Comprendre OLTP et choisir la bonne base de données

Comprendre OLTP et choisir la bonne base de données pour vos charges de travail transactionnelles

Introduction à OLTP (Traitement des Transactions en Ligne)

Le traitement des transactions en ligne (OLTP) fait référence à une classe de systèmes conçus pour gérer des applications orientées transactions. Ces applications se caractérisent généralement par des opérations fréquentes de saisie et de récupération de données en temps réel. Des exemples de systèmes OLTP incluent les plateformes de commerce électronique, les services financiers, les systèmes de réservation de billets, etc. Les systèmes OLTP nécessitent des bases de données capables de gérer des requêtes volumineuses, garantissant la cohérence et la fiabilité des données même lorsque des centaines ou des milliers de transactions se produisent simultanément.

Une base de données OLTP est essentielle pour de tels systèmes car elle prend en charge la création, la lecture, la mise à jour et la suppression (CRUD) d'enregistrements rapidement. La base de données doit garantir la conformité ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation, Durabilité) pour gérer ces opérations sans perdre l'intégrité des données.

Dans ce blog, nous explorerons comment choisir la bonne base de données OLTP, les options disponibles dans l'écosystème open source, ainsi que leurs avantages et inconvénients.

Facteurs clés à prendre en compte lors du choix d'une base de données OLTP

Choisir la bonne base de données OLTP est une décision critique pour toute entreprise car elle affecte les performances, l'évolutivité et l'intégrité des données. Voici quelques facteurs à considérer :

1. Pematuhan ASID

• Maksudnya: Pangkalan data OLTP mesti mengikut prinsip ACID untuk memastikan pemprosesan transaksi yang boleh dipercayai.
  • Atomicity: Memastikan semua bahagian urus niaga dianggap sebagai satu unit (sama ada siap sepenuhnya atau ditarik balik).
  • Ketekalan: Menjamin bahawa pangkalan data kekal dalam keadaan sah sebelum dan selepas transaksi.
  • Pengasingan: Memastikan transaksi serentak tidak menjejaskan satu sama lain.
  • Ketahanan: Memastikan bahawa setelah transaksi dilakukan, transaksi itu disimpan secara kekal, walaupun dalam kes kegagalan sistem.
• Mengapa Ia Penting: Sebarang pelanggaran prinsip ACID boleh membawa kepada kerosakan data, kehilangan integriti data atau hasil yang tidak konsisten, yang boleh menjadi kritikal dalam aplikasi OLTP seperti perbankan atau runcit.

2. Prestasi

• Maksudnya: Keupayaan pangkalan data untuk mengendalikan bilangan transaksi sesaat (TPS) yang tinggi sambil mengekalkan kependaman rendah.
• Mengapa Ia Penting: Pangkalan data berprestasi tinggi adalah penting untuk aplikasi yang memerlukan pemprosesan data masa nyata seperti sistem tempat jualan, pembayaran dalam talian dan sistem pengurusan pelanggan.

3. Skalabiliti

• Maksudnya: Keupayaan pangkalan data untuk berkembang apabila data dan beban transaksi meningkat.
  • Skalabilitas Menegak: Menambah lebih banyak kuasa (CPU, RAM, dll.) pada pelayan sedia ada.
  • Skalabilitas Mendatar: Mengedarkan data merentas berbilang pelayan.
• Mengapa Ia Penting: Apabila perniagaan berkembang, begitu juga volum dan kerumitan urus niaga. Pangkalan data anda harus berskala sewajarnya untuk mengekalkan prestasi tanpa reka bentuk semula yang besar.

4. Integriti dan Keselamatan Data

• Maksudnya: Memastikan data kekal tepat dan dilindungi daripada akses tanpa kebenaran atau rasuah.
• Mengapa Ia Penting: Pangkalan data transaksi selalunya mengandungi maklumat sensitif seperti rekod kewangan, butiran peribadi atau data inventori, jadi memastikan integriti dan keselamatan data adalah penting untuk mengekalkan kepercayaan dan pematuhan.

