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ent拥有不同的field的，这样检索还要判断这个document是否具有这个field，效率就不如MySQL了。
　　总结：
　　如果你的数据需要结构化查询，就用关系型数据库；如果需要记录大量结构不固定的信息，而且不需要结构化查询，就用非关系型数据；
　　二者结合起来可以满足更多复杂系统的数据库设计。
　　这里推荐一本书：《MySQL管理之道：性能调优、高可用与监控》
　　结合我自己的经验，给出2点我认为比较重要的：
　　不要使用外键，因为如果系统过于复杂，表的数量过多，外键关系过多，会让增删改查变得非常缓慢。因为每一步操作都要去验证外键的依赖关系，如果表中的数据记录特别多的话，是很浪费时间的。
　　我们一般使用代码来保障逻辑上的外键约束关系，而不是用外键。

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（后面的例子中会详细讲解如何使用代码保障逻辑上的外键约束关系）
　　我们在使用代码约束外键关系时，为了提高查询速度，还要使用索引功能，即以某个column建立索引，这样在用这个column作为筛选条件查询数据时，就会提高查询速度。
　　注：外键和索引的区别大家可以自行百度，本来想画个图
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来源的需求都有其内在的局限性，或不符合产品设计逻辑、或不具备开发条件、或不能被所有角色认可，或不符合市场发展规律。
　　一名资深产品经理最了不起的能力就是能够快速识别伪需求，这背后依靠的是项目经验积累、业务理解层次，以及对市场的准确理解力等。但如果辩证地看，这也是部分资深产品经理容易陷入惯性思维和创新桎梏的原因所在。

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　　如何来识别“伪需求”呢？下文提供了一份不完全清单对照说明：
　　（1）用户侧：
　　是否满足用户需求？是否有真实的场景还原？用户对需求的看法？新需求对用户的影响？
　　（2）产品侧：
　　新需求与现有产品的关系？新需求涉及哪些功能模块？新需求是否改变产品现有逻辑关系？新需求会否对产品性能产生影响？
　　（3）市场侧：
　　新需求能否引起市场的注意？新需求的市场认可/欢迎程度？市场对新需求的预期效果？新需求会否对产品带来显著价值提升？
　　（4）技术侧：
　　新需求是否涉及系统架构变更？新需求是否用到企业当前未涉猎的前沿技术？
　　（5）企业侧：
　　新需求对
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