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來源:https://www.slideshare.net/gleicon/nosql-and-sql-anti-patterns

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The eternal tree

需求為需要樹狀結構,所以資料結構變成

| id | parent_id | content | -- | -- | -- | 1 | 0 | aaa | 2 | 0 | bbb | 3 | 1 | ccc

問題

資料結構和 Query 都極難維護。當需求改變時更加困難。

解法

使用 json 檔案紀錄

[
    {
        "id": 1,
        "content": "aaa",
        "children": [
            {
                "id": 3,
                "content": "ccc",
                "children": []
            }
        ]
    },
    {
        "id": 2,
        "content": "bbb",
        "children": []
    }
]

Dynamic table creation

隨著資料量變多,開發者可能會想到將資料分成多張子表,並用一張關係表紀錄資料在哪個子表裡面:

比方說,如果你在一家文件管理公司工作,

|item_id|row_id|column_id|content |--|--|--|-- |1|10|20|apple |2|12|32|bird

問題

很明顯的,當你資料越來越多,散在各個不同的資料表時,你就得想出一個很複雜的存取方式取出你要的資料。

要是需求突然加入搜尋功能,那只有神能保佑你了。

解法

database SET 或者 用檔案存取

Table as Cache

隨著存取跨表越來越多,可能會開一張新的資料表,將存取的內容放在裡面當作快取。

問題

首先,這顯然有問題XD,畢竟已經有這麼多快取服務可以用了。

實際操作上,這有很高機會導致難除錯的問題(資料錯誤)。

解法

Table as Queue

用資料庫作為 message Queue 的服務

問題

概念來看,有這麼多專門做 queue 的服務,用資料庫很奇怪。

實際上來看,針對該 queue 的服務會大量消耗資料庫的效能。處理順序也非常麻煩。

解法

Table as logfile

用資料表當作 log

問題

logfile 之所以叫 logfile 是有理由的。

剛開始這個做法可以解決當下需求,但是之後大量的資料會使得該表變得難以處理。因應這種狀況,又會加入備份機制和清空機制。提升維護難度。

解法

Stoned Procedure

資料庫的 Stored Procedure 在某些場景下很好用。資料庫的 trigger 也是。在某些需求下會誘惑開發者大量使用這兩者來處理商業邏輯。

問題

因為不在程式碼內,Stored Procedure 和 trigger 非常容易在修改需求的時候遺忘。

另外因為相同原因,這兩個東西通常也不在版本控制之內。

解法

商業邏輯透過像是 php 之類的語言處理。事件處理則使用專業的 pub/sub 服務或者 message queue 服務。

Row alignment

某個人預先在資料庫裡面多加入欄位,通常命名成 a1a2 之類的。

雖然看起來很笨,但是通常有當初設置的好意。比方說過去每次新增欄位時,都需要花上一兩天之類的。

問題

問題點很明顯,光只是在資料庫裡面加入多餘的欄位,就提升維護的困難度了。

解法

Extreme JOIN

商業邏輯設置上關聯性很多。每次要弄清某個商業邏輯,需要用大量的 JOIN 才行。

問題

大量的 JOIN 不僅僅效率很差,也導致維護變得困難。

解法

使用 MongoDB 等非 RDS 資料庫。

去標準化

序列化物件

其他問題

資料表結構非常複雜

需要用一張 A3 紙,或者好幾張紙,才可以描述你的資料表結構

問題

顯而易見,資料表結構越複雜,維護成本就會越高。

解法

去標準化

修改規格(?)

部分資料用檔案儲存

key/Value 資料庫

產品常見生命週期

投影片寫的不是很明確,用我自己的理解改寫。

產品一

一般的網頁服務

產品二

資料分析產品,使用爬蟲

反模式總結考量點

你的產品是否很需要 cache 服務?

如果不使用資料庫或者使用 NoSQL 是否可以改善產品狀況?