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因此，我们可以推断出，一个领域本质上可以理解为就是一个问题域，只要是同一个领域，那问题域就相同。所以，只要我们确定了系统所属的领域

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然后设计对应的领域模型，再通过领域模型驱动代码实现。而像数据库设计、持久化技术等这些都不是DDD的核心，而是外围的东西。

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领域模型在设计时应考虑一定的抽象性、通用性，以及复用价值；
通过领域模型驱动代码的实现，确保代码让领域模型落地，代码最终能解决问题；

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上面我们明白了，领域建模的基础是要先理解领域，让自己成为领域专家。如果做到了这点，我们就打好了坚实的基础了。但是，有时一个领域往往太复杂

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会员中心：负责用户账号登录、用户信息的管理；
商品中心：负责商品的展示、导航、维护；
订单中心：负责订单的生成和生命周期管理；

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A梳理业务规则：梳理出领域内我们关注的各种业务规则，DDD中叫不变性（invariants），比如唯一性规则，余额不能小于零等；

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维护上下游的数据实时一致性也非常具有挑战。而且由于同步延迟的存在，下游AP系统存储的经常是过时的数据，导致无法满足实时分析的需求。

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微软在SQL Server 2016 SP1上，开始提供Column Store Indexs功能，用户可以根据负载特征，灵活的使用纯行存表，纯列存表

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在分析场景经常需要访问某个列的大量记录，而列存按列拆分存储的方式会避免读取不需要的列。其次列存由于把相同属性的列连续保存，

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目前市场上HTAP存储引擎做的比较好的只有几家有几十年研发积累的大厂，如Oracle (In-Memory Column Store）/Sql Server(In Memory Column index）/DB2（BLU)等。如TiDB等只能通过将多副本集群中的一个副本调整为列存来支持HTAP需求。