اتفاقات روزمره ، اخبار مهم و دیگر مطالب میهن وب هاست را می توانید در این قسمت مطالعه کنید

بسیاری از وب سایت ها و نرم افزارها، معمولا داده های خود را در یک پایگاه داده ذخیره می کنند. خواندن و نوشتن داده ها از یک پایگاه داده می تواند به طور قابل توجهی بر تأخیر نرم افزار تأثیر گذار باشد. لازم است تا حد ممکن میزان تاخیر را کاهش دهید. زیرا کاربران انتظار دارند نرم افزارها به سرعت پاسخگو باشند. لود شدن سریع سایت، روی سئو تاثیر بهتری دارد.

تصویر(1)

نوشتن در یک پایگاه داده باعث ایجاد تاخیر می شود. زیرا پایگاه داده ها معمولاً اطلاعات را به جای نگهداری در حافظه Memory، روی دیسک می نویسند. پایگاه‌ داده ها، فشرده‌سازی و رمزگذاری را روی اطلاعات اعمال می کنند که هنگام خواندن و نوشتن داده‌ها، موجب ایجاد تاخیر می شود. برای غلبه بر این چالش ها، می توانید به جای دیسک، از یک پایگاه داده In-Memory برای ذخیره سازی سریع و بازیابی اطلاعات از رم، استفاده کنید. در این مقاله، نحوه عملکرد پایگاه داده In-Memory مورد بحث قرار می گیرد.

پایگاه داده In-Memory چیست؟

پایگاه داده های In-Memory از رم به جای هارد دیسک (HDD) یا درایوهای حالت جامد (SSD) برای ذخیره داده ها استفاده می کنند که تأخیر خواندن و نوشتن داده ها را به شدت کاهش می دهد. کاهش تاخیر به دو دلیل وابسته است. اول اینکه دسترسی به داده ها از حافظه رم، سریعتر از دیسک می باشد و دوم ساختار داده ای که برای ذخیره داده ها در حافظه رم استفاده می شود ساده تر از ذخیره سازی در دیسک است. بنابراین، سربار CPU هنگام خواندن و نوشتن داده ها کمتر خواهد بود.

این تاخیر کم، هزینه دارد. زیرا در صورت خرابی سرور، داده های ذخیره شده در حافظه از بین می روند. برخلاف فضای ذخیره‌سازی دیسک، حافظه رم محتویات خود را پس از قطع برق حفظ نمی‌کند. بنابراین بین انعطاف‌پذیری و سرعت، تقابل وجود دارد.

پایگاه داده In-Memory گزینه‌ای عالی برای نرم افزارهایی هست که به داده‌های سریع یا آنلاین نیاز دارند. جداول رده بندی یا تجزیه و تحلیل آنی از پایگاه داده مذکور استفاده می کنند. همچنین این نوع پایگاه داده ها برای کش داده هایی که معمولاً در یک پایگاه داده مبتنی بر دیسک ذخیره می کنید، مفید هستند تا تعداد خواندن و نوشتن روی دیسک را کاهش داده و تأخیر را به حداقل برسانند.

کاهش تاخیر برای وب سایت ها مهم است. کاربرانی که وب سایت را واکنش گرا می دانند، احتمالاً به استفاده از آن ادامه می دهند. علاوه بر این، گوگل و سایر موتورهای جستجو نیز از سرعت بارگذاری سایت به عنوان عاملی در سئو استفاده می کنند. وب سایت های سریع، در نتایج جستجو رتبه بهتری دارند و شانس بازدید کاربران از وب سایت را افزایش می دهند.

دلیل استفاده از پایگاه داده In-Memory

از آنجایی که پایگاه داده های In-Memory داده‌ها را در RAM ذخیره می‌کنند، تاخیر بسیار کمتری نسبت به یک HDD که از قطعات مکانیکی و متحرک برای دسترسی به مکان صحیح در دیسک استفاده می‌کند، دارند. پس از خواندن اطلاعات، HDD باید داده ها را از طریق یک رابط، به رایانه انتقال دهد. حتی با وجود درایوهای SSD، حافظه رم به دلیل عملکرد بهتر تراشه‌های حافظه و نحوه ارتباط با CPU، تا 30 برابر سریع‌تر است. برخی از تست‌های بنچمارک نشان داده‌اند که استفاده از MySQL در کنار Redis (یک پایگاه داده محبوب In-memory) به عنوان یک لایه ذخیره‌سازی، می‌تواند تأخیر در کوئری ها را تا 25% در مقایسه با استفاده از MySQL به صورت مستقل، کاهش دهد.

