DDD死党：查询模型的本质

1. 查询模型的本质

查询模型的本质就是：为不同的应用场景选择最合适的存储引擎，充分发挥各个存储引擎的优势。

在系统中，读接口的数量远超写接口，但我深信：==再简单的写也是复杂，再复杂的读也是简单。==

为什么呢？因为，想做好查询只需为不同的应用场景选择最合适的存储引擎，从而充分发挥底层存储引擎的优势，然后所面对的高性能、高并发等技术问题就迎刃而解了。

如下图所示：

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面对一个查询请求，我们需要：

接受并解析用户请求；

从各个存储引擎中获取数据；

对数据进行加工，包括数据聚合、数据关联、数据转换等；

将最终结果返回用户；

1.1. 常见存储引擎的特征

技术选型唯一原则：==仅仅使用它的成名之作，万万不可被花里胡哨的东西干扰你的判断。==

简单列举下常见的存储引擎：

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关系数据库。

【特点】提供事务机制对数据强一致性进行保障，其ACID四大特性更是建模利器；

【场景】适用于一致性要求高的金融或类金融场景，比如银行、支付、订单等；

Redis。

【特点】基于内存的键值存储引擎，具有高性能和低延迟；支持丰富的数据结构（字符串、哈希、列表、集合、有序集合等）和功能（发布订阅、事务等），提供丰富的持久化选项；

【场景】：缓存、会话存储、计数器、排行榜、分布式锁等对性能和实时性要求较高的场景；

Elasticsearch。

【特点】全文搜索和分析引擎，建立在Lucene库之上。擅长水平扩展、近实时搜索、全文搜索和复杂查询等功能；支持分布式架构、自动分片和数据冗余；

【场景】日志分析、实时监控、商业智能、搜索引擎、推荐系统等需要高效的实时全文搜索和分析功能的场景；

MongoDB。

【特点】面向文档的NoSQL数据库，以JSON风格的文档格式存储数据；支持动态模式、灵活的索引和复制集、分片等特性，可扩展性好，支持水平扩展；

【场景】大数据量、高写入频率、动态模式和灵活查询的场景，如内容管理系统、用户个性化数据存储、实时分析等；

1.2. 读接口三把利器

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对于查询请求，主要有三种模式：

Query Object 模式。基于 Query Object 建模，完成对单引擎的快速查询；

通过对 Query Object 对象建模，便可以对查询条件进行灵活管理；

无需写 SQL，只需在 Query Object 上声明好各种过滤条件，便能完成查询。包括单条查询、批量查询、数量查询、分页查询等

内存 Join 模式。基于 View Object 建模，完成对结果数据的聚合操作；

通过对 View Object 对象建模，便可以对返回结果进行灵活控制；

无需手写关联代码，只需在 View Object 上声明关联关系，自动完成关联数据的聚合；

异构&冗余模式。

CQRS 思想的体现，彻底的将写模型和读模型拆分开，从而最大限度的发挥存储引擎优势；

异构意味着冗余，冗余意味着数据不一致，该模式通过准实时巡检、天级对账来保障数据的最终一致性；

三大模式综合使用如下：

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内存 Join 模式，从远程服务、存储引擎中获取数据，完成数据的聚合操作，然后对聚合数据进行转换，返回给用户；

