存储后端是如何影响数据体的？

Question

我应该如何选择数据通信的后端存储服务？

选择(比方说) DynamoDB而不是Postgres是首选的问题，还是每个选项都有不同的权衡？如果是的话，他们是什么？

Answer 1

存储服务需求

数据体的存储服务一般应满足以下三项要求：

1. 实现键值存储语义：使用索引键值的有效读/写访问
2. 支持一致性读取。读你自己的文章。理想情况下，无争用/无锁读取。
3. 支持条件放置。例如乐观锁定+快照隔离。

datoms使用存储服务来存储排序的、压缩的数据块，类似于传统数据库系统使用文件系统的方式，上面的要求基本上是底层存储服务和数据体之间的API。因此，存储服务中的选择取决于对这三种需求的支持程度。

写入可伸缩性

由于只有一个组件正在为底层存储服务写东西，所以Datomic通常不会给底层存储服务带来很大的写压力。此外，数据组使用后台索引作业将新颖性集成到存储中，一旦积累了足够的新颖性(默认为~32 be，但可以配置)，从而进一步减少了常量的写入负载。Datomic立即写入的唯一内容是事务日志。

读取可伸缩性

Datomic使用多层缓存，即memcached和对等缓存，因此在理想情况下，即当工作集适合内存时，系统也不会产生太多的读取压力。

系统负载

如果您的系统不需要巨大的写入可伸缩性，并且应用程序数据往往适合内存，那么选择特定的存储服务是无关的，当然，除了它们的操作功能(备份、管理工具等)之外。和数据经济学毫无关系。

另一方面，如果您的系统确实需要巨大的写入可伸缩性，或者您有大量的对等点，每个对等点处理的数据比它们的内存中的数据更多(迫使从存储中获取许多数据段)，那么您将需要一个可以水平扩展的存储系统，例如DynamoDB。正如其中一个注释中提到的那样，如果您需要任意的写入可伸缩性，那么数据组无论如何都不是合适的系统。