数据库是瓶颈吗？高可伸缩性谈话

Question

我在高可伸缩性网站上发现了一篇有趣的文章，其中谈到了EBay的可伸缩性，特别是有一篇文章给我留下了深刻的印象：

"(Ebay策略)...Move从数据库进入应用程序，因为数据库是瓶颈。Ebay做到了这一点。我们在其他体系结构中使用缓存和文件系统，但eBay甚至在应用程序中执行许多传统的数据库操作(比如联接)。“

以上所述是毫无疑问的，因为在同一篇文章中：

将cpu密集型工作从数据库层移到应用程序层:引用完整性、连接、在应用层进行排序！推理:应用服务器便宜，数据库是瓶颈。

对此有什么解释吗？如果以上是正确的，那么我应该只使用数据库来检索数据，并在编程逻辑中执行所有其他操作。

我总是被告知相反的情况：“数据库是为对数据的操作而优化的，复杂的选择，所以要使用它们”。

有洞察力吗？

Answer 1

“量，别猜”。

我们不能认为Ebay的瓶颈与我们的瓶颈是一样的。对于我所处理的特定应用程序，当瓶颈存在时，很少是数据库(或者如果是的话，这是因为优化得很差的查询)。我之所以知道这一点，是因为我们审查了性能不佳的实例，并分析了应用程序正常性能的性能。

Answer 2

是的，关系数据库在横向可伸缩性方面是瓶颈；在大多数情况下，为了扩展RDBMS服务器，您需要一台功能更强大的机器，这将导致限制。这是NoSQL数据库作为RDBMS的替代品出现的主要原因之一，通过交换ACID事务。如果将应用程序逻辑以存储过程的形式放入数据库中，则瓶颈甚至更大。

通过转移应用程序层中的处理能力，整个应用程序可以更容易地扩展，因为一个编写良好的应用服务器可以部署在多台机器服务器上。一个替代方案是使用上面提到的NoSQL数据存储来实现可伸缩性；NoSQL数据存储也可以轻松地部署到多个节点上。

请注意，正如您在问题中所指出的，这只会在高可伸缩性的演讲中产生sens。在大多数情况下，如果使用得当，数据库就不是真正的瓶颈，它们的工作做得非常好，就像他们几十年来所做的那样。

Answer 3

内存是快速和非持久的，而驱动器是缓慢和持久的。如果您从数据库中提取数据并将其弹出内存，那么访问它的速度将大大加快--缺点是，如果服务器失败，您将丢失数据。

数据库非常适合于大多数应用程序。只有一小部分应用程序具有谷歌( google )、推特( twitter )等的规模，尽管这些公司如何克服挑战总是令人着迷的，但尝试从“围棋”( go )这个词来实现它们的解决方案将是天真的。