面向事件数据库Event Oriented Databases: 一种新的持久范式
NoSQL数据库大比拼: Cassandra, HBase, MongoDB, Riak的测试结果可以得出：根据不同的应用特点选择不同的NoSQL，没有万能的NoSQL数据库。
主要选择依据是读写比例，但是这个读写比例操作起来有难度，很多时候只有等到系统完成上线运行后才能知道这个读写比例。但是这时更换数据库相当于更换底层设施，不亚于在新马路上打洞。
有没有在写代码前完成正确的选型呢？
使用CQRS架构。
CQRS也是一种读写分离的架构，写的操作是命令，读的操作是查询，写和读是两条路线，很显然，写路线的存储采取写能力特别快的NoSQL如HBase或Cassandra；而读路线采取读能力比较快，比如Sharded MySQL或MongoDB。
关键是两者同步，结合Event Sourcing，写路线存储的应该是写事件，那么通过一个定时Job，不断从写存储数据库中读取写事件，通过逻辑播放，将结果再写入读数据库中即可。当然逻辑播放是一种批处理机制。如下图：
可参考NOSQL存储的基于事件的事务实现：
在这种情况下，由此诞生了相对于ORM的一种新的持久化方式：面向事件数据库Event Oriented Databases，文章
Event Oriented Databases : a New Kind of Persistence Paradigm对此进行详细描述。
文章首先对描述事实的数据进行了定义：
数据是一种概念的关系和其度量measure，度量主要由一种类型组成：量化特性，比如重量 总数和年龄，以及定性描述，名称 城市和日期。几种数据的在结构上组合形成了事实的描述。
例如：用户浏览电子商务网站并与它进行交互：她增加了一些商品到购物车，并去除了其中一些商品，最后当她已经完成了购买，进行订单验证，并随后支付。每个用户的操作是由系统处理。系统必须保证用户操作的ACID属性：原子性，一致性，完整性和耐用性。
关于最后一点，耐用性，是必不可少的环节，但是在非常复杂的情况下又会失败。耐用性是通过冗余机制实现的，比如持久化写磁盘等，以防止电子设备掉电。
这个案例中有两个视角：
1. 从购物车的这个视角看： 它跟随用户的动作改变(add a product, remove one, modify its quantity, recalculate the balance, etc.). 购物车总是处于一致的状态：带有总数的商品列表，总金额等(不能增加商品，总数和总金额不变，就破坏了购物车自身的一致性)。从这点来看，这个视角根据类似OO范式中“对象和状态”视角。
2. 如果从用户的视角看：用户发生了一系列动作(add, remove, change quantity, etc.). 当然，每个动作都会被购物车接受，产生了购物车的状态变化。这个视角更加面向函数FP一些。事件触发函数，函数改变了状态。事件是一种确定性的 可定义的 具有不变性的定义，这非常类似FP范式中的 « function » 视角。
待续..
