Adatbázis-kiszolgálók és beágyazott adatbázisok: architektúra és I/O-jellemzők összehasonlítása

Adatbázisszerver

Az adatbázisszerver olyan adatbázist jelent, amely önálló szerverfolyamatként fut, és hálózaton keresztül dolgozza fel az alkalmazások kéréseit. A MySQL, a PostgreSQL, az Oracle DB és más, számunkra jól ismert RDBMS-ek nagy része ebbe a modellbe tartozik. Az adatbázisszerver a következő előnyökkel rendelkezik.

• Központosított kezelés: Az adatok egy helyen, egységesen kezelhetők, ami megkönnyíti a konzisztencia, a biztonság, valamint a biztonsági mentés és a helyreállítás kezelését.
• Erőforrás-függetlenség: Saját CPU-, memória- és tárolókapacitást kap, így az alkalmazás állapotától függetlenül is stabil teljesítményt biztosít.
• Magas párhuzamosság és skálázhatóság: Optimalizált a sok felhasználó egyidejű hozzáférésére, és fürtözéssel vagy replikációval viszonylag egyszerűen skálázható vízszintesen.

Ezeknek a jellemzőknek köszönhetően az adatbázisszerver az elmúlt évtizedekben a szoftverinfrastruktúra szabványává vált. A technológiai fejlődés és a környezeti változások miatt azonban bizonyos környezetekben kezdenek megmutatkozni az adatbázisszerverek hátrányai, és ennek alternatívájaként a beágyazott adatbázisok ismét figyelmet kapnak.

Új irányvonal: a beágyazott adatbázisok

A beágyazott adatbázis külön szerverfolyamat nélkül, könyvtár formájában épül be az alkalmazásba, és ugyanabban a folyamatban fut. Az SQLite, a LevelDB és a RocksDB a legismertebb beágyazott adatbázisok. Az, hogy ezek a beágyazott adatbázisok a mai technológiai környezetben erős alternatívaként jelentek meg, a következő okokra vezethető vissza.

• Az SSD megjelenése

  A korábbi, HDD-alapú rendszerekben a véletlen hozzáférési teljesítmény jelentősen elmaradt a szekvenciális olvasási és írási teljesítménytől. Ezért a teljesítményoptimalizálás kulcsa a lemez I/O-műveleteinek minimalizálása és a memóriagyorsítótárazás maximalizálása volt. Az adatbázisszerverek ennek megfelelően nagy méretű gyorsítótárat működtettek, és az írási műveleteket csoportosítva dolgozták fel, így küzdöttek meg a HDD fizikai korlátaival.

  Az SSD megjelenése azonban alapjaiban változtatta meg ezt a kiindulópontot. Az SSD véletlen I/O teljesítménye többezerszer gyorsabb a HDD-énél, késleltetése pedig jelentősen kisebb. Ennek eredményeként megszűnt a korábbi felfogás, miszerint a „lemez I/O a legnagyobb szűk keresztmetszet”, és a hálózaton keresztüli távoli adatbázis-hozzáférésből származó késleltetés kezdett új szűk keresztmetszetként megjelenni.

• MSA és az adatfüggetlenség

  Korábban az volt a jellemző, hogy egyetlen nagy monolitikus alkalmazás egyetlen központosított adatbázistól függött. Ez a megoldás egyszerű volt, de a szolgáltatások méretének növekedésével nehézzé vált az adatsémák módosítása, és az összes szolgáltatás közös adatbázisának használata túlzottan erős csatolást eredményezett.

  A modern mikroszolgáltatás-architektúrában ezeknek a problémáknak a megoldására a „Database per Service” elv a meghatározó. Minden szolgáltatás a saját, kizárólagos adattárolóját birtokolja és egységbe zárja, ami biztosítja a szolgáltatások közötti függetlenséget, és megkönnyíti a hibák elszigetelését és a skálázást. Ebben a folyamatban a beágyazott adatbázis ideális választássá válik a szolgáltatásszintű adattárolóként. Könnyű és gyors, valamint a szolgáltatás kódjával együtt telepíthető, ezért kiválóan illeszkedik az MSA környezetbe.

