NoSQL 中的聚合数据模型

我们知道，NoSQL 是以关系数据库以外的另一种格式存储数据的数据库。如今，NoSQL 几乎涉及所有行业。对于与数据库中的数据进行交互的人，聚合数据模型将有助于该交互。

NoSQL 数据库的特点：

• Schema Agnostic：与传统 RDBMS 相比，NoSQL 数据库不需要任何特定的模式或存储结构。
• 可扩展性： NoSQL 数据库随着数据的快速增长而水平扩展，可以添加某些商品硬件，并且可以为 NoSQL 保留可扩展性功能。
• 性能：为了提高 NoSQL 系统的性能，可以添加不同的商品服务器，而不是以最小的开销可靠和快速地访问数据库传输。
• 高可用性：在传统的 RDBMS 中，它依赖于主节点和辅助节点来获取数据，一些 NoSQL 数据库使用主节点架构。
• 全球可用性：由于数据在多个服务器和云之间复制，任何人都可以访问数据，这可以最大限度地减少延迟期。

聚合数据模型：

术语聚合是指我们用来作为一个单元对待的对象的集合。聚合是我们作为一个单元与之交互的数据集合。这些数据单元或聚合构成了 ACID 操作的边界。

聚合数据模型示例：

图中这里有两个聚合：

• 他们之间的客户和订单链接代表一个聚合。
• 菱形显示数据如何适应聚合结构。
• 客户包含帐单地址列表
• 付款还包含帐单地址
• 地址出现3次，每次都复制
• 该域适合我们不想更改送货地址和帐单地址的地方。

聚合方向的后果：

• 聚合不是一个逻辑数据属性 它是关于应用程序如何使用数据的全部内容。
• 聚合结构可能是其他人的障碍，但有助于一些数据交互。
• 它对交易有重要影响。
• NoSQL 数据库不支持 ACID 事务，因此牺牲了一致性。
• 面向聚合的数据库支持一次对单个聚合的原子操作。

优势：

• 它可以用作在线应用程序的主要数据源。
• 轻松复制。
• 无单点故障。
• 它提供了快速的性能和水平的可扩展性。
• 它可以同等地处理结构化的半结构化和非结构化数据。

坏处：

• 没有标准规则。
• 查询能力有限。
• 不适用于关系数据。
• 在企业中不那么受欢迎。
• 当数据的价值增加时，很难保持唯一的价值。