了解 OLTP 並選擇正確的資料庫

了解 OLTP 並為您的事務工作負載選擇正確的資料庫

OLTP（線上事務處理）簡介

線上事務處理（OLTP）是指設計用於管理以事務為導向的應用程式的一類系統。這些應用程式的典型特點是頻繁、即時的資料輸入和檢索操作。 OLTP 系統的範例包括電子商務平台、金融服務、訂票系統等。 OLTP 系統需要能夠處理大容量查詢的資料庫，即使在數百或數千個事務同時發生的情況下也能確保資料的一致性和可靠性。

OLTP 資料庫對於此類系統至關重要，因為它支援快速建立、讀取、更新和刪除 (CRUD) 記錄。資料庫必須確保 ACID（原子性、一致性、隔離性、持久性）合規性，才能在不遺失資料完整性的情況下處理這些操作。

在本部落格中，我們將探討如何選擇正確的 OLTP 資料庫、開源生態系統中可用的選項及其優缺點。

選擇 OLTP 資料庫時要考慮的關鍵因素

選擇正確的 OLTP 資料庫對於任何企業來說都是一個關鍵決策，因為它會影響效能、可擴展性和資料完整性。以下是一些需要考慮的因素：

1. ACID 合規性

• 意義：OLTP 資料庫必須遵循 ACID 原則以確保可靠的事務處理。
  • 原子性：確保事務的所有部分都被視為一個單元（完全完成或回滾）。
  • 一致性：確保資料庫在交易前後保持有效狀態。
  • 隔離：確保並發事務不會互相影響。
  • 持久性：確保一旦提交事務，即使在系統發生故障的情況下，它也會被永久保存。
• 為什麼重要：任何違反 ACID 原則的行為都可能導致資料損壞、資料完整性遺失或結果不一致，這在銀行或零售等 OLTP 應用程式中可能至關重要。

2. 性能

• 意義：資料庫每秒處理大量交易 (TPS) 同時保持低延遲的能力。
• 為什麼重要：高效能資料庫對於需要即時資料處理的應用程式（例如銷售點系統、線上支付和客戶管理系統）至關重要。

3. 可擴充性

• 意義：資料庫隨著資料和交易負載的增加而成長的能力。
  • 垂直可擴充性：為現有伺服器增加更多功能（CPU、RAM 等）。
  • 水平可擴充性：跨多個伺服器分發資料。
• 為什麼重要：隨著業務的成長，交易的數量和複雜性也在增加。您的資料庫應該相應地擴展以保持效能，而無需進行重大重新設計。

4. 資料完整性與安全性

• 意義：確保資料保持準確並防止未經授權的存取或損壞。
• 為什麼重要：事務資料庫通常包含財務記錄、個人詳細資訊或庫存資料等敏感信息，因此確保資料完整性和安全性對於維持信任和合規性至關重要。

5. 易於維護

• 意義：資料庫應該是易於設定、維護和升級。
• 為什麼重要：複雜的資料庫系統可能會導致成本高昂的維護和營運停機，從而嚴重影響業務運作。

6. 成本

• 意義：與授權、部署和維護資料庫相關的成本。
• 為什麼重要：對於許多企業，尤其是新創公司或小型企業來說，降低成本至關重要。與商業解決方案相比，開源資料庫提供了經濟高效的選擇。

頂層開源 OLTP 資料庫

有許多開源資料庫因其在 OLTP 系統中強大的效能和可擴展性而受到歡迎。讓我們討論一些最好的開源選項及其優缺點。

1. PostgreSQL

概述：PostgreSQL 是最受歡迎的開源關聯式資料庫之一。 PostgreSQL 以其穩健性和可擴展性而聞名，支援 JSON 儲存、自訂資料類型和索引等高級功能。

優點：

• ACID合規性：完全支援ACID事務，確保OLTP系統中的資料完整性。
• 效能：它在事務性工作負載中具有出色的效能，並透過叢集支援垂直和水平可擴展性。
• 可擴展性：您可以新增自訂函數、資料類型和擴展，例如 PostGIS（用於地理資料）。
• 社群支援：強大的社群和定期更新新功能。

