Wybór bazy danych

DB-Engines RankingDB-Engines

RDBMS

• Oracle

• MySQL

• Microsoft SQL

• PostgreSQL

• IBM Db2

NoSQL

• Document - MongoDB

• Key-Value - Redis

• Wide-Column - Cassandra

• Graph - Neo4J

• Timeseries - InuxDB

NewSQL

• Spanner

• CockroachDB

• YugaByte

• MemSQL

• VoltDB

Kryteria wyboru

Dostępność w CAP

• poprawna odpowiedź

• zdrowy węzeł

• odpowiedź w skończonym czasie

Wysoka dostępność (HA)

• uptime

• cały system

• odpowiedź w zadanym czasie

Wysoka dostępność - strategie

• master-slave (leader-follower)

• multi-master (multi-leader)

• hot-standby

SQL vs NewSQL

Latencja vs model danych

Relacyjne bazy danych

Model relacyjny jest uniwersalny ale:

• transakcje kosztują

• analiza i wykonanie zapytań kosztuje

• relacje kosztują

Jeśli to nam przestaje wystarczać (za mała latencja), albo zbyt duży ruch, należy szukać rozwiązania w baz No-sql.

Key-value (Redis)

Szukanie tylko po kluczu:

• cache

• sesje

• liczniki (HyperLogLog)

• tablice wyników

Wide column (Cassandra)

• szukanie po kluczu

• proste zapytania po wartościach

Dokumenty (MongoDB)

• nieustrukturyzowane dane

• modele hierarchiczne

• synchronizacja (Google Firestore)

Grafy (Neo4j)

• rekomendacje

• sieci społecznościowe

• wykrywanie oszustw

• role i uprawnienia

Koszty operacyjne

• utrzymanie

• konfiguracja

• infrastruktura

Wielo-modelowe bazy danych

• CosmosDB

• Yugabyte

• FaunaDB

• PostgreSQL

• FoundationDB

Podsumowanie

• z RDBMS jesteśmy w stanie zajść bardzo daleko

• skalowanie przez modularyzację

• latencja jest kluczowa

  • spójność

  • model danych

• koszty operacyjne