تصویر(2)

دلیل دوم سرعت پایگاه داده In-Memory این است که می‌توانید ساختار داده‌ های استفاده شده در پایگاه‌ داده های In-memory را برای بازخوانی سریع‌تر، بهینه کنید. به عنوان مثال، پایگاه‌ داده های رابطه‌ای اغلب از B-trees (ساختار درختی چند سطحی ایجاد و پایگاه داده را به بلوک ها یا صفحات با اندازه ثابت تقسیم می کند) برای جستجو استفاده می‌کنند که امکان جستجوی سریع را فراهم می آورد و در عین حال از خواندن و نوشتن بلوک‌های داده بزرگ روی دیسک، پشتیبانی می‌کند. پایگاه‌ داده های In-memory نیازی به نوشتن بلوک‌های داده روی دیسک ندارند و می‌توانند ساختارهای داده کارآمدتری را انتخاب کنند و تأخیر را بیشتر کاهش دهند. پایگاه داده های In-memory اغلب داده ها را همانطور که هستند، بدون تغییر یا تجزیه در پایگاه داده، ذخیره و استفاده می نمایند. این قابلیت نیز به کاهش تاخیر می افزاید زیرا سرعت خواندن و نوشتن را افزایش می‌دهد.

پایگاه داده های In-memory به دلیل پیشرفت های تکنولوژی، محبوبیت بیشتری پیدا کرده اند. اولاً، قیمت هر گیگابایت رم طی 20 سال گذشته به میزان قابل توجهی کاهش یافته که استفاده از حافظه رم برای ذخیره سازی داده ها را مقرون به صرفه تر کرده است. بهبود زیرساخت های پایگاه داده های In-memory و سرویس های ابری مدیریت شده نیز موجب کاهش برخی از معایب اصلی آنها شده اند.

علاوه بر این، در حال حاضر پایگاه داده In-Memory مانند Redis، می‌تواند داده‌های حافظه رم را در دیسک کپی کند تا در صورت خرابی سرور، امکان بازیابی داده‌ها را فراهم سازد. همچنین سرویس‌های ابری geo-replication را ارائه می‌کنند. به این معنی که نرم افزارها می‌توانند در صورت بروز مشکل و از کار افتادن، آنلاین بمانند. این کاهش هزینه و بهبود قابلیت اطمینان، پایگاه‌ داده های In-memory را به گزینه ای مهم برای نرم افزارها و وب‌سایت‌های مدرن تبدیل کرده است.

مزایا و معایب پایگاه داده In-Memory

مزایای اصلی پایگاه داده In-Memory عبارتند از:

• آنها عملکرد را بهبود می بخشند.
• به دلیل نحوه ذخیره سازی داده ها، مقیاس بندی آنها ساده تر است.
• آنها اغلب قابلیت اطمینان یک نرم افزار را بهبود می بخشند.

معمولاً پایگاه‌ داده های In-memory به جای اینکه داده ها را در مدل های رابطه ای پیچیده ذخیره کنند، به صورت "بدون ساختار" یا "نیمه ساختارمند" ذخیره می نمایند. داده‌های بدون ساختار، مقیاس بندی پایگاه داده را ساده‌تر خواهند کرد. زیرا سربار انتقال در شبکه برای اتصال داده‌هایی که روی چندین گره یا node قرار دارند، غیر ضروری است.

