数据持久化

信息源于数据，我们在网站上看到的内容都应该是属于信息的范畴。这些信息是应用从数据库中根据业务需求查找、过滤出来的数据。

数据通常以文件的形式存储，毕竟文件是存储信息的基本单位。只是由于业务本身对于 Create、Update、Query、Index 等有不同的组合需求就引发了不同的数据存储软件。

如上章所说，View 层直接从 Model 层取数据，无遗也会暴露数据的模型。作为一个前端开发人员，我们对数据的操作有三种类型：

  1. 数据库。由于 Node.js 在最近几年里发展迅猛，越来越多的开发者选择使用 Node.js 作为后台语言。这与传统的 Model 层并无多大不同，要么直接操作数据库，要么间接操作数据库。即使在 NoSQL 数据库中也是如此。
  2. 搜索引擎。对于以查询为主的领域来说，搜索引擎是一个更好的选择，而搜索引擎又不好直接向 View 层暴露接口。这和招聘信息一样，都在暴露公司的技术栈。
  3. RESTful。RESTful 相当于是 CRUD 的衍生，只是传输介质变了。
  4. LocalStorage。LocalStorage 算是另外一种方式的 CRUD。

说了这么多都是废话，他们都是可以用类 CRUD 的方式操作。

文件存储

通常来说，以这种方式存储最常见的方式是 log(日志)，如 Nginx 的 access.log。像这样的文件就需要一些专业的软件，如 GoAccess、又或者是 Hadoop、Spark 来做对应的事。

在数据库出现之前，人们都是使用文件来存储数据的。数据以文件为单位存储在硬盘上，并且这些文件不容易一起管理、修改等等。如下图所示的是我早期存储文件的一种方式：

  1. ├── 3.12
  2. │   ├── cover.png
  3. │   └── favicon.ico
  4. └── 3.13
  5.     └── template.tex

每天我们都会修改、查看大量的不同类型的文件。而由于工作繁忙，我们可能没有办法一一地去分类这些文件。有时选择的便是，优先先按日期把文件一划分，接着再在随后的日子里归档。而这种存储方式大量的依赖于人来索引的工作，在很多时候往往显得不是很靠谱。并且当我们将数据存储进去后，往往很难进行修改。大量的 Log 文件就需要专门的工作来分析和使用，依赖于人来解析这些日志往往显得不是很靠谱。这时我们就需要一些重量级的工具，如用 Logstash、ElasticSearch、Kibana 来处理 Nginx 访问日志。

而对于那些非专业人员来说，使用 Excel 这样的工具往往显得比较方便。他们不需要去操作数据库，也不需要专业的知识来处理这些知识。只是从某种意义上来说，Excel 应该归属于数据库的范畴。

数据库

当我们开始一个 Web 应用的时候，如创建一个用户管理系统，我们就需要不断对文件进行查询、修改、插入和删除等操作。不仅如此，我们还需要定义数据之间的关系，如这个用户对应这个密码。在一些更复杂的情况下，我们还需要寻找这些用户中对应的一些操作数据等等。如果还是将这些工作交给文件来处理，那么我们便是在向自己挖坑。

数据库，简单来说可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。

在操作库的时候，我们会使用到一名为 SQL（英语：Structural Query Language，中文： 结构化查询语言）的领域特定语言来对数据进行操作。

SQL 是高级的非过程化编程语言，它允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解其具体的数据存放方式。

数据库里存储着大量的数据，在我们对系统建模的时候，也在决定系统的基础模型。

ORM

在传统 SQL 数据库中，我们可能会依赖于 ORM，也可能会自己写 SQL。在使用 ORM 框架时，我们需要先定义 Model，如下是 Node.js 的 ORM 框架 Sequelize 的一个示例：

  1. var User = sequelize.define('user', {
  2.   firstName: {
  3.     type: Sequelize.STRING,
  4.     field: 'first_name'
  5.   },
  6.   lastName: {
  7.     type: Sequelize.STRING
  8.   }
  9. }, {
  10.   freezeTableName: true
  11. });
  13. User.sync({force: true}).then(function () {
  14.   // Table created
  15.   return User.create({
  16.     firstName: 'John',
  17.     lastName: 'Hancock'
  18.   });
  19. });

上面定义的 Model，在程序初始化的时候将会创建相应的数据库字段。并且会创建一个 firstName 为 ‘John’，lastName 为 ‘Hancock’ 的用户。而这个过程中，我们并不需要操作数据库。

像 MongoDB 这类的数据库，也存在数据模型，但说的却是嵌入子文档。在业务量大的情况下，数据库在考验公司的技术能力，想想便觉得 Amazon RDS 挺好的。

搜索引擎

尽管百科上对于搜索引擎的定义是这样的：

搜索引擎指自动从因特网搜集信息，经过一定整理以后，提供给用户进行查询的系统。

但是这样描述并不是非常准确，因为有相当多的网站采用了搜索引擎作为基础的存储服务架构，而且他们并非自动从互联网上搜索信息。搜索引擎应该分成三个部分来组成：

  1. 索引服务
  2. 搜索服务
  3. 索引数据

索引服务用于将数据存储到索引数据中，而搜索服务正是搜索引擎存在的意义。对于查询条件复杂的网站来说，采用搜索引擎就意味着减少了非常多的繁琐数据处理事务。在一些架构中，人们用数据库存储数据，并使用工具来将数据注入到搜索引擎中。

从架构上来说，使用搜索引擎的优点是：分离存储、查询部分。从开发上来说，它可以让我们更关注于业务本身的价值，而不是去实现这样一个搜索逻辑。

如下图所示的 Lucene 应用的架构：

Lucene 应用架构

可以从图中看到系统明显被划分成两部分：

  1. Index Documents。索引文档部分，将用于存储数据到文件系统中。
  2. Search Index。搜索部分，用于查询相应的数据。