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一、NoSQL的数据模型
关系型数据库的数据模型是“关系”和“元组”，一个关系对应一张表，而一个元组对应一行，其中元组由一系列的值组成，不能嵌套。
NoSQL数据库最大的转变就是抛弃了关系模型。但是每种NoSQL解决方案模型都不同，大体上可以将NoSQL数据模型分为四类：“键值”、“文档”、“列族”、“图”，前三类模型都有一个共同特征，称为“聚合模型”。
二、聚合模型
2.1 什么是聚合？
聚合是“领域驱动设计”中的概念，通常我们想把一组相互关联的对象视为一个整体单元来操作，这个单元就是聚合。
举个例子，有个购物网站，需要管理用户信息、商品信息、收货地址信息、订单信息、付款方式等，如果用关系模型来描述，将会被划分为用户表、订单表、商品表、付款方式表等，表与表之间存在某种关系。如果用聚合的思路来做，一种方式是分为两个聚合，一个聚合是用户，由用户基本信息和收货地址信息等组成，一个聚合是订单，由商品列表、付款方式等信息组成；另一种方式还可以将用户下面的所有订单全部都放到用户聚合中。
如何划分聚合并没有标准的答案，这完全取决于你如何操作你的数据。如果想要一次性访问用户的所有订单，就放到一个大的聚合中，如果想要针对专门的一比订单处理，则划分为用户和订单两个聚合比较好。
2.2 为什么选用聚合模型？
选用面向聚合的模型决定性因素，在于其非常适合于在集群中运行。
根据场景来设计聚合，可以将采集数据时所需的节点数降至最小。在数据库中明确包含聚合结构，就可以根据这个信息知道哪些数据需要在一起操作了，这些数据就应该放在同一个节点上。总之在集群上运行时聚合是中心环节，因为数据库必须保证将聚合内的数据放在同一个节点上。聚合还是更新操作的最小数据单位，对事物控制来说，以聚合为操作单元正合适。
2.3 聚合对事务处理的影响？
关系型数据库有事务的概念，可以将任意表格任意行放在一个ACID事务中操作，具备原子性、一致性、隔离性和持久性，这里面的核心主要是原子性。
而面向聚合的数据库不支持跨越多个聚合的ACID事务，取而代之的是只能在一个聚合结构上执行原子操作，不过实际应用中大多数原子操作都可以局限于聚合结构内部，而且我们在划分聚合时这也是要重点考虑的关键因素之一。
三、几种不同风格的面向聚合数据模型
3.1 键值数据模型和文档数据模型
共同点：都包含大量聚合，每个聚合中都有一个获取数据所用的键或ID。
区别：键值数据库将聚合看做不透明的整体，是没太多意义的大块信息，只能根据键来查出整个聚合。文档数据库中聚合对数据库透明，可以查询并获取其中的一小部分数据。不透明的优势在于可以存储任意数据，而文档数据库则要限制其中存放的内容，定义了允许的结构和数据类型，这样做好处是可以灵活地访问数据。
你可能觉得在文档数据库中放置一个ID字段用作“键值式查询”，这样就和键值数据库一样了，但区别在于键值数据库就是通过键来搜索内容，而文档数据库提交的查询关键词往往是基于文档内部结构，可能是键，也可能是其他东西。
3.2 列族数据模型
大多数数据库以行为单位存储数据，尤其是在需要提高写入性能时尤为如此。然而某些场合下写入操作少，但经常需要一次性读取若干行中的很多列，这种情况下将所有行的某一组列作为基本数据存储单位效果最佳。“列存储数据库”由此而来。
BigTable及其后继者遵循了“以一组列（列族）来存储”的概念。
理解列族模型最好的方式是将其视为“两级聚合结构”。比如一个以列族模型描述的用户信息结构，每一行代表一个用户，包含了基本信息列族(有姓名、住址、年龄等信息)、订单列族(包含所有订单列表)等，其中第一级聚合就是“行聚合”，是行键到一行数据的映射，包含了一些有用数据块(基本信息、订单信息)的列族。第二级聚合是“列族聚合”，每一个列族都定义了一种记录类型，如客户信息。