5. Kemudahan Penyelenggaraan

• Maksudnya: Pangkalan data hendaklah mudah disediakan, diselenggara dan ditingkatkan.
• Mengapa Ia Penting: Sistem pangkalan data yang kompleks boleh membawa kepada penyelenggaraan yang mahal dan masa henti operasi, yang boleh memberi kesan teruk kepada operasi perniagaan.

6. Kos

• Maksudnya: Kos yang berkaitan dengan pelesenan, penggunaan dan penyelenggaraan pangkalan data.
• Mengapa Ia Penting: Bagi kebanyakan perniagaan, terutamanya syarikat permulaan atau perusahaan kecil, mengurangkan kos adalah penting. Pangkalan data sumber terbuka menyediakan pilihan kos efektif berbanding penyelesaian komersial.

Pangkalan Data OLTP Sumber Terbuka Teratas

Terdapat banyak pangkalan data sumber terbuka yang telah mendapat populariti kerana prestasi teguh dan kebolehskalaan dalam sistem OLTP. Mari kita bincangkan beberapa pilihan sumber terbuka terbaik, kebaikan dan keburukannya.

1. PostgreSQL

Ikhtisar: PostgreSQL ialah salah satu pangkalan data hubungan sumber terbuka yang paling popular. Terkenal dengan keteguhan dan kebolehlanjutannya, PostgreSQL menyokong ciri lanjutan seperti storan JSON, jenis data tersuai dan pengindeksan.

Kebaikan:

• Pematuhan ACID: Menyokong sepenuhnya transaksi ACID, memastikan integriti data dalam sistem OLTP.
• Prestasi: Ia mempunyai prestasi yang sangat baik dalam beban kerja transaksi, dengan sokongan untuk kebolehskalaan menegak dan mendatar melalui pengelompokan.
• Kebolehlanjutan: Anda boleh menambah fungsi tersuai, jenis data dan sambungan seperti PostGIS (untuk data geografi).
• Sokongan Komuniti: Komuniti yang kukuh dan kemas kini tetap dengan ciri baharu.

Keburukan:

• Kerumitan: PostgreSQL boleh menjadi rumit untuk dikonfigurasikan dan ditala, terutamanya untuk sistem yang lebih besar dan berprestasi tinggi.
• Penskalaan Mendatar: Walaupun PostgreSQL menyokong penskalaan, ia tidak lancar seperti beberapa pangkalan data NoSQL atau pangkalan data hubungan teragih.

Kes Penggunaan Terbaik: Sistem perbankan, aplikasi kewangan, platform SaaS, sistem CRM.

2. MySQL / 마리아DB

개요: MySQL은 또 다른 잘 알려진 오픈 소스 관계형 데이터베이스입니다. MySQL의 포크인 MariaDB는 오픈 소스 친화적인 특성과 성능 향상으로 인해 인기가 높아졌습니다.

장점:

• ACID 규정 준수: MySQL(InnoDB 스토리지 엔진 사용) 및 MariaDB는 ACID 트랜잭션을 완벽하게 지원하므로 OLTP 워크로드에 이상적입니다.
• 광범위한 채택: 대규모 사용자 기반과 커뮤니티를 통해 매우 인기가 높습니다.
• 성능: MySQL은 특히 읽기 중심 OLTP 환경에서 빠르고 가볍습니다.
• 저렴한 비용: 둘 다 무료이며 오픈 소스이므로 중소기업과 스타트업이 저렴하게 사용할 수 있습니다.

단점:

• 제한된 고급 기능: MySQL에는 더 풍부한 인덱싱 및 더 복잡한 데이터 유형에 대한 기본 지원과 같은 PostgreSQL의 일부 고급 기능이 부족합니다.
• 샤딩 및 복제: 일부 분산 데이터베이스에 비해 수평 확장 또는 샤딩을 구현하는 것이 더 복잡합니다.

최고의 사용 사례: 전자상거래 플랫폼, 콘텐츠 관리 시스템, 단순 금융 애플리케이션

3. CockroachDB

개요: CockroachDB는 고가용성과 수평적 확장을 위해 설계된 오픈 소스 분산 SQL 데이터베이스입니다. 분산 트랜잭션 전반에 걸쳐 강력한 ACID 보장을 제공합니다.

