Question

从高层次上看，存储和处理数据的系统可以分为两大类：

记录系统（System of record）

记录系统 ，也被称为 真相源（source of truth） ，持有数据的权威版本。当新的数据进入时（例如，用户输入）首先会记录在这里。每个事实正正好好表示一次（表示通常是 标准化的（normalized） ）。如果其他系统和 记录系统 之间存在任何差异，那么记录系统中的值是正确的（根据定义）。

衍生数据系统（Derived data systems）

衍生系统 中的数据，通常是另一个系统中的现有数据以某种方式进行转换或处理的结果。如果丢失衍生数据，可以从原始来源重新创建。典型的例子是 缓存（cache） ：如果数据在缓存中，就可以由缓存提供服务；如果缓存不包含所需数据，则降级由底层数据库提供。非规范化的值，索引和物化视图亦属此类。在推荐系统中，预测汇总数据通常衍生自用户日志。

从技术上讲，衍生数据是 冗余的（redundant） ，因为它重复了已有的信息。但是衍生数据对于获得良好的只读查询性能通常是至关重要的。它通常是非规范化的。可以从单个源头衍生出多个不同的数据集，使你能从不同的 视角 洞察数据。

并不是所有的系统都在其架构中明确区分 记录系统 和 衍生数据系统 ，但是这是一种有用的区分方式，因为它明确了系统中的数据流：系统的哪一部分具有哪些输入和哪些输出，以及它们如何相互依赖。

大多数数据库，存储引擎和查询语言，本质上既不是记录系统也不是衍生系统。数据库只是一个工具：如何使用它取决于你自己。 记录系统和衍生数据系统之间的区别不在于工具，而在于应用程序中的使用方式。

通过梳理数据的派衍生关系，可以清楚地理解一个令人困惑的系统架构。这将贯穿本书的这一部分。