在NoSQL数据建模中，你如何处理查询优化？

NoSQL数据建模中的查询优化专注于专门为高效读取模式构建数据，这与SQL的规范化原则不同。关键术语包括反规范化（存储冗余数据以减少连接操作）、二级索引（创建替代访问路径）以及分区/分布策略。其重要性在于为高吞吐量应用（如实时分析、个性化引擎和物联网系统）实现低延迟访问，在这些应用中，模式灵活性和扩展性至关重要。 核心原则包括围绕应用程序最频繁的查询模式设计数据模型（“查询驱动设计”）。基本特征是接受受控的数据重复以避免昂贵的连接操作、创建超出主键范围的专用索引、利用分区键实现数据局部性，以及在可能的情况下使用聚合功能。这种实用方法通过减少I/O操作和网络跳转显著影响性能，直接支持海量数据集和高请求量的可扩展性。 预先确定应用程序的关键查询模式。通过嵌入相关信息（反规范化）来构建数据实体，以便通过单次读取满足频繁查询。在频繁过滤的属性上创建二级索引。有效利用分区键以均匀分布负载。利用物化视图或预计算聚合等功能处理复杂查询。这带来了切实的业务价值：大幅降低延迟、提高吞吐量、降低大规模应用的运营成本，并改善用户体验。优化是NoSQL模式设计中不可或缺的迭代部分。