장점:

• 분산 설계: 노드 전체에 데이터를 자동으로 분할하여 수평 확장이 용이합니다.
• 복원력: 다운타임을 최소화하면서 노드 장애를 견딜 수 있도록 설계되었습니다.
• ACID 규정 준수: 완전히 ACID를 준수하는 분산 트랜잭션을 지원합니다.
• 클라우드 네이티브: 클라우드 배포 및 다중 지역 애플리케이션에 최적화되었습니다.

단점:

• 젊은 생태계: CockroachDB는 PostgreSQL 및 MySQL에 비해 상대적으로 새롭습니다. 즉, 타사 통합 및 커뮤니티 리소스가 더 적을 수 있습니다.
• 복잡성: 기존 관계형 데이터베이스에 비해 설정이 더 복잡합니다.

최고의 사용 사례: 글로벌 트랜잭션 시스템, 분산 애플리케이션 및 클라우드 기반 서비스.

4. MongoDB(트랜잭션 지원 포함)

개요: MongoDB는 최신 버전(버전 4.0부터)에서 다중 문서 ACID 트랜잭션에 대한 지원을 추가한 NoSQL 데이터베이스입니다. 이는 일부 OLTP 사용 사례의 후보가 됩니다.

장점:

• 유연성: 비정형 또는 반정형 데이터를 처리하므로 시간이 지남에 따라 데이터 모델이 발전할 수 있는 시나리오에 유용합니다.
• 수평 확장성: MongoDB는 수평 확장 및 샤딩을 위해 구축되었습니다.
• 고성능: 읽기가 많은 애플리케이션과 쓰기가 많은 특정 작업 부하에 탁월합니다.

단점:

• 복잡한 트랜잭션: MongoDB는 ACID 트랜잭션을 지원하지만 기존 SQL 데이터베이스에 비해 복잡한 트랜잭션 워크플로에는 강력하거나 효율적이지 않습니다.
• 일관성 문제: MongoDB는 성능과 확장성을 위해 일관성을 포기하는 경우가 많으며 이는 모든 OLTP 시나리오에 적합하지 않을 수 있습니다.

최고의 사용 사례: 전자 상거래 카탈로그 또는 콘텐츠 관리 시스템과 같이 유연한 스키마 요구 사항 또는 부분적인 OLTP 워크로드가 있는 애플리케이션

인기 오픈소스 OLTP 데이터베이스 비교

Conclusion

Le choix de la bonne base de données OLTP dépend des besoins spécifiques de votre application, notamment du volume de transactions, des exigences de performances, de l'évolutivité et de la structure des données. Les bases de données open source telles que PostgreSQL, MySQL/MariaDB, CockroachDB et MongoDB offrent d'excellentes options pour gérer les charges de travail transactionnelles, chacune fournissant ses propres atouts et compromis.

Si vous avez besoin de fonctionnalités avancées et d'une forte conformité ACID, PostgreSQL est un excellent choix. Pour les applications plus simples avec des besoins de lecture/écriture élevés, MySQL/MariaDB peut être une option solide et rentable. Pour les applications distribuées à l’échelle mondiale, CockroachDB offre des fonctionnalités de pointe en matière d’évolutivité horizontale et de résilience. MongoDB, bien que plus adapté aux cas d'utilisation NoSQL, s'est imposé comme un choix flexible pour les applications qui nécessitent à la fois une prise en charge transactionnelle et une flexibilité de schéma.

En fin de compte, comprendre les besoins uniques de votre application vous guidera vers la meilleure base de données pour vos charges de travail OLTP.

Chaque plateforme est puissante en soi, et le meilleur choix dépend en fin de compte de vos cas d'utilisation spécifiques, de l'expertise de votre équipe et de votre stratégie de données à long terme.

Si vous avez des questions ou des expériences à partager sur l'utilisation de ces différents types de bases de données OLTP, dites-moi laquelle préférez-vous implémenter et pour quel type de données, n'hésitez pas à laisser un commentaire ci-dessous !
Vous cherchez à dynamiser votre équipe avec un Data Engineer chevronné ? Connectons-nous sur LinkedIn ou envoyez-moi un message : j'aimerais découvrir comment je peux contribuer au succès de vos données !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!