MongoDB
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您的数据模型对企业的成本是多少？
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原文英文，约2000词，阅读约需7分钟。
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内容提要
经济波动给商业环境带来不可预测性，迫使组织节俭利用资金，IT支出成为关注焦点，数据建模可以改变游戏规则，减少CPU使用率。
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关键要点
- 经济波动导致商业环境不可预测，组织需节俭利用资金。
- IT支出成为关注焦点，管理者需提高现有资源的生产力。
- 数据建模对数据库操作成本和应用开发维护工作有重大影响。
- 数据访问模式通常体现帕累托原则，大多数效果由少数原因驱动。
- 现代OLTP应用通常处理小块数据，简单查询效率高，但复杂查询效率低。
- NoSQL数据建模可以消除昂贵的连接，降低CPU利用率，节省计算成本。
- NoSQL数据库中有两种基本的数据建模方法：嵌入文档和单集合。
- 选择数据模型时需考虑工作负载的性质，读重型和写重型工作负载的需求不同。
- 在NoSQL数据库中，避免连接可以提高效率，减少基础设施需求。
- 分析查询频率低，效率要求不高，而事务性工作负载需高效处理。
- 数据建模的第一步是识别工作负载的性质和访问模式。
- 使用索引可以提高高频模式的性能，但索引更新会增加成本。
- 优化数据模型后，开发者的生产力会显著提高，维护成本降低。
- NoSQL数据库如MongoDB支持灵活的模式，减少维护工作。
- MongoDB降低许可费用和基础设施成本，同时减少开发成本。
- 新兴开发者更倾向于使用NoSQL数据库，吸引顶尖人才。
- MongoDB大学提供数据建模课程，帮助开发者掌握NoSQL技能。
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