В мире разработки программного обеспечения базы данных играют решающую роль в хранении данных и управлении ими. Однако когда дело доходит до проектирования масштабируемой и эффективной системы, одной из распространенных ошибок является антишаблон общей базы данных. Этот антишаблон возникает, когда несколько служб или компонентов приложения используют одну базу данных, что приводит к ряду проблем, таких как узкие места в производительности, тесная связь и ограниченная гибкость. В этой статье мы рассмотрим антипаттерн общей базы данных и углубимся в концепцию многоязычного постоянства как решения для преодоления этой проблемы. Итак, приступим!

Понимание антишаблона общей базы данных.
Представьте, что у вас есть архитектура, основанная на микросервисах, где каждый сервис имеет свой собственный набор обязанностей. В антипаттерне «Общая база данных» эти службы взаимодействуют с одной общей базой данных, что часто приводит к проблемам. Вот несколько распространенных проблем:

1. Узкие места в производительности.
   По мере роста количества сервисов общая база данных становится потенциальным узким местом. Одновременные запросы от различных служб могут вызвать конфликты, снижающие общую производительность системы.

2. Тесная связь.
   Когда сервисы совместно используют базу данных, они становятся тесно связанными. Любые изменения в схеме или структуре базы данных могут потребовать внесения изменений в несколько служб, что делает систему хрупкой и трудной для развития.

3. Ограниченная гибкость.
   Различные службы часто предъявляют разные требования к данным. При использовании общей базы данных приходится идти на компромиссы для обеспечения поддержки всех служб, что приводит к неоптимальным моделям данных и снижению гибкости.

Polyglot Persistence как решение.
Polyglot Persistence — это архитектурный подход, который предполагает использование нескольких баз данных, каждая из которых оптимизирована для конкретных требований отдельных сервисов. Давайте рассмотрим несколько методов реализации Polyglot Persistence:

1. Отдельные базы данных для разных служб.
   Определите отдельные требования к данным для каждой службы и соответствующим образом создайте отдельные базы данных. Например, служба, обрабатывающая аутентификацию пользователей, может использовать реляционную базу данных, а служба, занимающаяся аналитикой в ​​реальном времени, может использовать базу данных NoSQL.

2. Источник событий и CQRS.
   Источник событий включает сохранение потока событий и восстановление текущего состояния системы на основе этих событий. В сочетании с разделением ответственности за запросы команд (CQRS) этот подход позволяет различным службам иметь собственные специализированные хранилища событий и модели чтения, обеспечивая слабую связь и масштабируемость.

3. Микросервисы со встроенными базами данных.
   Рассмотрите возможность использования встроенных баз данных, таких как SQLite или H2, в отдельных микросервисах. Такой подход позволяет каждому сервису иметь собственное изолированное хранилище данных, что полностью устраняет необходимость в общей базе данных.

4. Репликация и интеграция данных.
   Репликация соответствующих данных в разных базах данных для обеспечения согласованности и доступности данных. Используйте методы интеграции, такие как система отслеживания измененных данных (CDC) или механизмы синхронизации данных, чтобы синхронизировать данные между различными базами данных.

Приняв принцип многоязычия, мы можем преодолеть антипаттерн общей базы данных и разработать более масштабируемые, отказоустойчивые и гибкие системы. Адаптируя каждую базу данных к конкретным потребностям отдельных сервисов, мы можем добиться более высокой производительности, слабой связи и улучшения развития системы. Помните, что понимание нюансов требований к данным вашей системы и выбор правильной стратегии сохранения имеют решающее значение для успеха.