写路径与读路径：索引、缓存、物化视图都在改变这条边界

数据流系统创建并维护衍生数据集（搜索索引、物化视图、预测模型）的过程称为写路径——数据一旦写入系统，无论有没有人查询，都会立刻经过批处理/流处理的多个阶段完成更新；而当用户发起请求、需要从衍生数据集中读取（也许还要做些额外处理）来构建响应，走的是读路径——只有当有人请求时才会发生。写路径类似函数式语言里的立即求值，读路径类似惰性求值；衍生数据集正是写路径和读路径相遇的地方，代表了”写入时预先做多少工作”与”读取时临时做多少工作”之间的权衡。全文搜索索引就是典型例子：没有索引，搜索退化成扫描全部文档（写路径零开销，读路径开销巨大）；为所有可能查询预先算好结果，读路径开销趋近于零，但可能查询集合无限大，写路径开销不可接受；折中方案是只为一组固定的高频查询预先算结果（这就是缓存，也可称物化视图，因为底层数据变化时需要更新这些预算结果），不常见的查询仍走索引。由此看，索引不是唯一的写读边界；缓存常见结果、无索引扫描小数据集，都是同一条边界在不同位置的取舍——它们的作用都是通过在写路径上多做工作，换取读路径上少做工作。

结构图：

flowchart LR
    A[写入数据] -->|写路径: 立即求值,不管是否有人查询| B[衍生数据集]
    B -->|读路径: 惰性求值,仅在被请求时发生| C[用户响应]
    D[无索引扫描: 写路径零开销] -.边界左移.-> E[读路径开销大]
    F[全量预计算: 写路径开销不可接受] -.边界右移.-> G[读路径开销趋零]
    H[索引/缓存/物化视图: 折中] -.边界居中,预先算好高频结果.-> I[写路径多做,读路径省事]