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afunTW 2020-10-10 19:46:40 +08:00
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@ -160,7 +160,7 @@
***釋出推文***
使用者可以向其粉絲髮布新訊息(平均 4.6k請求/秒,峰值超過 12k請求/秒)。
使用者可以向其粉絲發佈新訊息(平均 4.6k請求/秒,峰值超過 12k請求/秒)。
***主頁時間線***
@ -195,7 +195,7 @@
推特的第一個版本使用了方法1但系統很難跟上主頁時間線查詢的負載。所以公司轉向了方法2方法2的效果更好因為發推頻率比查詢主頁時間線的頻率幾乎低了兩個數量級所以在這種情況下最好在寫入時做更多的工作而在讀取時做更少的工作。
然而方法2的缺點是發推現在需要大量的額外工作。平均來說一條推文會發往約75個關注者所以每秒4.6k的發推寫入變成了對主頁時間線快取每秒345k的寫入。但這個平均值隱藏了使用者粉絲數差異巨大這一現實一些使用者有超過3000萬的粉絲這意味著一條推文就可能會導致主頁時間線快取的3000萬次寫入及時完成這種操作是一個巨大的挑戰 —— 推特嘗試在5秒內向粉絲送推文。
然而方法2的缺點是發推現在需要大量的額外工作。平均來說一條推文會發往約75個關注者所以每秒4.6k的發推寫入變成了對主頁時間線快取每秒345k的寫入。但這個平均值隱藏了使用者粉絲數差異巨大這一現實一些使用者有超過3000萬的粉絲這意味著一條推文就可能會導致主頁時間線快取的3000萬次寫入及時完成這種操作是一個巨大的挑戰 —— 推特嘗試在5秒內向粉絲送推文。
在推特的例子中,每個使用者粉絲數的分佈(可能按這些使用者的發推頻率來加權)是探討可擴充套件性的一個關鍵負載引數,因為它決定了扇出負載。你的應用程式可能具有非常不同的特徵,但可以採用相似的原則來考慮它的負載。

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@ -272,13 +272,13 @@ UPDATE users SET first_name = substring_index(name, ' ', 1); -- MySQL
在上述情況下,模式的壞處遠大於它的幫助,無模式文件可能是一個更加自然的資料模型。但是,要是所有記錄都具有相同的結構,那麼模式是記錄並強制這種結構的有效機制。第四章將更詳細地討論模式和模式演化。
#### 查詢的資料區域性
#### 查詢的資料區域性
文件通常以單個連續字串形式進行儲存編碼為JSONXML或其二進位制變體如MongoDB的BSON。如果應用程式經常需要訪問整個文件例如將其渲染至網頁那麼儲存區域性會帶來效能優勢。如果將資料分割到多個表中(如[圖2-1](../img/fig2-1.png)所示),則需要進行多次索引查詢才能將其全部檢索出來,這可能需要更多的磁碟查詢並花費更多的時間。
文件通常以單個連續字串形式進行儲存編碼為JSONXML或其二進位制變體如MongoDB的BSON。如果應用程式經常需要訪問整個文件例如將其渲染至網頁那麼儲存區域性會帶來效能優勢。如果將資料分割到多個表中如[圖2-1](../img/fig2-1.png)所示),則需要進行多次索引查詢才能將其全部檢索出來,這可能需要更多的磁碟查詢並花費更多的時間。
區域性性僅僅適用於同時需要文件絕大部分內容的情況。資料庫通常需要載入整個文件即使只訪問其中的一小部分這對於大型文件來說是很浪費的。更新文件時通常需要整個重寫。只有不改變文件大小的修改才可以容易地原地執行。因此通常建議保持相對小的文件並避免增加文件大小的寫入【9】。這些效能限制大大減少了文件資料庫的實用場景。
值得指出的是,為了區域性而分組集合相關資料的想法並不侷限於文件模型。例如Google的Spanner資料庫在關係資料模型中提供了同樣的區域性性屬性允許模式宣告一個表的行應該交錯巢狀在父表內【27】。Oracle類似地允許使用一個稱為 **多表索引叢集表multi-table index cluster tables** 的類似特性【28】。Bigtable資料模型用於Cassandra和HBase中的 **列族column-family** 概念與管理區域性性的目的類似【29】。
值得指出的是為了區域性而分組集合相關資料的想法並不侷限於文件模型。例如Google的Spanner資料庫在關係資料模型中提供了同樣的區域性性屬性允許模式宣告一個表的行應該交錯巢狀在父表內【27】。Oracle類似地允許使用一個稱為 **多表索引叢集表multi-table index cluster tables** 的類似特性【28】。Bigtable資料模型用於Cassandra和HBase中的 **列族column-family** 概念與管理區域性性的目的類似【29】。
在[第3章](ch3.md)將還會看到更多關於區域性性的內容。