1. 可靠、可伸缩、可维护的应用

与计算密集型系统相反，现在很多应用是数据密集型。对于这种应用，原始的CPU性能已经几乎不是限制因素了，更大的问题是数据量，数据复杂性和数据变更的速率。

数据密集型应用通常由标准勾践提供常用的功能。例如，许多应用需要：

• 存储数据以供自己活其他应用未来可以查询（数据库）
• 记住高代价操作的结果，为了加速读取（缓存）
• 允许用户使用不同的方式通过关键词查询或过滤数据（搜索索引）
• 向其他进程发送消息，执行异步操作（流处理）
• 定时处理大量的累积数据（批处理）

如果这些听起来很明显，是因为这些数据系统就是这样成功的抽象概念：我们不需要考虑太多就能一直使用它们。当构建一个应用时，大多数工程师不会想去写一个新的数据存储引擎，因为数据库是一个完美的工具。

但是现实没有那么简单。数据库有很多种，我们需要搞清楚哪种工具或方式是最适合的。而且不同的工具很难合并使用。