Я надеюсь, что у вас возникнут мысли о том, какая система баз данных лучше всего подходит для моделирования зависимостей в ситуации, когда у одного события может быть много элементов в зависимости от него (скажем, 100 000 событий). Например, у биржевого брокера есть процесс, в котором цена на конец дня каждой акции обрабатывается после закрытия биржи, на которой она закрывается, и выполняются некоторые другие условия, указанные c для каждой акции.
Моя попытка: я могу Представьте себе подход с использованием реляционной базы данных, в котором у вас есть таблица, отображающая триггеры на активы в зависимости от них, и другая таблица, в которой указано количество невыполненных триггеров для каждого актива. Когда что-то происходит (то есть, закрытие обмена), я бы уменьшал количество зависимостей всех событий, зависящих от него (все активы на обмене). Если у какого-либо актива, который сейчас равен нулю, есть зависимости, я запусту процесс для актива.
Это не конкретный проект, над которым я сейчас работаю, просто интересуюсь концепцией, по крайней мере, на данный момент.