Les lectures dans Aurora DSQL ne génèrent ni verrous ni opérations d'undo : les workloads à forte intensité de lecture y affichent donc d'excellentes performances. Quelques exemples :
- Dashboards et analytique : applications dont les données mises à jour en temps réel sont consultées bien plus souvent qu'elles ne sont écrites.
- Plateformes de diffusion de contenu : applications de streaming ou d'actualités où les utilisateurs sont avant tout consommateurs.
Pour évaluer votre ratio lecture/écriture :
- Surveillez les logs de requêtes afin de mesurer la part des opérations de lecture par rapport aux écritures.
- Exploitez les performance insights d'Aurora ou vos outils de monitoring pour mesurer la latence et le débit des requêtes de lecture.
3. Accès aux données distribué géographiquement
La nature distribuée d'Aurora DSQL en fait un excellent choix pour les applications qui s'adressent à une audience mondiale :
- Plateformes de gaming : jeux multijoueurs où des joueurs de différentes régions interagissent en temps réel.
- Outils de collaboration : partage de documents ou messagerie nécessitant un accès à faible latence d'un continent à l'autre.
Pour identifier ce type d'usage :
- Cartographiez la répartition géographique de vos utilisateurs et déterminez si les requêtes sensibles à la latence proviennent de plusieurs régions.
- Évaluez si une base centralisée engendre des problèmes de latence pour les utilisateurs éloignés.
4. Workloads d'écriture à faible contention
Le verrouillage optimiste d'Aurora DSQL donne sa pleine mesure lorsque la contention en écriture reste faible. Quelques exemples :
- Données partitionnées : applications où les écritures sont naturellement isolées sur des partitions spécifiques, par exemple par utilisateur ou par tenant.
- Journalisation d'événements : systèmes dans lesquels les événements s'écrivent indépendamment, avec un minimum de chevauchement.
Pour vérifier si votre workload correspond :
- Analysez les opérations d'écriture pour voir si elles ciblent fréquemment les mêmes lignes ou les mêmes objets.
- Repérez les possibilités de partitionnement naturel dans votre schéma (sharding par identifiant utilisateur ou par tenant, par exemple).
5. Traitement transactionnel et analytique hybride (HTAP)
Les applications qui combinent requêtes transactionnelles et analytiques tirent parti de la capacité d'Aurora DSQL à gérer efficacement les deux types de workloads :
- Dashboards financiers : association de mises à jour transactionnelles en temps réel et de synthèses analytiques.
- Systèmes de gestion de stocks : mises à jour opérationnelles avec visibilité immédiate sur les niveaux de stock.
Pour confirmer ce schéma :
- Identifiez les workloads qui mêlent mises à jour en temps réel et requêtes analytiques.
- Assurez-vous que les requêtes analytiques de longue durée peuvent être optimisées pour tenir dans le timeout de 5 minutes d'Aurora DSQL.
Aurora DSQL est-il fait pour vous ?
Aurora DSQL est un système de base de données puissant, pensé pour les applications modernes qui doivent passer à l'échelle horizontalement tout en préservant la cohérence. Il excelle sur les workloads à forte concurrence, à lecture intensive, partitionnables et distribués à l'échelle mondiale. En revanche, il demande une conception de schéma et une logique applicative soignées pour composer avec ses limites, notamment le verrouillage optimiste et les timeouts de requêtes.
En analysant vos schémas de données et en les confrontant aux points forts d'Aurora DSQL, vous saurez si cette base distribuée innovante répond à vos besoins. Bien conçu, Aurora DSQL offre à votre application une scalabilité, des performances et une résilience inégalées.
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