Query Object 模式，大大简化对单引擎的查询，让你从繁重的 SQL（底层API） 中解放出来，大大提升开发效率；

异构&冗余模式，方便构建多副本异构数据模型，完成最繁琐的数据同步和数据一致性保障；

2. Query Object 模式

这是最常见，也是应用最多的模型，主要用于解决单引擎的数据查询。让开发聚焦于查询建模，而不再是繁杂易错的技术细节。

我们以简单的 MySQL 查询为例，假如使用 MyBatis 作为系统的 ORM 框架，其核心流程如下：

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首先，我们会定义一组查询对象；

当我们接收到参数后，把有效参数填充到 Example 对象；

然后，将 Example 对象传入 MyBatis API 进行查询；

MyBatis 根据 Mapper 配置，将 Example 对象转换为对应的 SQL 和参数，并提交给 MySQL；

最终，MySQL 执行 SQL 获取并返回查询结果；

仔细思考下，这里面是不是存在很多“固定逻辑”，而我们每天写的代码是不是有很强的“重复性”？

接下来看下面这张图：

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内核和核心流程没有变化，但上层 API 出现巨大变化：

首先，引入了 Query Object：

将分散的查询参数封装到一个类中；

在查询对象的属性上多了一组注解，用于声明该属性与数据库查询条件的关系；

然后，多了一个核心组件 MyBatisQueryRepository：

从 Query Object 上读取属性和注解信息，并完成对 Example 对象的填充；

使用填充好的 Example 对象调用 MyBatis API，从而完成数据查询；

在该模式下，开发 MyBatis 的单表查询，只有一件事要做：按照业务要求对 Query Object 进行建模。

当然为了方便使用，QueryRepository 提供多种接口：

get。查询单个对象；

listOf。查询多个对象；

countOf。查询数量；

pageOf。分页查询；

如对该部分感兴趣，可研读稍后文章。

该玩法支持复杂查询吗？

首先，不支持。对于复杂查询，只能回归到 MyBatis 底层 API。

【注】不要奢求一个框架或一个方案解决所有问题。使用 20% 的精力来解决 80% 的问题，那开发效率已经得到极大提升。

3. 内存 Join 模式

内存 Join 等同于关系数据库的 Join 语句，只是将 Join 动作从数据层提升到了应用层。

其实我们每天都在写这样的重复代码！！！

假如有一个需求，实现我的订单接口，返回值里面需要包括 用户信息（User）、收获地址信息（Address）、商品信息（Product）等。而这些信息没有在一个数据库，甚至分散在不同的服务，需要调用远程接口才能获取到。由于无法使用数据库的 join 语句，所以就出现了如下接口：

查询我的订单并将其转换为 OrderDetail 集合：

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获取 User 信息，并填充到 OrderDetail 对象：

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获取 Address 信息，并填充到 OrderDetail 对象：

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获取 Product 信息，并填充到 OrderDetail 对象：

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最后，返回填充好的 OrderDetail 集合；

仔细观察上面的代码，你是找到了“重复逻辑”？

如果，又要开发一个购物车列表呢？购物车列表和我的订单是否存在重复逻辑？

思考完之后，请看 内存 Join 模式：

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可以看到：

大量繁杂冗余代码被简单的 @Join注解 取代

还可以开启并发模型，使用多线程技术加快接口响应速度

整体流程如下：

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我们通过对 View Object 建模便能对返回数据进行控制，从而大大简化对返回结果的开发成本。

如对该部分感兴趣，可研读稍后文章。

4. 异构&冗余模式

异构冗余模式，主要用于多存储引擎的场景，旨在保障多存储引擎间数据的一致性。

比如，在一个复杂的系统中，核心数据存储于 MySQL，使用 Redis 进行缓存加速，使用 ES 完成全文检索。如何设计系统，才能保障 MySQL 中的数据与 Redis、ES 的数据始终保持同步，从而实现最终一致性。

看似很简单，但真正实现起来却到处是坑，在深入思索后得出两个特征：

存在决策节点并具备强顺序性。按照决策节点给出的变更顺序，依次在异构引擎上进行回放，便能实现两者的最终一致性；

存在权威的“源信息”，发现不一致时可以使用源头信息对数据进行自动修复；

从而，推导出该场景下的最佳实践：

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整体架构分为如下几部分：

索引。主要完成数据的构建，从多个系统中拉取数据完成数据的装配，并按所需结构对数据进行转化；

巡检。对系统中的数据进行实时巡检或定时对账，发现系统中不一致的数据并完成数据的自动修复。如遇数据无法修复的场景，自动进行报警，人工介入进行处理；

查询。充分发挥存储引擎的优势，提供业务查询能力，常与 Query Object 模式 和 内存 Join 模式 结合使用；

通过对最佳实践的封装，可以在同一套组件、同一个数据模型基础上，完成对 索引&更新、巡检&修复 两大流程的融合，大大降低研发工作量。

如对该部分感兴趣，可研读稍后文章。

5. 小结

查询模型的本质就是：为不同的应用场景选择最合适的存储引擎，然后充分发挥各个存储引擎的优势。

基于此提出三个模式：

Query Object 模式。通过 Query Object 建模，实现对查询条件的灵活管理。无需写 SQL，只需在 Query Object 上声明好各种过滤条件，便能完成常规查询。包括单条查询、批量查询、数量查询、分页查询等；

内存 Join 模式。基于 View Object 建模，实现对返回结果的灵活控制。无需手写关联代码，只需在 View Object 上声明关联关系，自动完成关联数据的聚合；

异构&冗余模式。CQRS 思想的体现，彻底的将写模型和读模型拆分开，通过准实时巡检、天级对账来保障数据的最终一致性，从而最大限度的发挥存储引擎优势；