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Key-Value式数据结构设计
近一年来始终专注于No-SQL技术和大并发下的数据结构。整理一下思路。
之前从事的行业以企业管理和电子商务系统为主，这样的系统比较注重于对于数据的描述和事物化的流程管理。这样的模式自然是SQL的强项，特别是企业信息化管理系统和电子商务中的帐务结算子系统，这类系统对于数据的原子性和一致性的要求近乎苛刻，根据CAP原则，只能放弃性能作为代价。后来辗转到互联网行业，特别是SNS的开发和运维中，很多思维模式必须要打破。SNS，特别是Feed部分的数据结构，绝对是SQL模式的噩梦——Feed分发、个性化增删改加上分库分表的物理结构让传统上的SQLDB疲于应付，即便实现成功，也始终无法摆脱“硬撑”的嫌疑。
MongoDB的分发模式和部署
MongoDB是近期一直在研究的No-SQL，作为No-SQL来说，Mongo做的反而更像传统的关系型数据库，可以利用弱关系进行查询。作为网站应用来说，毫不客气地说，如果你的查询复杂程度到了MongoDB无法支持的程度，只能说明你的数据结构设计的有问题。
作为No-sql的强项，MongoDB的数据分发/同步机制相对比MySQL灵活的多，支持传统上的主从同步和趋向于高性能的ShareSet，而且对于程序端来说改动相对较小，代价几乎可以不计。现在就从这两种分发机制方式说起。
从SQL到NoSQL
之前接触到的基于LAMP平台的网站，凡是稍微有一点量上去的，在数据结构的设计上总是离不开“拆库拆表”。同样，作为网站的数据结构设计，很少会出现类似ERP系统才会应用到的函数（function）、存储过程（procudce）、触发器（trigger）什么的——曾经看过有ERP系统的所有逻辑都是通过这3者保存在数据库端的。加上MySQL本身的一些因素，用之前一个朋友的话说：“Mysql在网站中的地位更多的是一个数据容器，而不是完整意义上的数据库。”
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