当然，原子聚合 Atomic Aggregates 这种数据模型并不能实现完全意义上的事务处理，但是如果支持原子性，锁，或 test-and-set 指令，那么， Atomic Aggregates 是可以适用的。

适用性: Key-Value Store 键值对数据库， Document Databases文档数据库， BigTable风格的数据库。

(5) 可枚举键 Enumerable Keys

也许，对于无顺序的Key-Value最大的好处是业务实体可以被容易地hash以分区在多个服务器上。而排序了的key会把事情搞复杂，但是有些时候，一个应用能从排序key中获得很多好处，就算是数据库本身不提供这个功能。让我们来思考下email消息的数据模型：

1. 一些NoSQL的数据库提供原子计数器以允许生一些连续的ID。在这种情况下，我们可以使用 userID_messageID 来做为一个组合key。如果我们知道最新的message ID，就可以知道前一个message，也可能知道再前面和后面的Message。
2. Messages可以被打包。比如，每天的邮件包。这样，我们就可以对邮件按指定的时间段来遍历。

适用性: Key-Value Store 键值对数据库。

(6) 降维 Dimensionality Reduction

Dimensionality Reduction 降维是一种技术可以允许把一个多维的数据映射成一个Key-Value或是其它非多给的数据模型。

传统的地理位置信息系统使用一些如“四分树QuadTree” 或 “R-Tree” 来做地理位置索引。这些数据结构的内容需要被在适当的位置更新，并且，如果数据量很大的话，操作成本会很高。另一个方法是我们可以遍历一个二维的数据结构并把其扁平化成一个列表。一个众所周知的例子是Geohash（地理哈希）。一个Geohash使用“之字形”的路线扫描一个2维的空间，而且遍历中的移动可以被简单地用0和1来表示其方向，然后在移动的过程中产生0/1串。下图展示了这一算法：（陈皓注：先把地图分成四份，经度为第一位，纬度为第二位，于是左边的经度是0，右边的是1，纬度也一样，上面是为1，下面的为0，这样，经纬度就可以组合成01，11，00，10这四个值，其标识了四块区域，我们可以如此不断的递归地对每个区域进行四分，然后可以得到一串1和0组成的字串，然后使用0-9，b-z 去掉（去掉a, i, l, o）这32个字母进行base32编码得到一个8个长度的编码，这就是Geohash的算法）

Geohash的最强大的功能是使用简单的位操作就可以知道两个区域间的距离，就像图中所示（陈皓：proximity框着的那两个，这个很像IP地址了）。Geohash把一个二维的坐标生生地变成了一个一维的数据模型，这就是降维技术。BigTable的降维技术参看到文章后面的 [6.1]。更多的关于Geohash和其它技术可以参看 [6.2] 和 [6.3]。

适用性: Key-Value Store 键值对数据库， Document Databases文档数据库， BigTable风格的数据库。

(7) 索引表 Index Table

Index Table 索引表是一个非常直白的技术，其可以你在不支持索引的数据库中得到索引的好处。BigTable是这类最重要的数据库。这需要我们维护一个有相应存取模式的特别表。例如，我们有一个主表存着用户帐号，其可以被UserID存取。某查询需要查出某个城市里所有的用户，于是我们可以加入一张表，这张表用城市做主键，所有和这个城市相关的UserID是其Value，如下所示：

可见，城市索引表的需要和对主表用户表保持一致性，因此，主表的每一个更新可能需要对索引表进行更新，不然就是一个批处理更新。无论哪个方式，这都会损伤一些性能，因为需要保持一致性。

Index Table 索引表可以被认为是关系型数据库中的视图的等价物。

适用性: BigTable 数据库。

(8) 键组合索引 Composite Key Index

Composite key 键组合是一个很常用的技术，对此，当我们的数据库支持键排序时能得到极大的好处。Composite key组合键的拼接成为第二排序字段可以让你构建出一种多维索引，这很像我们之前说过的 Dimensionality Reduction 降维技术。例如，我们需要存取用户统计。如果我们需要根据不同的地区来统计用户的分布情况，我们可以把Key设计成这样的格式 (State:City:UserID)，这样一来，就使得我们可以通过State到City来按组遍历用户，特别是我们的NoSQL数据库支持在key上按区查询（如：BigTable类的系统）：