Δεδομένα & Απόδοση
Πώς επιλέγεις μεταξύ SQL και NoSQL βάσεων;
Η επιλογή ανάμεσα σε SQL (relational) και NoSQL (non-relational) βάσεις εξαρτάται από τις απαιτήσεις του συστήματος και τη φύση των δεδομένων.
Οι SQL βάσεις είναι ιδανικές όταν τα δεδομένα έχουν σταθερή, δομημένη μορφή και υπάρχουν σχέσεις μεταξύ πινάκων που πρέπει να διατηρηθούν μέσω constraints και joins. Προσφέρουν ισχυρή ACID συνέπεια, που σημαίνει ότι οι συναλλαγές είναι ασφαλείς και συνεπείς. Χρησιμοποιούνται για παραδοσιακές επιχειρησιακές εφαρμογές, όπως τραπεζικά συστήματα, ERP ή CRM, όπου η ακρίβεια των δεδομένων είναι κρίσιμη.
Οι NoSQL βάσεις είναι πιο ευέλικτες και κλιμακώσιμες, ιδανικές για μη δομημένα ή ημι-δομημένα δεδομένα, όπως JSON documents, key-value pairs ή graph structures. Υποστηρίζουν οριζόντια κλιμάκωση και είναι συνήθως πιο αποδοτικές για μεγάλους όγκους δεδομένων και υψηλές απαιτήσεις ταχύτητας. Χρησιμοποιούνται σε social networks, real-time analytics ή εφαρμογές IoT.
Η επιλογή δεν είναι πάντα αποκλειστική. Σε πολλές περιπτώσεις, συνδυάζουμε και τα δύο μοντέλα, SQL για κρίσιμα δεδομένα και NoSQL για caching, logs ή analytics, δημιουργώντας ένα polyglot persistence οικοσύστημα.
Πώς θα σχεδίαζες caching layer για εφαρμογή υψηλής επισκεψιμότητας;
Ένα caching layer είναι κρίσιμο για την απόδοση ενός συστήματος υψηλής επισκεψιμότητας, καθώς μειώνει το φόρτο των βάσεων δεδομένων και επιτρέπει γρήγορη απόκριση στους χρήστες.
Η βασική ιδέα είναι να αποθηκεύεις προσωρινά τα συχνά χρησιμοποιούμενα δεδομένα σε μια ταχύτερη μνήμη (π.χ. RAM) αντί να τα επεξεργάζεσαι ή ανακτάς κάθε φορά από τον κύριο αποθηκευτικό χώρο. Στην πράξη, αυτό γίνεται με εργαλεία όπως Redis ή Memcached.
Ο σχεδιασμός πρέπει να περιλαμβάνει, τι δεδομένα θα cache-άρουμε, πότε θα λήγουν (expiration/TTL), και πώς θα αντιμετωπίζουμε cache invalidation, δηλαδή πώς ενημερώνουμε ή αφαιρούμε δεδομένα όταν αλλάζουν. Η σωστή στρατηγική caching μειώνει δραστικά την καθυστέρηση και αποτρέπει bottlenecks στη βάση.
Σε κατανεμημένα συστήματα, μπορείς να χρησιμοποιήσεις distributed caching, όπου πολλοί nodes μοιράζονται την cache, διατηρώντας συνέπεια και υψηλή διαθεσιμότητα. Η στρατηγική εξαρτάται από το πρότυπο πρόσβασης των δεδομένων, όπως read-heavy ή write-heavy workloads.
Πώς θα διασφαλίσεις data consistency σε μικροϋπηρεσίες;
Στις μικροϋπηρεσίες, κάθε υπηρεσία έχει συνήθως τη δική της βάση δεδομένων, γεγονός που καθιστά τη διατήρηση της συνέπειας δεδομένων πιο πολύπλοκη σε σχέση με ένα μονολιθικό σύστημα.
Η παραδοσιακή ACID συνέπεια συχνά αντικαθίσταται από eventual consistency, όπου τα δεδομένα γίνονται τελικά συνεπή μέσω μηνυμάτων ή γεγονότων (events) που διανέμονται σε όλες τις υπηρεσίες. Για παράδειγμα, όταν μια υπηρεσία ενημερώνει μια παραγγελία, στέλνει ένα event που ενημερώνει τις υπόλοιπες υπηρεσίες για την αλλαγή.
Εναλλακτικά, χρησιμοποιούνται sagas ή distributed transactions, όπου η κάθε υπηρεσία εκτελεί τοπικές συναλλαγές και, αν κάτι αποτύχει, γίνονται compensation steps για να αναιρεθούν οι ενέργειες που έχουν ήδη γίνει.
Σημαντικό είναι επίσης να υπάρχει καλή διαχείριση retry και idempotency, ώστε επαναλαμβανόμενα μηνύματα να μην δημιουργούν διπλά δεδομένα. Με αυτόν τον τρόπο, το σύστημα παραμένει ανθεκτικό, οι υπηρεσίες ανεξάρτητες και οι χρήστες βλέπουν συνεπή αποτελέσματα χωρίς να μπλέκονται με την πολυπλοκότητα των εσωτερικών συναλλαγών.
Δείτε και τις 20 ερωτήσεις για IT Systems Architect (Αρχιτέκτονας Συστημάτων Πληροφορικής)
nikosst
Top comments (0)