"ʻAʻole hiki iaʻu ke manaʻoʻiʻo," wahi āna me ka leo nui, me ka ʻōlelo ʻole ʻana i kekahi mea kūikawā. "ʻAʻole hiki iaʻu ke manaʻoʻiʻo! Ua kākau ʻia ma laila—ʻo ka pahuhopu nui o ka hui ka loaʻa kālā no ka pono o kāna mau mea kuleana. E noʻonoʻo wale! ʻAʻole lākou makaʻu i kekahi mea!"
ʻO Yuli Dubov, "Ka ʻIno Liʻiliʻi"
Ma hope o ka ʻike ʻana i ia poʻo inoa, ua hoʻoholo mua paha ʻoe he lapuwale a hoʻonāukiuki paha ka ʻatikala. Akā, mai lele koke i nā hopena: ʻo nā limahana o nā hui nui, ʻoiai ka poʻe me ke komo ʻana o ka mokuʻāina, pono pinepine lākou e hoʻohālikelike i nā kahua like ʻole, me nā mea like ʻole loa—e like me nā mea i ʻōlelo ʻia ma ke poʻo inoa.
ʻOiaʻiʻo, ʻaʻohe mea e hoʻohālikelike i nā DBMS ma kēia ʻano, no ka mea, ua ʻike maopopo ʻia ko lākou mau ikaika a me nā nāwaliwali. ʻO ka maʻamau, hoʻohālikelike ʻia nā kahua e hoʻoponopono i kahi pilikia noi kikoʻī. Ma kēia ʻatikala, e hōʻike wau i ke ʻano hana i hoʻohana ʻia no kēia kumu, me ka hoʻohana ʻana i nā waihona ʻikepili ma ke ʻano he laʻana, he kumuhana i kamaʻāina i ka poʻe heluhelu Habr. No laila,
Hoʻokumu
Ke hoʻomaka nei ʻoe i kahi papahana aʻo a hana leʻaleʻa paha, hiki ke ʻokoʻa loa ke kumu no ke koho ʻana i kahi kahua: "ʻIke maikaʻi wau i kēia kahua," "Makemake wau e hoʻomaopopo i kēia," "loaʻa iā ia nā palapala maikaʻi loa"... I ke ʻano o kahi ʻoihana kalepa, hoʻokahi ke kumu koho: ʻehia kaʻu e uku ai a he aha kaʻu e loaʻa ai no kēlā kālā.
ʻOiaʻiʻo, makemake ʻoe e uku liʻiliʻi a loaʻa hou aku. Eia nō naʻe, pono ʻoe e hoʻoholo i ka mea nui aʻe—e uku liʻiliʻi a loaʻa hou aku paha—a e kau i kahi kaumaha i kēlā me kēia kikowaena. E ʻōlelo kākou e mahalo mākou i kahi hopena kiʻekiʻe ma mua o kahi mea makepono, no laila e kau i kahi kaumaha o 40% i ka kikowaena "Kumukūʻai" a me 60% i ka kikowaena "Hiʻona".
I loko o nā hui nui, ʻo ka mea ʻē aʻe ka mea maʻamau: ʻaʻole e hāʻule ke kaumaha o ke kumukūʻai ma lalo o 50%, a hiki ke ʻoi aku ma mua o 60%. Ma ka laʻana hoʻohālike, ʻo ka mea nui wale nō, ʻo ia ka nui o ke kaumaha o nā kikowaena keiki o kekahi kikowaena makua he 100%.
Nā kūlana ʻoki
Pūnaewele Aia ma kahi o 500 mau ʻōnaehana hoʻokele waihona ʻikepili i ʻike ʻia. ʻOiaʻiʻo, ʻo ke koho ʻana i kahi kahua i manaʻo ʻia mai ia mau koho he nui e hua mai i kahi ʻatikala loiloi, akā ʻaʻole he papahana kālepa. No ka hoʻohaiki ʻana i ke koho, ua hoʻokumu ʻia nā pae hoʻokiʻekiʻe, a inā ʻaʻole i hoʻokō kahi kahua i kēia mau pae, ʻaʻole ia e noʻonoʻo ʻia.
Hiki i nā pae hoʻohālikelike ke pili i nā hiʻohiʻona ʻenehana, e like me:
- nā hōʻoia ACID;
- kumu hoʻohālike ʻikepili pili;
- Kākoʻo ʻōlelo SQL (e hoʻomaopopo ʻaʻole like kēia me ke "kumu hoʻohālike pili");
- ka hiki ke hoʻonui ʻia i ka pae.
