文档型数据库解读12：文档型数据库建模之{近似模式}

在当今大型系统中，资源的高效利用是至关重要的。为了应对高密度写入操作所带来的巨大资源消耗，{近似模式}（Approximation Pattern）应运而生。该模式的核心理念是通过使用“足够好”且更具成本效益的操作替代高成本的精准操作，以达到节省资源的目的，本文将为您介绍{近似模式}的应用案例、优点以及其局限性，最后对{近似模式}进行总结。

1.{近似模式}总体介绍

{近似模式}的设计初衷是为了节省系统资源。在大型系统中，特别是涉及到频繁的写入操作时，传统的精准计数往往会导致极大的资源开销。{近似模式}通过引入一定的近似算法，以牺牲一定的精确度为代价，极大地减少了写入的频率，从而在资源消耗上取得了平衡。

{近似模式}有多个变体，其中包括缓冲写入、应用固定随机写入、应用几何随机写入等。这些变体在不同的场景下可以灵活应用，具体取决于业务需求和数据特征。

2.{近似模式}应用场景

以电商系统为例，系统需要实时统计用户对商品的浏览次数。传统的方法是在商品文档中维护一个页面访问计数器。然而，在商品发布后迅速引起大量用户浏览时，传统递增操作将导致巨大的写入量，给系统资源带来巨大压力。

在电商系统中，例如一家在线购物平台开始促销活动时，新商品可能会在短时间内迅速吸引数百万用户的浏览。这种情况下，如果每次用户浏览都直接导致递增操作，将会给数据库系统带来极大的负担。

{近似模式}可以轻松解决上述问题。举例来说，我们通过在递增操作前引入随机抽取机制，仅有一小部分递增操作真正执行，而其他部分被近似为0。通过这种设计，即使在高峰时期，系统也可以在保持一定精确度的情况下显著减少写入次数。

if random(0..99) == 0:
    inc = 100
    db.col1.write({mycounter: inc})
else:
     do nothing
    inc = 0

系统可以根据概率随机抽取部分递增操作，每次仅有一小部分真正执行递增，其余被近似为0。以此为例，一小时内的写入次数从原本的1000万次减少到10万次，极大地降低了系统的负载。这样的优化不仅能够提高系统的性能，更使系统能够更专注于核心业务功能，确保用户体验的流畅性。

值得一提的是，这一设计不仅适用于电商系统，同样可以在其他大规模访问的场景中发挥重要作用，为系统稳定运行提供了可行而高效的解决方案。

还有一些其它场景也适合应用{近似模式}，通常属于以下类别:

• 数据很难正确计算

• 数据计算代价高昂

• 不精确的数字可以接受

  
  

控制精度与误差

在引入{近似模式}时，需要控制精度与误差之间的关系。设计中采用了按X递增值，抽取1/X的次数进行写入的方式。在大数字上，由于误差的相对比例较小，损失的精度可以被忽略。然而，写入间隔的增大会引入一定的误差。小计数器的影响更为显著，因此需要根据具体情况调整写入的间隔，以平衡资源消耗和计数的精确度。

3.实现{近似模式}的方法

要实现{近似模式}，请采取以下步骤:

可以修改应用程序的业务逻辑，来处理写入的频率和负载，{近似模式}不需要对模式进行任何更改。

如前所述，下面的代码片段将引入近似算法，将给定值的写入次数以100进行划分:

counter = counter + 1
if counter == 100:
    db.col1.updateOne(
      { "_id" : "xxxxxx" },
      { $set: { "mycounter" : counter } }
    )
    counter = 0
else:
     do nothing
...
on_termination(counter):
    db.col1.updateOne(
      { "_id" : "xxxxxx" },
      { $set: { "mycounter" : counter } }
    )

4.使用{近似模式}的示例

{近似模式}的以下“保险业务”示例中，为满足通用需求，特别是计数器的需求，我们选择使用{近似模式}来建模网站页面访问量。该模式在数据建模方面简便易行，只需在合适的文档中添加计数器即可。

以保险产品的文档为例，我们在文档中添加了一个名为"web_page_views"的字段，用于存储网页访问量的计数，不会精确记录每次浏览，事例中按100次为间隔进行更新。文档模型如下：

{
    "_id": "vlog7923479273",
    "product_name": "儿童健康险（D）",
    ...
    "web_page_views": "472300"
}

通过简单地在文档中添加计数器字段，无需复杂的操作，即可实现对通用需求的满足。这种模式具有较高的可维护性，且在计数操作频繁的场景下，提供了一种高效的解决方案

5.{近似模式}的优点：

1. 降低写入次数： {近似模式}显著减少计数器的写入次数，可将写入操作的负载压力缩减为10、100甚至1000分之一。

2. 冲突处理优雅： 在多线程同时尝试递增计数器时，可能发生写入冲突。「巨杉文档型数据库」的存储引擎通过重试的方式处理这种冲突，避免资源浪费和进程排队状态。

3. 生成有效的近似值： {近似模式}生成的数值在统计上是有效的。对于大多数应用场景，精确度的损失是可以接受的。

6.使用{近似模式}的局限性：

1. 引入异常值： {近似模式}为目标字段引入了一些“异常”，可能导致结果略微偏离准确的数字。这是因为在{近似模式}中，一部分写入操作有选择性地执行，而另一部分被忽略，引入了计数器的不确定性。

2. 缓存写入的准确性下降： 对于缓存写入，如果所有进程在退出之前能够刷新写入数据，计数器仍然是准确的。然而，随着时间的推移，由于偏差的累积，报告的数字可能会等于或低于预期数字，导致准确性下降。

3. 代码复杂度增加： 引入{近似模式}会增加代码的复杂度。应用程序不再是简单的递增计数器的写入操作，而需要生成随机数并检查是否触发写入，增加了代码的复杂性和维护成本。

总结

{近似模式}作为一种资源优化的手段，在文档型数据库中展现了强大的实用性。通过合理的近似算法设计，可以在保证业务需求的同时，显著降低系统资源的消耗。文档型数据库在{近似模式}的应用中发挥了其灵活性和横向扩展性的优势，为大规模系统的高效运行提供了可靠的支持。