Storage Systems

存储设计从数据访问和 correctness requirement 出发。产品名称只是实现选择；真正需要解释的是数据模型、读写路径、一致性、容量、恢复和演进。

Decision Sequence

1. 写出核心 entity、invariant 和 ownership。
2. 列出最重要的 read/write path、频率和 latency target。
3. 选择 primary data model，再设计 secondary index 和 cache。
4. 明确 transaction boundary 与 consistency expectation。
5. 估算容量、增长、partition key 和 replication factor。
6. 设计 migration、backup、restore、retention 和 deletion。

SQL and NoSQL

• SQL：关系、约束、事务和灵活查询。
• NoSQL：针对特定访问模式、规模或分布式约束的模型。

Workload signal	Likely direction	Verify
多实体 invariant、ad hoc query	Relational	transaction contention、index cost
以 key 为中心的低延迟访问	Key-value	value size、hot key、conditional write
灵活嵌套对象	Document	duplication、update boundary、index growth
高吞吐顺序追加	Log / wide-column	partition skew、retention、read pattern
搜索与相关性	Inverted index	freshness、reindex、source of truth

Scale Mechanisms

• Index 换取读性能，但增加写放大与存储。
• Cache 降低 latency 和主库负载，但引入 freshness 问题。
• Replica 提高读容量和可用性，但带来 replication lag。
• Partition 扩展数据与吞吐，但让跨分区操作更昂贵。
• Materialized view 预计算读取结果，但需要更新和重建机制。

更深入的数据库实现笔记见 Data Systems。