Aia paha he mau kumu hoʻohālikelike maʻamau:
- ka loaʻa ʻana o ke kākoʻo kālepa ma Rusia;
- open source;
- ke alo o ka paepae ma ka Papa Inoa o ke Kuhina o ke Kamaʻilio ʻana;
- ke alo o ka paepae ma kekahi helu (no ka laʻana, ma nā haneli kiʻekiʻe o ka helu db-engines.com);
- ke alo o nā loea ma ka mākeke (no ka laʻana, ma muli o nā hopena hulina no ka inoa kahua ma ka resume ma ka pūnaewele hh.ru).
ʻO ka mea hope loa, aia paha he mau pae hoʻohālikelike e pili ana i ka ʻoihana:
- ka loaʻa ʻana o nā loea ma ke limahana;
- kūlike me ka ʻōnaehana nānā X a i ʻole me ka ʻōnaehana kākoʻo Y, kahi i hoʻopaʻa ʻia ai ke kākoʻo āpau…
ʻO ka mea nui loa, ʻo ia ka loaʻa ʻana o kahi papa inoa o nā pae hoʻohālikelike. A i ʻole, e hele mai ana kekahi loea (a i ʻole "loea"), i hilinaʻi nui ʻia e ka hoʻokele, a ʻōlelo mai, "No ke aha ʻoe i koho ʻole ai i ka Platform Z? Ua ʻike wau ʻo ia ka mea maikaʻi loa."
Ka loiloi kumukūʻai
ʻO ke kumukūʻai o ka hoʻonā, ʻo ia hoʻi ke kumukūʻai o nā laikini, ke kumukūʻai o ke kākoʻo, a me ke kumukūʻai o nā lako.
Inā like ka papa o nā ʻōnaehana (no ka laʻana, ʻo Microsoft SQL Server a me PostgreSQL), a laila no ka maʻalahi, hiki iā ʻoe ke manaʻo e like like nā koi lako no nā hopena ʻelua. Hoʻopau kēia i ka pono e loiloi i nā lako, a laila e mālama ana i ka nui o ka manawa a me ka hoʻoikaika. Eia nō naʻe, inā ʻoe e hoʻohālikelike ana i nā ʻōnaehana like ʻole (e like me Oracle vs. Redis), a laila pono ka nui (ka helu ʻana i nā koi lako) no ka loiloi kūpono. ʻO ka nui ʻana o kahi ʻōnaehana ʻaʻole i loaʻa he hana mahalo ʻole, no laila ua pale pinepine ʻia. Hiki ke hoʻokō maʻalahi ʻia kēia ma ka wehewehe ʻana i nā kūlana ʻokiʻoki e like me ka nalowale ʻikepili ʻole a me kahi kumu hoʻohālike pili, a i ʻole, i ka ʻaoʻao ʻē aʻe, kahi ukana hana o 50 mau hana i kekona.
No ka loiloi ʻana i nā laikini, e noi wale i ke kumukūʻai o kahi laikini no kahi helu paʻa o nā cores a me ke kākoʻo manawa paʻa mai ka mea kūʻai aku a i ʻole kāna mau hoa. Loaʻa i nā ʻoihana nā pilina ikaika me nā mea kūʻai aku polokalamu, a inā ʻaʻole hiki i ka ʻoihana hana waihona ʻikepili ke pane kūʻokoʻa i ka nīnau kumukūʻai, ua lawa kahi leka uila maʻalahi e loaʻa ai kēia ʻike.
Hiki i nā mea kūʻai aku like ʻole ke loaʻa nā ana laikini like ʻole: ma muli o ka helu o nā cores, ka nui o ka ʻikepili, a i ʻole ka helu o nā nodes. Hiki ke manuahi kahi waihona ʻikepili kūmau, a i ʻole hiki ke laikini ʻia ma ke ʻano like me ka waihona ʻikepili nui. Inā ʻike ʻia kekahi ʻokoʻa i nā ana, pono ʻoe e wehewehe kikoʻī i ka rig kumu hoʻohālike a helu i nā kumukūʻai laikini no ia.
ʻO kahi kumu nui no ka hoʻohālikelike kūpono ʻana, ʻo ia nā huaʻōlelo kākoʻo like. No ka laʻana, ʻo ke kākoʻo Oracle he 22% o ke kumukūʻai laikini makahiki, ʻoiai ʻo ke kākoʻo PostgreSQL he manuahi. He hoʻohālikelike kūpono anei kēia? ʻAʻole, no ka mea, ʻo kahi hewa i hiki ʻole ke hoʻoponopono kūʻokoʻa ʻia he hopena ʻokoʻa loa: i ka hihia mua, e hoʻoponopono koke nā loea kākoʻo iā ia, ʻoiai i ka lua, aia kahi pilikia o ka lohi o ka papahana a i ʻole ka manawa pau ʻole no ka ʻōnaehana i hoʻopau ʻia.