缺點：

• 複雜性：PostgreSQL 的配置和調整可能很複雜，特別是對於大型高效能係統。
• 水平擴展：雖然 PostgreSQL 支援擴展，但它不像某些 NoSQL 資料庫或分散式關聯式資料庫那樣無縫。

最佳用例：銀行系統、金融應用程式、SaaS 平台、CRM 系統。

2. MySQL / MariaDB

概述：MySQL是另一个著名的开源关系数据库。 MariaDB 是 MySQL 的一个分支，由于其开源友好的性质和性能改进而越来越受欢迎。

优点：

• ACID 合规性：MySQL（使用 InnoDB 存储引擎）和 MariaDB 完全支持 ACID 事务，使其成为 OLTP 工作负载的理想选择。
• 广泛采用：非常受欢迎，拥有庞大的用户群和社区。
• 性能：MySQL 快速且轻量级，特别是在读取繁重的 OLTP 环境中。
• 低成本：两者都是免费且开源的，这使得小型企业和初创公司负担得起。

缺点：

• 有限的高级功能：MySQL 缺乏 PostgreSQL 中的一些更高级的功能，例如更丰富的索引和对更复杂数据类型的本机支持。
• 分片和复制：与某些分布式数据库相比，实现水平扩展或分片更加复杂。

最佳用例：电子商务平台、内容管理系统和简单的金融应用程序。

3. CockroachDB

概述：CockroachDB 是一个开源分布式 SQL 数据库，专为高可用性和水平扩展而设计。它为分布式事务提供了强大的 ACID 保证。

优点：

• 分布式设计：自动跨节点分片数据，方便水平扩展。
• 弹性：旨在以最短的停机时间承受节点故障。
• ACID 合规性：支持完全符合 ACID 的分布式事务。
• 云原生：针对云部署和多区域应用程序进行了优化。

缺点：

• 年轻的生态系统：与 PostgreSQL 和 MySQL 相比，CockroachDB 相对较新，这意味着第三方集成和社区资源可能较少。
• 复杂性：与传统关系数据库相比，设置更复杂。

最佳用例：全球事务系统、分布式应用程序和云原生服务。

4. MongoDB（支持事务）

概述：MongoDB 是一个 NoSQL 数据库，在其后续版本（从 4.0 版本开始）增加了对多文档 ACID 事务的支持。这使其成为某些 OLTP 用例的候选者。

优点：

• 灵活性：处理非结构化或半结构化数据，使其对于数据模型可能随时间演变的场景非常有用。
• 水平可扩展性：MongoDB 是为水平扩展和分片而构建的。
• 高性能：非常适合读取密集型应用程序和某些写入密集型工作负载。

缺点：

• 复杂事务：虽然 MongoDB 支持 ACID 事务，但与传统 SQL 数据库相比，它对于复杂事务工作流程来说并不健壮或高效。
• 一致性问题：MongoDB经常为了性能和可扩展性而牺牲一致性，这可能并不适合所有OLTP场景。

最佳用例：具有灵活架构要求或部分 OLTP 工作负载的应用程序，例如电子商务目录或内容管理系统。

流行开源 OLTP 数据库比较

Conclusion

Choosing the right OLTP database depends on your application's specific needs, including transaction volume, performance requirements, scalability, and data structure. Open-source databases like PostgreSQL, MySQL/MariaDB, CockroachDB, and MongoDB offer excellent options for handling transactional workloads, with each providing its own strengths and trade-offs.

If you need advanced features and strong ACID compliance, PostgreSQL is an excellent choice. For simpler applications with high read/write needs, MySQL/MariaDB can be a solid, cost-effective option. For globally distributed applications, CockroachDB offers cutting-edge capabilities in horizontal scaling and resilience. MongoDB, while more suited to NoSQL use cases, has emerged as a flexible choice for applications that require both transactional support and schema flexibility.

Ultimately, understanding the unique needs of your application will guide you toward the best database for your OLTP workloads.

Each platform is powerful in its own right, and the best choice ultimately depends on your specific use cases, team expertise, and long-term data strategy.

If you have any questions or experiences to share about working with these different types of OLTP DBs, tell me which one is your favorite to implement and for what kind of data, feel free to drop a comment below!
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