支持丰富的数据结构（字符串、哈希、列表、集合、有序集合等）和功能（发布订阅、事务等），提供丰富的持久化选项；
• 【场景】：缓存、会话存储、计数器、排行榜、分布式锁等对性能和实时性要求较高的场景；

3.Elasticsearch。

• 【特点】全文搜索和分析引擎，建立在Lucene库之上。擅长水平扩展、近实时搜索、全文搜索和复杂查询等功能；支持分布式架构、自动分片和数据冗余；
• 【场景】日志分析、实时监控、商业智能、搜索引擎、推荐系统等需要高效的实时全文搜索和分析功能的场景；

4.MongoDB。

• 【特点】面向文档的NoSQL数据库，以JSON风格的文档格式存储数据；支持动态模式、灵活的索引和复制集、分片等特性，可扩展性好，支持水平扩展；
• 【场景】大数据量、高写入频率、动态模式和灵活查询的场景，如内容管理系统、用户个性化数据存储、实时分析等；

1.2. 读接口三把利器

对于查询请求，主要有三种模式：

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