ʻEkolu mau ala e hoʻohālikelike ai i nā kūlana helu:
- E hoʻohana iā Oracle me ke kākoʻo ʻole (ʻaʻole maoli kēia e hana).
- E kūʻai i ke kākoʻo PostgreSQL, no ka laʻana mai Postgres Professional.
- E hoʻokomo i loko o ka helu ʻana i nā pilikia e pili ana me ka nele o ke kākoʻo.
Eia kekahi laʻana, hiki ke like ka helu ʻana o ka pilikia me kēia: inā he hāʻule ʻole kahi waihona ʻikepili hiki ʻole ke hoʻōla ʻia, hoʻokahi lā hana ka manawa hāʻule o ka ʻōnaehana. ʻO ka loaʻa kālā i manaʻo ʻia mai ka hoʻohana ʻana i ka ʻōnaehana he 40 biliona mau tugriks Mongolian i kēlā me kēia makahiki, a ua manaʻo ʻia ka helu hāʻule ʻana ma 1 i loko o 400, no laila ua manaʻo ʻia ka pilikia o ka nele o ka mālama ʻana ma kahi o 100 miliona mau tugriks Mongolian i kēlā me kēia makahiki. ʻIke loa, ʻo ka "loaʻa i hoʻolālā ʻia" a me ka "helu hāʻule i manaʻo ʻia" he mau waiwai virtual, akā ʻoi aku ka maikaʻi o ka loaʻa ʻana o ia ʻano hoʻohālike ma mua o ka loaʻa ʻole.
ʻO ka ʻoiaʻiʻo, he mea nui paha ka ʻōnaehana a hiki i ka hōʻino ʻia ʻana o ka inoa maikaʻi mai ka wā hoʻomaha lōʻihi e hiki ʻole ke ʻae ʻia, no laila e pono ke kākoʻo. Inā ʻae ʻia ka manawa hoʻomaha, hiki i ka haʻalele ʻana i ke kākoʻo ke ala maikaʻi e mālama ai i ke kālā.
E manaʻo kākou ma hope o nā helu āpau, ʻo ke kumukūʻai o ka hoʻokele ʻana i ka paepae A ma luna o ʻelima mau makahiki he 800 miliona mau moku tugriks Mongolian, ʻo ke kumukūʻai o ka hoʻokele ʻana i ka paepae B he 650 miliona mau moku tugriks, a ʻo ke kumukūʻai o ka hoʻokele ʻana i ka paepae C he 600 miliona mau moku tugriks. ʻO ka paepae C, ma ke ʻano he mea lanakila, loaʻa iā ia kahi helu piha no ke kumukūʻai, ʻoiai ʻo nā paepae A a me B e loaʻa iki ana ka emi, e like me ke kumukūʻai o lākou. I kēia hihia, 0.75 a me 0.92 mau helu, kēlā me kēia.
Ka Manawa Manawa
Ua māhele ʻia ka loiloi hiki i nā hui he nui, ʻo ka nui o ia mau mea i kaupalena ʻia e ka noʻonoʻo o ka mea loiloi. ʻO ke koho kūpono loa ka hoʻokaʻawale ʻana i nā hiki e nā hui e hoʻohana iā lākou; i kā mākou laʻana, ʻo ia nā mea hoʻomohala, nā luna hoʻomalu, a me nā luna palekana ʻike. E noʻonoʻo kākou ua hoʻokaʻawale ʻia nā kaumaha o kēia mau hana ma ke ʻano he 40:40:20.
ʻO nā hana hoʻomohala e komo pū ana:
- ka maʻalahi o ka hoʻoponopono ʻikepili;
- scaling;
- ke alo o nā ʻōkuhi lua.
He manaʻo pilikino loa ka papa inoa o nā pae hoʻohālikelike, a me ko lākou kaumaha. ʻOiai i ka hoʻoponopono ʻana i ka pilikia like, e ʻokoʻa nui kēia mau papa inoa, nā kaumaha o nā mea, a me nā pane ma muli o ka hoʻonohonoho ʻana o kāu hui. No ka laʻana, hoʻohana ʻo Facebook iā MySQL no ka mālama ʻikepili, ʻoiai ua kūkulu ʻia ʻo Instagram ma Cassandra. He mea paʻakikī paha i nā mea hoʻomohala o kēia mau noi ke hoʻopiha i kēlā mau papa. Hiki i kekahi ke kuhi wale ua koho ʻo Mark Zuckerberg i kahi kumu hoʻohālike pili piha, e uku ana i ke kumukūʻai o ka sharding i hoʻopili ʻia, ʻoiai ʻo Kevin Systrom i kūkulu i ka scalability i loko o ka paepae, e mōhai ana i ka maʻalahi o ke komo ʻana i ka ʻikepili.
