第二章：数据模型与查询语言
数据模型可能是软件开发中最重要的部分，它不仅仅影响着软件的编写方式，而且影响着我们的解题思路。
一个复杂的应用程序可能会有更多的中间层次，每个层都通过提供一个明确的数据模型来隐藏更低层次中的复杂性。
关系模型与文档模型
最著名的数据模型可能是SQL。它基于Edgar Codd在1970年提出的关系模型：数据被组织成关系（SQL中称作表），其中每个关系是元组（SQL中称作行)的无序集合。
关系数据库起源于商业数据处理，在20世纪60年代和70年代用大型计算机来执行。典型的事务处理（将销售或银行交易，航空公司预订，库存管理信息记录在库）和批处理（客户发票，工资单，报告）。
NoSQL的诞生
采用NoSQL数据库的背后有几个驱动因素，其中包括：
- 需要比关系数据库更好的可扩展性，包括非常大的数据集或非常高的写入吞吐量
- 相比商业数据库产品，免费和开源软件更受偏爱。
- 关系模型不能很好地支持一些特殊的查询操作
- 受挫于关系模型的限制性，渴望一种更具多动态性与表现力的数据模型
不同的应用程序有不同的需求，一个用例的最佳技术选择可能不同于另一个用例的最佳技术选择。关系数据库会与各种非关系数据库一起使用 - 混合持久化（polyglot persistence）
对象关系不匹配
如果数据存储在关系表中，那么需要一个笨拙的转换层，处于应用程序代码中的对象和表，行，列的数据库模型之间。模型之间的不连贯有时被称为阻抗不匹配（impedance mismatch）。
对象关系映射（ORM object-relational mapping） 框架可以减少这个转换层所需的样板代码的数量，但是它们不能完全隐藏这两个模型之间的差异。
我们可以使用JSON模型减少了应用程序代码和存储层之间的阻抗不匹配，但是JSON作为数据编码格式也存在问题。
JSON表示比数据库的多表模式具有更好的局部性（locality）。
多对一和多对多的关系
存储ID还是文本字符串，这是个 副本（duplication） 问题。当使用ID时，对人类有意义的信息（比如单词：Philanthropy）只存储在一处，所有引用它的地方使用ID（ID只在数据库中有意义）。当直接存储文本时，对人类有意义的信息会复制在每处使用记录中。
使用ID的好处是，ID对人类没有任何意义，因而永远不需要改变：ID可以保持不变，即使它标识的信息发生变化。
任何对人类有意义的东西都可能需要在将来某个时候改变——如果这些信息被复制，所有的冗余副本都需要更新。这会导致写入开销，也存在不一致的风险（一些副本被更新了，还有些副本没有被更新）。去除此类重复是数据库 规范化（normalization） 的关键思想。
数据库通过连接来进行多表关联查询，来使得数据变得更加互联。
文档数据库是否在重蹈覆辙？
在多对多的关系和连接已常规用在关系数据库时，文档数据库和NoSQL重启了辩论：如何最好地在数据库中表示多对多关系。
20世纪70年代最受欢迎的业务数据处理数据库是IBM的信息管理系统（IMS），设计中使用了一个相当简单的数据模型，称为层次模型：文档数据库使用的JSON模型有一些相似之处。它将所有数据表示为嵌套在记录中的记录树。
同文档数据库一样，IMS能良好处理一对多的关系，但是很难应对多对多的关系，并且不支持连接。
提出了两种解决方案来解决层次模型的局限性：
- 关系模型（relational model）（它变成了SQL，统治了世界）
- 网络模型（network model）
网络模型
网络模型被称为CODASYL模型。
在层次模型的树结构中，每条记录只有一个父节点；在网络模式中，每条记录可能有多个父节点。
网络模型中记录之间的链接不是外键，而更像编程语言中的指针（同时仍然存储在磁盘上）。访问记录的唯一方法是跟随从根记录起沿这些链路所形成的路径。这被称为访问路径（access path）。
访问路径类似遍历链表：从列表头开始，每次查看一条记录，直到找到所需的记录。但在多对多关系的情况中，数条不同的路径可以到达相同的记录。
关系模型
关系模型中一个 关系（表） 只是一个 元组（行） 的集合。
你可以选中符合任意条件的行，读取表中的任何或所有行。你可以通过指定某些列作为匹配关键字来读取特定行。你可以在任何表中插入一个新的行，而不必担心与其他表的外键关系。
在关系数据库中，查询优化器自动决定查询的哪些部分以哪个顺序执行，以及使用哪些索引。
关系模型的一个关键洞察是：只需构建一次查询优化器，随后使用该数据库的所有应用程序都可以从中受益。如果你没有查询优化器的话，那么为特定查询手动编写访问路径比编写通用优化器更容易——不过从长期看通用解决方案更好。
与文档数据库相比
文档数据库还原为层次模型：在其父记录中存储嵌套记录，而不是在单独的表中。
在表示多对一和多对多的关系时，关系数据库和文档数据库并没有根本的不同：在这两种情况下，相关项目都被一个唯一的标识符引用，这个标识符在关系模型中被称为外键，在文档模型中称为文档引用。
关系型数据库与文档数据库在今日的对比
文档数据模型：架构灵活性，局部性而拥有更好的性能，更接近于应用程序使用的数据结构。
关系模型：更好的支持多对一和多对多的关系
文档模型中的架构灵活性
