读书笔记-数据密集型应用系统设计

1. 读时模式类似编程语言中的动态 （运行时）类型检査，而写时模式类似于静态 （编译
   时） 类型检査
2. 通常建议文档应该尽量小且避免写入时增加文档大小
3. 融合关系模型与文档模型是未来数据库发展的一条很好的途径。
4. 与直觉相反，内存数据库的性能优势并不是因为它们不需要从磁盘读取。如果有足够
   的内存，即使是基于磁盘的存储引擎，也可能永远不需要从磁盘读取，因为操作系统
   将最近使用的磁盘块缓存在内存中。相反，内存数据库可以更快，是因为它们避免使
   用写磁盘的格式对内存数据结构编码的开销[441。
5. 除了性能外，内存数据库的另一个有意思的地方是，它提供了基于磁盘索引难以实现
   的某些数据模型。例如，Redis为各种数据结构（如优先级队列和集合）都提供了类
   似数据库的访问接口。由于所有的数据都保存在内存中，所以实现可以比较简单。
   最近的研究表明，内存数据库架构可以扩展到支持远大于可用内存的数据集，而不会
   导致以磁盘为中心架构的开销|451。所谓的反缓存方法，当没有足够的内存时，通过将
   最近最少使用的数据从内存写到磁盘，并在将来再次被访问时将其加载到内存。这与
   操作系统对虚拟内存和交换文件的操作类似，但数据库可以在记录级别而不是整个内
   存页的粒度工作，因而比操作系统更有效地管理内存。不过，这种方法仍然需要索引
   完全放入内存（如本章开头的Bitcask示例）。
   如果将来非易失性存储（non-volatile memory, NVM) 技术得到更广泛普及，可能还
   需要进一步改变存储引擎设计[461。目前这是一个新的研究领域，但值得密切关注。