  Kubernetes környezetben például széles körben alkalmazzák azt a megoldást, amikor szidekár-mintával az alkalmazáskonténer mellé helyeznek egy beágyazott adatbázist, így optimalizálva a helyi adatfeldolgozást. Ez csökkenti a hálózati szűk keresztmetszeteket, és minimalizálja az adatelérési késleltetést.

• Egyszerűsödő üzemeltetés

  Az adatbázisszerverek üzemeltetése elengedhetetlenül összetett műveleteket igényel, például telepítést, javítócsomagok alkalmazását, biztonsági mentést, hibaelhárítást, replikációt és teljesítményfigyelést, ami dedikált DBA-kat és szakképzett üzemeltetési munkatársakat tesz szükségessé. Különösen nagy környezetekben ez a terhelés rendkívül nagy.

  A beágyazott adatbázis ezeket a problémákat jelentősen enyhíti. Ha az adatbázis az alkalmazáson belül integrálódik, az egységteszt, az építés, a verziókezelés és a telepítés együtt történik, így külön szerverüzemeltetésre nincs szükség. Emellett az alkalmazás vízszintes skálázásakor a beágyazott adatbázis is vele együtt skálázódik, és a DevOps kultúra és a CI/CD folyamatok révén automatizált kezelés válik lehetővé. Különösen startupok, kisebb szolgáltatások és prototípus-fejlesztési környezetek esetén a beágyazott adatbázis drasztikusan csökkenti az üzemeltetési komplexitást, és jelentősen gyorsítja a fejlesztést és a telepítést.

• Nagy teljesítményű rendszernyelvek és az ökoszisztéma fejlődése

  Korábban jellemző volt, hogy az adatbázis és az alkalmazás eltérő nyelveken készült. Például a nagy teljesítményt igénylő adatbázismotorokat főként C-ben és C++-ban írták, az alkalmazásokat pedig Java, Python, PHP és más nyelveken fejlesztették. Ez a megközelítés hatékony volt a teljesítményoptimalizálás szempontjából, ugyanakkor korlátokat jelentett a memóriabiztonság, a bonyolult párhuzamosságkezelés, a késleltetés, valamint a könyvtárak integrálásának és a telepítésnek a terén.

  Az utóbbi időben azonban a Go és a Rust típusú modern rendszerprogramozási nyelvek térnyerése jelentősen enyhítette ezeket a korlátokat. A Go különösen alkalmas nagy teljesítményű alkalmazások, valamint adatbázismotorok és más alacsony szintű programok írására, így az adatbázis és az alkalmazás egyetlen nyelvi ökoszisztémán belül is kezelhető.

  A Golang környezetben például a BadgerDB és a PebbleDB típusú nagy teljesítményű beágyazott adatbázisok széles körben használatosak. Ez azt jelzi, hogy a beágyazott adatbázis már nemcsak az adatbázisszerver könnyű alternatívájaként működik, hanem saját versenyképességgel rendelkező, fontos választási lehetőséggé vált.

Következtetés

Nagy mennyiségű adat központi kezelése, összetett tranzakciók és magas párhuzamosság szükségessége esetén az adatbázisszerver továbbra is a legerősebb megoldás. Az MSA környezet egyes szolgáltatásaiban, az IoT peremeszközökön, a gyors prototípuskészítésben és olyan projektekben, ahol az üzemeltetési hatékonyság kiemelten fontos, azonban a beágyazott adatbázis hatékonyabb és észszerűbb választás lehet. Végső soron a lényeg az, hogy az adott helyzethez és követelményekhez legjobban illeszkedő optimális eszközt válasszuk ki, a beágyazott adatbázisok fejlődése pedig szélesebb és sokszínűbb választási lehetőségeket kínál számunkra.