私はいくつかの大きなプロジェクトを計画しています (1 000 000 ユーザー、毎秒約 500 リクエスト - ホットタイム)。パフォーマンスのために、リレーショナル dbms を使用しません (mysql のようなリレーショナル dbms では、リクエストごとに多くの命令が必要になる可能性があります)。そのため、DAL を使用できません。
私の質問は：
アドバイスをお願いします。
まず、実際に実際に目にするまでは、データ抽象化レイヤーのパフォーマンスが許容範囲を超えると思い込まないでください。問題が発生した場合、RAW sql に切り替えるのは非常に簡単です。
第 2 に、100 万人のユーザーを処理するサーバー テクノロジについて心配しているほとんどのユーザーは、アプリケーションを完成させることはありません。最適なアプリケーションを最短時間で構築できると思われるテクノロジを選択してください。少なくともクラスタリングによって、あらゆるテクノロジーをスケーリングできます。
私はミケロビに同意します-あなたが最も速く成長できるものを選んでください. 私にとってそれはweb2pyです。
web2py は Google App Engineで実行されるため、リレーショナル データベースを使用したくない場合は、Google のデータストアを使用できます。
ZopeとZODBは大規模なアプリケーションで使用されてきましたが、本格的な大規模アプリケーションでは、ZopeをMySQLなどとリンクすることを検討します。Zopeには多くの開発サイクルがありますが、通常は別のデータベースエンジンで使用されます。私の知る限り、この議論はweb2pyにも二重に当てはまります。