• 挑戰
  • 如何保证数据的正确性和完整性，哪怕是在系统中发生错误的时候？
  • 如何保证系统能够持续提供良好的性能，哪怕是在系统的部分组件已经降级的时候？
  • 如何保证系统的弹性，来应对不断增长的负载压力？
• 追求
  • 可靠性
    • 又稱容錯性，錯誤發生時足夠健壯，防止錯誤引發故障
  • 可擴展性
    • 處理更多loading的能力
    • 向上、垂直擴展
    • 向外、水平擴展
  • 可維護性
    • 可運維
      • 全链路监控系统的运行情况，统计各项运行指标，全面记录日志，在出错的时候能够迅速定位到问题点。
    • 簡單清晰
    • 可演化
      • 便於添加新功能

一、數據模型種類

1-1. 關係型數據模型 RDBM

• 數據以有關係的形式被組織起來
  • 有關係的數據放在同一張表
• 使用聲明式查詢語言
• 戰勝了網路模型、層級模型，後兩者使用命令式查詢語言

1-1-1. 聲明式查詢語言 vs 命令式查詢語言

• 解耦 vs 高耦合
  • 聲明式查詢語言，如SQL
    • 程序只需要声明想获取的数据
    • 由数据库系统自己决定改如何获取信息
    • 查询引擎可以基于不同的SQL，进行解析优化、索引优化，大大提高了查询的速度。
  • 命令式查詢語言
    • 程序必须明确地告诉数据系统具体的执行步骤，系统才能够一步步执行完成任务
    • 要求程序员了解数据库系统的实现细节和约定

1-1-2. 結構失配

• 關係型數據模型是以二維結構儲存
• 現在大多程式語言都是面向對象，對象包含各種類型的數據，通常是用樹狀儲存在內存
• 對象與數據模型之間的轉換需要多層翻譯代碼

1-2. 文檔型數據模型

• NoSQL not only sql
  • 解決SQL問題
    • 結構固化難以擴展、不夠靈活
    • 查詢效能差
    • 代碼更簡單
• 適用於一對多關係（樹狀結構）

1-3. 圖數據模型

• 點、邊組成
  • 點代表目標物件
  • 邊代表關係
• 適用於多對多關係