事件溯源：读取规范化或非规范化模型
Event Sourcing: Read Model Normalized or Denormalized
在 Event Sourcing 中，Read Model Projection 应该规范化（关系）还是非规范化（宽水平）？公司正在使用两个 SQL Server 2016 数据库：WriteLogDatabase 和 ReadProjectionDatabase。 （公司目前没有NoSQL MongoDB，这会有所帮助）
在金融公司中，我们导入平面文件（多个 1 行客户记录），应用业务过滤器、验证、转换逻辑，然后 API 将它们插入多个表：客户地址、客户贷款类型、客户Phone，客户财务报表。当我们在未来的平面文件中得到一个新行时，我们必须再次将所有表重新合并为 1 行，提取所有数据，进行相应的更新，并将数据反馈到多个表中。只是想知道在 Event Sourcing 中将所有内容都放在 1 个宽的水平非规范化方法中是否更好？
谢谢，
在事件溯源中，您的事件是真实的来源，您的读取模型是根据这些事件计算得出的。
您可以计算规范化和非规范化的读取模型 - 选择取决于您。
读取模型应针对 read/query 操作进行优化。因此，如果非规范化读取模型让您避免在读取时加入 - 使用它。
另一方面，如果您的读取模型用于某些 free-form 分析和报告工具，则规范化形式对用户来说可能更方便。
在 Event Sourcing 中，Read Model Projection 应该规范化（关系）还是非规范化（宽水平）？公司正在使用两个 SQL Server 2016 数据库：WriteLogDatabase 和 ReadProjectionDatabase。 （公司目前没有NoSQL MongoDB，这会有所帮助）
在金融公司中，我们导入平面文件（多个 1 行客户记录），应用业务过滤器、验证、转换逻辑，然后 API 将它们插入多个表：客户地址、客户贷款类型、客户Phone，客户财务报表。当我们在未来的平面文件中得到一个新行时，我们必须再次将所有表重新合并为 1 行，提取所有数据，进行相应的更新，并将数据反馈到多个表中。只是想知道在 Event Sourcing 中将所有内容都放在 1 个宽的水平非规范化方法中是否更好？
谢谢，
在事件溯源中，您的事件是真实的来源，您的读取模型是根据这些事件计算得出的。 您可以计算规范化和非规范化的读取模型 - 选择取决于您。
读取模型应针对 read/query 操作进行优化。因此，如果非规范化读取模型让您避免在读取时加入 - 使用它。
另一方面，如果您的读取模型用于某些 free-form 分析和报告工具，则规范化形式对用户来说可能更方便。