問題タブ [horizontal-scaling]

インタビューで、こんな質問をされました。

私によると、どちらも実際にサービスを公開しています。

nSOAPful サービスを実装する .net ソリューションのスケーリングに時間がかかる場合、 nRESTful サービスを実装する .net ソリューションのスケーリングにも同じ時間がかかるのではないでしょうか?

Web アプリケーションを SQL データベースからキー値ストアに移行することを検討しているので、アプリを水平方向にスケーリングできます。

スキーマを移行する方法を計画しています。これを行うためのパターンがあるに違いありません。

私の考えを示すために、ミッキー マウスの論理的な例を挙げます。Bookこれは、 s、Persons、およびsを使用したリレーショナル データベースの単純なライブラリ システムBorrowEventです。を使用してBookからに参加して、誰がどの を借りたかを確認できます。PersonBorrowEventBook

それでは、次のリファクタリングを試してみましょう。

これは、BorrowEvent に対してクエリを実行し、正規表現を使用して値の文字列を分割して ID を取得することによって機能します。

現在、これにはいくつかの制限があります。Authorに を追加したい場合はBook、本情報を取得するためのホップを追加する必要があります。Personに姓名を付けたい場合も同様です。

リレーショナル ストアからキーバリュー ストアへのこの変換には、パターンがあるに違いないと思います。(または複数のパターン)。ただ、何という名前かわかりません。

私の質問は次のとおりです。リレーショナル SQL データベースをキー値ストアにリファクタリングするには、どのパターンを使用すればよいですか?

仮定:

• これは、物理的なリファクタリングではなく、論理的なリファクタリングであると想定してください。

MongoDB ドキュメントから:

一般に、シャード環境で最速のクエリは、mongos が単一のシャードにルーティングするクエリです。

それは私には直感に反するようです。シャーディングの要点は、データを分散させ、垂直方向ではなく水平方向に処理することではありませんか? 処理が並列になるように複数のシャードで処理を行った方が高速ではないでしょうか?

この場合、すべての処理を複数のマシンで行うよりも 1 つのマシンで行う方がよいのはなぜですか?

postgresql データベースの上でビジネスを運営しているとしましょう。しばらくすると、単一の postgresql インスタンスでは処理できないほど大量のトラフィックが発生するため、成長に対応できるようにインスタンスを追加 (水平方向にスケーリング) する必要があります。

データはリレーショナルであるため、おそらくキー/バリュー ソリューションに切り替えることはできません。

postgresqlでどのようにしますか？

PS。Postgresql バージョン: 9.5

Java アプリケーションを使用した RDBMS の水平スケーリングの最新かつ最も最適化されたアプローチは何ですか? 1 つの選択肢としてシャーディングがあることは知っていますが、それには独自の複雑さが伴い、フェイルオーバー サーバーはさらに複雑です。

ありがとう、