所有数据都要放进表格吗？

键值存储（key-value store）只按名字存取：给出一个名字，叫键（key），取回它下面存的内容，叫值（value）。你平时说的键是键盘上的按键，这里只是名字，比如「菜谱:1024」。给出键，数据库直接算出它存在哪里，存得再多也一样快；不知道键，比如要找值里写着番茄的，就只能把所有的值翻一遍，或者自己另建索引。

文档数据库（document database）把一整份内容放在一起，比如一道菜谱的菜名、作者、配料都在同一份文档里。每一份的项目可以不同：下图里只有番茄炒蛋那一份多一项小贴士。这里的文档不是 Word 或 PDF 文件。文档里的项目也能查、能建索引。下图把同样四道菜谱存成三种样子，各做两次查询、一次改名，数据量还可以换成 300 万道。

没有哪一种处处都好。数据表取整道菜要拼三张表，但作者的名字只存一处，改名只改一处，几处数据还能靠外键和事务对得上；键值按键取最快，问别的就要翻遍全部；文档一次取回整份，但这里的作者名字抄进了这位作者的每一份，改名要改好几份。各家产品的界限也没有这么分明，比如关系型数据库 PostgreSQL 也能存整份文档；不同的数据库对事务的支持程度也不同。

选存法还要看数据是读得多还是写得多。一段时间里读取的次数和写入的次数之比，叫读写比。被读的次数远多于被写的次数，叫读多写少（read-heavy）；反过来叫写多读少（write-heavy）。要一项数据一项数据地看，不是看整个网站。在下图里先猜，再看。

读多写少的数据，多建几个索引、多放几份只供读取的拷贝都划算：写得少，维护它们就不费事。英文维基百科就是读多写少：按 2026 年 9 月的统计推算，每编辑一次约被浏览 1,200 次（编辑数含机器人）。这里数的是读者浏览和编辑的次数，用来看读和写大致的比例；数据库内部实际读写了多少次，不在这个数里。

写多读少的数据，索引要少而精，宜选写入快、容易分到多台机器上的存法：数据多到一台放不下、请求多到一台忙不过来时，就能分给几台（第 9 章细讲）。网飞（Netflix）的播放记录就是写多读少，写和读约 9 比 1（2018 年）。浏览数这样只按菜谱编号存取、不停加一的数据，正适合键值存储。