MongoDB Atlas流处理的实时物化视图
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内容提要
在MongoDB中，推荐将相关数据存储在同一文档中，以避免连接（join）并提高性能。通过事件驱动架构和CQRS模式，应用可以高效处理数据，减少查询延迟和资源消耗，提升用户体验。MongoDB Atlas Stream Processing 支持实时数据更新和优化查询模型。
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关键要点
- 在MongoDB中，推荐将相关数据存储在同一文档中，以避免连接（join）并提高性能。
- MongoDB鼓励将一起访问的数据存储在同一文档中，以减少查询延迟和资源消耗。
- 避免过多的连接是一个设计选择，旨在提高查询效率和可预测的性能。
- 传统的数据汇总方法存在数据陈旧的问题，适合实时应用的解决方案是使用事件驱动架构和CQRS模式。
- CQRS模式将系统的命令侧（写模型）与查询侧（读模型）分开，优化了数据处理。
- 事件处理在CQRS中起到关键作用，通过事件流构建去规范化的查询优化集合。
- 采用事件驱动的实时数据物化模式可以显著提高查询速度，减少资源消耗。
- MongoDB Atlas Stream Processing是一个完全托管的服务，简化了实时流处理的实现。
- 通过MongoDB Atlas Stream Processing，可以实现高性能的去规范化模型，优化读写任务。
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