通过模型划分简化设计并提高可读性
使用CQRS划分模型简化了设计并提高了可读性。
更新模型专注于业务逻辑，而参考模型则专注于数据获取，因此每个模型都根据其角色进行了优化。
这降低了代码复杂性并限制了添加新功能时的影响范围。
例如，使用专门用于参考系统模型的 DTO 可以防止检索不必要的数据并澄清逻辑。
这种分离也有助于更明确地划分开发团队之间的责任。
拆分数据库以提高可扩展性
使用 CQRS，可以通过使用单独的数据库进行更新和读取操作来提高可扩展性。
例如，关系数据库适合更新模型，因为它需要事务一致性。
另一方面，参考模型通常采用提供只读优化的 NoSQL 数据库。
这种分离可以实现数据库负载平衡，从而提高整体系统性能。
为什么灵活查询成为可能
通过专门化参考系统模型，可以实现灵活的查询。
针对特定用例设计查询可简化数据检索并缩短响应时间。
例如，在电子商务网站上，显示产品列表和检索详细信息分别作为单独的查询实现。
此外，通过专门针对分析目的的参考数据库，可以更轻松地执行高级分析以获得业务洞察。
在高负载系统中，应用 CQRS 有望显著提高性能。
例如，在大型社交媒体平台中，更新用户 阿尔及利亚电报数据 帖子数据与检索提要是分开的，从而更容易扩展。
此外，通过在单独的基础设施上部署更新模型和参考模型，可以分配每个功能的负载，提高整个系统的可靠性。
拆分模型和数据库时的注意事项
虽然分离模型和数据库有很多好处，但也有一些事情需要牢记。
最重要的是同步更新和读取数据。
您需要构建一种使用异步消息或事件源来同步数据的机制。
此外，由于参考数据可能会过时，因此需要考虑一致性权衡的设计。
此外，从运营角度来看，建立分区数据库的综合监控和管理系统也很重要。
参考系统模型的复杂性及查询服务的解决方案
根据系统的大小和要求，设计参考系统模型可能很复杂。
特别是，需要高效的设计来跨多个聚合检索数据并以适合特定用例的格式提供数据。
查询服务用于解决此问题。
查询服务集中了参考模型的数据检索逻辑，并提供针对用例优化的数据。
在本节中，我们将解释参考系统模型的复杂性的背景以及利用查询服务的解决方案。