Como as leituras no Aurora DSQL não geram locks nem undo, workloads com leitura intensa têm desempenho excepcional. Veja alguns exemplos:
- Dashboards e analytics: aplicações em que dados em tempo real são consultados com muito mais frequência do que escritos.
- Plataformas de distribuição de conteúdo: aplicações de streaming ou de notícias, em que o usuário passa a maior parte do tempo consumindo conteúdo.
Para avaliar a sua proporção entre leitura e escrita:
- Acompanhe os logs de queries para identificar o percentual de operações de leitura em relação às de escrita.
- Use o Performance Insights do Aurora ou outras ferramentas de monitoramento de banco de dados para medir a latência e o throughput das queries de leitura.
3. Acesso a dados geograficamente distribuído
A natureza distribuída do Aurora DSQL o torna ideal para aplicações que atendem a usuários no mundo todo:
- Plataformas de games: jogos multiplayer em que jogadores de diferentes regiões interagem em tempo real.
- Ferramentas de colaboração: aplicações de compartilhamento de documentos ou chat que exigem acesso de baixa latência entre continentes.
Para identificar esse padrão:
- Mapeie a sua base de usuários geograficamente e verifique se queries sensíveis à latência têm origem em várias regiões.
- Avalie se um banco de dados centralizado está gerando problemas de latência para usuários distantes.
4. Workloads de escrita com baixa contenção
O locking otimista do Aurora DSQL brilha quando há pouca contenção de escrita. Veja alguns exemplos:
- Dados particionados: aplicações em que as escritas ficam naturalmente isoladas em partições específicas, como atualizações por usuário ou por tenant.
- Event logging: sistemas em que os eventos são gravados de forma independente, com sobreposição mínima.
Para confirmar se o seu workload se encaixa:
- Analise as operações de escrita para ver com que frequência elas atingem as mesmas linhas ou objetos.
- Procure oportunidades naturais de particionamento no seu schema (por exemplo, sharding por ID de usuário ou por tenant).
5. Processamento híbrido transacional e analítico (HTAP)
Aplicações que combinam queries transacionais e analíticas se beneficiam da capacidade do Aurora DSQL de lidar com os dois workloads de forma eficiente:
- Dashboards financeiros: unindo atualizações de transações em tempo real a resumos analíticos.
- Sistemas de estoque: permitindo atualizações operacionais e, ao mesmo tempo, oferecendo insights imediatos sobre os níveis de estoque.
Para confirmar esse padrão:
- Identifique workloads que envolvem tanto atualizações em tempo real quanto queries analíticas.
- Garanta que queries analíticas de longa duração possam ser otimizadas para caber no timeout de 5 minutos do Aurora DSQL.
O Aurora DSQL é a escolha certa para você?
O Aurora DSQL é um banco de dados robusto para aplicações modernas que precisam escalar horizontalmente sem abrir mão da consistência. Ele se destaca em workloads de alta concorrência, leitura intensa, particionáveis e globalmente distribuídos. Por outro lado, pode exigir cuidado no design do schema e na lógica da aplicação para contornar limitações como locking otimista e timeouts de query.
Analisando os seus padrões de dados e alinhando-os aos pontos fortes do Aurora DSQL, dá para avaliar se esse banco de dados distribuído inovador faz sentido para o seu cenário. Com o design certo, o Aurora DSQL entrega escalabilidade, desempenho e resiliência sem paralelo para a sua aplicação.
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