Введение

В мире разработки программного обеспечения выбор правильной стратегии базы данных имеет решающее значение для создания масштабируемых и удобных в обслуживании приложений. Три часто обсуждаемых подхода — это многоязычное постоянство, шаблон «база данных на сервис» и антишаблон общей базы данных. В этой статье мы углубимся в эти стратегии, используя разговорный язык и примеры кода, чтобы объяснить их концепции и последствия.

Настойчивость полиглота

Давайте начнем с многоязычной персистентности, которая заключается в использовании разных баз данных для обработки разных аспектов данных вашего приложения. Идея сохранения полиглотов заключается в выборе наиболее подходящей технологии баз данных для каждого конкретного случая использования в вашей системе. Такой подход позволяет использовать сильные стороны различных баз данных и оптимизировать хранение и извлечение данных.

В качестве примера рассмотрим приложение электронной коммерции. Вы можете выбрать реляционную базу данных, такую ​​как MySQL, для хранения данных о продуктах из-за ее строгой согласованности и соответствия ACID. В то же время вы можете использовать базу данных NoSQL, например MongoDB, для обработки больших объемов и высокоскоростных данных, генерируемых в результате отслеживания активности пользователей.

В коде это можно реализовать следующим образом:

# MySQL for product data
product_db = MySQLDatabase()
product = product_db.query("SELECT * FROM products WHERE id = 123")
# MongoDB for user activity tracking
activity_db = MongoDB()
activity = activity_db.find("user_id = 456")

Шаблон «база данных на сервис»

Теперь давайте поговорим о шаблоне «база данных на сервис». В архитектуре микросервисов каждый микросервис имеет собственную выделенную базу данных. Этот шаблон способствует слабой связи между сервисами и позволяет им иметь независимые модели и схемы данных. Каждая служба может выбрать наиболее подходящую технологию базы данных в зависимости от своих требований.

Например, на платформе для ведения блогов у вас могут быть отдельные микросервисы для управления пользователями, управления контентом и аналитики. Каждый микросервис может иметь собственную базу данных, адаптированную к его конкретным потребностям. Такой подход позволяет командам самостоятельно разрабатывать и масштабировать свои сервисы.

В коде этот шаблон будет выглядеть так:

# User Management microservice
user_db = PostgreSQL()
user = user_db.query("SELECT * FROM users WHERE id = 789")
# Content Management microservice
content_db = MongoDB()
content = content_db.find("content_id = 567")
# Analytics microservice
analytics_db = ClickHouse()
analytics = analytics_db.query("SELECT * FROM events WHERE date = '2024-02-21'")

Антишаблон общей базы данных

Наконец, давайте обсудим антишаблон общей базы данных. Это происходит, когда несколько служб или компонентов в системе используют одну базу данных. Хотя на первый взгляд этот подход может показаться удобным, он часто приводит к жесткой связанности, узким местам в производительности и проблемам с масштабируемостью.

Представьте себе сценарий, в котором двум службам необходимо внести конфликтующие изменения в схему. В случае использования общей базы данных эти изменения становятся источником разногласий и могут привести к простою или несогласованности данных. Кроме того, по мере масштабирования системы и увеличения количества сервисов общая база данных становится узким местом в производительности, что влияет на общую эффективность системы.

Вместо того чтобы тесно связывать сервисы через общую базу данных, лучше принять принципы микросервисов и выбрать шаблон «база данных на сервис».