ʻO nā hana hoʻokele:
- nā hiki o ka ʻōnaehana kākoʻo;
- ka maʻalahi o ka nānā ʻana;
- ka maʻalahi o ka hoʻokele mana - nā disks a me nā nodes;
- nā hiki ke hana hou i ka ʻikepili.
E ʻoluʻolu e hoʻomaopopo ʻia ʻo ka ʻōlelo o nā nīnau e ʻae i ka loiloi quantitative. Hiki iā ʻoe ke ʻaelike i ke ʻano o ka helu ʻana i kahi hiʻohiʻona kikoʻī. No ka laʻana, e hoʻāʻo kākou e helu i nā mea hana kākoʻo me ka hoʻohana ʻana i nā mea hana i hoʻokomo ʻia me ka Oracle DBMS ma ke ʻano he laʻana:
Nā mea hana
manaʻo hoʻopuka
loiloi '
imp/exp
Hoʻouka a hoʻoiho i ka ʻikepili
0.1
hoʻomaka/hoʻopau i ka hoʻopaʻa kope
Ke kope ʻana i nā faila
0.3
RMAN
Ka hiki ke kope hou aʻe
0.7
ZDLRA
Kākoʻo hoʻonui wale nō, kiko hoʻihoʻi wikiwiki loa
1.0
Inā ʻaʻohe pae loiloi maopopo, he mea kūpono ke noi i kekahi mau loea e hāʻawi i nā loiloi a laila e hoʻohālikelike iā lākou.
ʻO ka mea hope loa, e papa inoa kākou i nā hana palekana ʻike:
- ka loaʻa ʻana o nā kulekele hoʻokele ʻōlelo huna;
- ka hiki ke hoʻohui i nā mea hana hōʻoia waho (LDAP, Kerberos);
- kumu hoʻohālike komo i hoʻokumu ʻia i ke kuleana;
- nā hiki loiloi;
- hoʻopāʻālua ʻikepili disk;
- Palekana Papa Halihali (TLS);
- ka palekana ʻikepili mai ka luna hoʻomalu.
Ka ho'āʻo hana
Makemake pū wau e ao aku iā ʻoe e kūʻē i ka hoʻohana ʻana i nā hopena o nā hoʻāʻo ukana i hana ʻole ʻia e ʻoe ma ke ʻano he mau hoʻopaʻapaʻa.
ʻO ka mea mua, ʻo ke ʻano o ka ʻikepili a me ka ʻikepili ukana o nā noi e hoʻāʻo ʻia nei e ʻokoʻa loa ia mai ka hana āu e hoʻāʻo nei e hoʻoponopono. He ʻumi a ʻumikūmālima mau makahiki i hala aku nei, makemake nui nā mea kūʻai aku ʻikepili e haʻaheo e pili ana i kā lākou mau hopena benchmark TPC, akā i kēia manawa ʻaʻole like me ka mea nāna e lawe koʻikoʻi i kēia mau hopena.
ʻO ka lua, hilinaʻi nui ka hana o ka ʻōnaehana ma ke kahua i kākau mua ʻia ai ke code a me ka lako i holo ʻia ai ka hoʻāʻo. Ua ʻike au i nā pae hoʻohālikelike he nui e hoʻohālikelike ana iā Oracle me PostgreSQL. Loaʻa nā hopena mai ka ʻoi aku ka maikaʻi o kekahi ʻōnaehana a i ka ʻoi aku ka maikaʻi o kekahi.
A ʻo ka mea hope loa, ʻo ke kolu, ʻaʻohe ou ʻike e pili ana i ka mea nāna i mālama i ka hoʻāʻo. ʻO nā hōʻoia ʻelua, ka mea e hoʻohuli i ka maikaʻi o ka OS a me ka hoʻonohonoho ʻana o ka paepae, a me ka hoʻoikaika, ka mea e hoʻohuli i nā hopena hoʻāʻo ma mua o nā mea ʻē aʻe i hui pū ʻia, he mea nui.
Inā he mea koʻikoʻi ka hana, e hana i ka hoʻāʻo iā ʻoe iho, ʻoi aku ka maikaʻi me ke kōkua o nā loea nāna e hoʻonohonoho a kākoʻo i ka ʻōnaehana hana.
hopena
ʻO ka mea hope loa, ʻo ka hopena o nā hana a pau i hana ʻia he papapalapala kahi e hōʻuluʻulu ʻia ai nā māka a pau, hoʻonui ʻia, a hōʻuluʻulu ʻia:
E like me kāu e noʻonoʻo ai, ma ka hoʻololi ʻana i nā kaupaona a me ka hoʻoponopono ʻana i nā helu, hiki iā ʻoe ke hoʻokō i kekahi hopena i makemake ʻia, akā he moʻolelo ʻē aʻe kēlā ...
Source: www.habr.com
