Масштабирование и оптимизация базы данных

Вертикальное масштабирование увеличивает возможности машины по обработке большего количества запросов в секунду. В однопоточных языках, таких как Node.js, вертикальное масштабирование в первую очередь повышает объём памяти и хранилища, а не вычислительную мощность. Для вычислительно интенсивных задач в Node.js необходимы модули кластеризации и рабочие потоки. Многопоточные языки, такие как Rust, Go и Java, получают больше преимуществ от вертикального масштабирования благодаря своей способности использовать несколько ядер. Оценка производительности включает в себя расчет потребностей сервера, обработку пиковых нагрузок и выполнение соглашений об уровне обслуживания (SLA). Группы автомасштабирования динамически регулируют количество экземпляров серверов на основе таких метрик, как использование ЦП. Постоянные соединения, как в приложениях для игры в шахматы, требуют тщательного масштабирования для управления разрывами соединения во время уменьшения масштаба. Различные приложения имеют уникальные стратегии масштабирования; Replit использует «тёплый пул», а YouTube — подход на основе очереди. SLA определяют ожидаемые показатели производительности и доступность; расчеты определяют допустимое время простоя. Горизонтальное масштабирование добавляет больше экземпляров для обработки увеличенной нагрузки, часто используя группы автомасштабирования или контейнеризацию. К ключевой терминологии относятся балансировщики нагрузки, образы AMI, целевые группы, шаблоны запуска, SSH и правила входящего трафика. Индексирование базы данных ускоряет операции чтения с использованием таких структур данных, как B-деревья, но замедляет операции записи. Нормализация базы данных уменьшает избыточность данных путём декомпозиции таблиц на различные нормальные формы (1NF, 2NF, 3NF, BCNF и т. д.), стремясь к 3NF или BCNF для баланса эффективности и целостности данных.