文档数据库有时称为无模式（schemaless），但这具有误导性。一个更精确的术语是读时模式（schema-on-read）（数据的结构是隐含的，只有在数据被读取时才被解释），相应的是写时模式（schema-on-write）（传统的关系数据库方法中，模式明确，且数据库确保所有的数据都符合其模式）
读时模式类似于编程语言中的动态（运行时）类型检查，而写时模式类似于静态（编译时）类型检查。
在应用程序想要改变其数据格式的情况时：
- 在文档数据库中，只需开始写入具有新字段的新文档，并在应用程序中使用代码来处理读取旧文档的情况。
- 在“静态类型”数据库模式中，通常会执行以下 迁移（migration） 操作。
读时模式优势：
- 存在许多不同类型的对象，将每种类型的对象放在自己的表中是不现实的。
- 数据的结构由外部系统决定。你无法控制外部系统且它随时可能变化。
查询的数据局部性
文档通常以单个连续字符串形式进行存储，编码为JSON，XML或其二进制变体（如MongoDB的BSON）。
局部性仅仅适用于同时需要文档绝大部分内容的情况。
更新文档时，通常需要整个重写。只有不改变文档大小的修改才可以容易地原地执行。因此，通常建议保持相对小的文档，并避免增加文档大小的写入。
为了局部性而分组集合相关数据的想法并不局限于文档模型：
- Oracle类似地允许使用一个称为 多表索引集群表（multi-table index cluster tables） 的类似特性。
- Bigtable数据模型（用于Cassandra和HBase）中的 列族（column-family） 概念与管理局部性的目的类似。
文档和关系数据库的融合
大多数关系数据库系统（MySQL除外）都已支持XML。这包括对XML文档进行本地修改的功能，以及在XML文档中进行索引和查询的功能。
随着时间的推移，关系数据库和文档数据库似乎变得越来越相似，数据模型相互补充，如果一个数据库能够处理类似文档的数据，并能够对其执行关系查询，那么应用程序就可以使用最符合其需求的功能组合。
数据查询语言
SQL是一种 声明式 查询语言，而IMS和CODASYL使用 命令式 代码来查询数据库。
命令式语言告诉计算机以特定顺序执行某些操作。
在声明式查询语言（如SQL或关系代数）中，你只需指定所需数据的模式 - 结果必须符合哪些条件，以及如何将数据转换（例如，排序，分组和集合） - 但不是如何实现这一目标。
声明式语言往往适合并行执行。
命令代码很难在多个内核和多个机器之间并行化，因为它指定了指令必须以特定顺序执行。
MapReduce查询
MapReduce是一个由Google推广的编程模型，用于在多台机器上批量处理大规模的数据。
MapReduce既不是一个声明式的查询语言，也不是一个完全命令式的查询API，而是处于两者之间：查询的逻辑用代码片断来表示，这些代码片段会被处理框架重复性调用。它基于（也称为）和（也称为或）函数。
map和reduce函数在功能上有所限制：它们必须是纯函数，这意味着它们只使用传递给它们的数据作为输入，它们不能执行额外的数据库查询，也不能有任何副作用。
图数据模型
一个图由两种对象组成：顶点（vertices）（也称为节点（nodes） 或实体（entities）），和边（edges）（ 也称为关系（relationships）或弧 （arcs） ）。多种数据可以被建模为一个图形。
图中的所有顶点代表了相同类型的事物。图提供了一种一致的方式，用来在单个数据存储中存储完全不同类型的对象。
属性图
在属性图模型中：
每个顶点（vertex）包括：
- 唯一的标识符
- 一组 出边（outgoing edges）
- 一组 入边（ingoing edges）
- 一组属性（键值对）
每条 边（edge） 包括：
- 唯一标识符
- 边的起点/尾部顶点（tail vertex）
- 边的终点/头部顶点（head vertex）
- 描述两个顶点之间关系类型的标签
- 一组属性（键值对）
可以将图存储看作由两个关系表组成：一个存储顶点，另一个存储边。
关于这个模型的一些重要方面是：
- 任何顶点都可以有一条边连接到任何其他顶点。没有模式限制哪种事物可不可以关联。
- 给定任何顶点，可以高效地找到它的入边和出边，从而遍历图，即沿着一系列顶点的路径前后移动。
- 通过对不同类型的关系使用不同的标签，可以在一个图中存储几种不同的信息，同时仍然保持一个清晰的数据模型。
Cypher查询语言
Cypher是属性图的声明式查询语言，为Neo4j图形数据库而发明。
SQL中的图查询
查询可变长度遍历路径的思想可以使用称为递归公用表表达式。
三元组存储和SPARQL
在三元组存储中，所有信息都以非常简单的三部分表示形式存储（主语，谓语，宾语）。例如，三元组 (吉姆, 喜欢 ,香蕉) 中，吉姆 是主语，喜欢 是谓语（动词），香蕉 是对象。
三元组的主语相当于图中的一个顶点。而宾语是下面两者之一：
- 原始数据类型中的值，例如字符串或数字。在这种情况下，三元组的谓语和宾语相当于主语顶点上的属性的键和值。例如，(lucy, age, 33)就像属性{“age”：33}的顶点lucy。
- 图中的另一个顶点。在这种情况下，谓语是图中的一条边，主语是其尾部顶点，而宾语是其头部顶点。例如，在(lucy, marriedTo, alain)中主语和宾语lucy和alain都是顶点，并且谓语marriedTo是连接他们的边的标签。