تصویر(3)

بهبود قابلیت اطمینان یک نرم افزار، ممکن است به دلیل نوسانات داده های ذخیره شده در RAM، غیر منطقی به نظر برسد. با این حال، هنگامی که پایگاه‌ داده های In-memory به عنوان یک لایه کش استفاده می شوند، بار روی پایگاه داده اصلی را در زمان اوج درخواست ها، کاهش می دهند. یک لایه کش می تواند به کاهش هزینه ها نیز کمک کند. زیرا معمولاً مقیاس بندی یک پایگاه داده سنتی نسبت به پایگاه‌ داده In-memory، جهت سرعت بخشیدن به درخواست های متوالی و استفاده از پایگاه داده مرکزی برای ذخیره سازی طولانی مدت، هزینه بیشتری دارد.

معایب اصلی پایگاه داده In-Memory عبارتند از:

• در صورت استفاده از آن به تنهایی، هزینه بالا می رود
• حجم ذخیره سازی محدود
• امکانات امنیتی کمتر

پایگاه‌ داده های In-memory، معمولاً از امکانات امنیتی مانند رمزگذاری استفاده نمی کنند. زیرا همه موارد از جمله کلیدهای رمزگذاری، باید در حافظه رم قرار گیرند. این ویژگی‌ها رمزگذاری داده‌ها را بی اثر می‌کنند. هر ورودی مخربی که به حافظه رم دسترسی داشته باشد، در تئوری می‌تواند به کلید رمزگذاری نیز دسترسی پیدا کند.

پایگاه‌ داده های In-memory، در صورت استفاده به همراه پایگاه داده های سنتی، می توانند هزینه ها را کاهش دهند. با این حال، زمانی که به صورت مستقل به کار گرفته شوند، به دلیل قیمت بالاتر حافظه رم در مقابل دیسک، اغلب گران‌تر هستند. به خصوص اگر حجم زیادی از داده ها را ذخیره کنند. همچنین این هزینه، حجم داده ای را که می توانید ذخیره کنید محدود خواهد کرد.

چرا همه پایگاه داده ها In-memory نیستند؟

ایراد مهمی که از فراگیر شدن پایگاه‌ داده های In-memory جلوگیری می کند، هزینه است. رم ها به ازای هر گیگابایت، هزینه بالاتری نسبت به هارد دیسک ها و SSD ها دارند. این هزینه، پایگاه‌ داده های In-memory را برای کاربردهای گسترده‌تر با داده‌های حجیم، بسیار گران می‌کند.

موارد استفاده از پایگاه داده In-Memory

یکی از رایج ترین کاربردهای پایگاه داده In-Memory، کش است. شما می توانید از این پایگاه داده به عنوان یک لایه کش جهت ارتباط با پایگاه داده سنتی استفاده کنید. پایگاه‌ داده In-memory، داده های پر استفاده را به صورت مداوم ذخیره کرده و از جستجوهای تکراری و پرهزینه در پایگاه داده مبتنی بر دیسک، جلوگیری می کنند.

پایگاه داده های In-memory به دلیل استفاده در سایت‌های فروشگاهی، انجمن‌ها و وبلاگ‌های پربازدید نیز شهرت دارند. به این دلیل که سایت های مذکور بسیار پویا هستند. سایت‌های فروشگاهی می‌خواهند تجربه کاربر را شخصی‌سازی کنند و محصول را به راحتی در دسترس قرار دهند. وبلاگ ها و انجمن ها می توانند امکان درج همزمان پست ها و نظرات توسط صدها یا هزاران کاربر را فراهم کنند. پایگاه داده In-Memory، تاخیر در ذخیره سازی محتوای تولید شده توسط کاربر را کاهش داده و تجربه ای بروز و شخصی سازی شده ارائه می دهند.

تصویر(4)

پایگاه‌ داده های In-memory، ابزاری عالی برای جدول رده بندی بازی ها هستند. آنها می‌توانند داده‌ها را به صورت آنلاین بروزرسانی، بازیابی و به طور کارآمد مرتب کنند تا در حین انجام بازی، اطلاعات بروز را در جدول رده بندی، ارائه دهند.

نمونه هایی از پایگاه داده In-Memory

هنگام انتخاب یک پایگاه داده In-Memory، گزینه های زیادی وجود دارد. برخی از محبوب ترین ها Redis، Memgraph و Hazelcast هستند. پرکاربردترین آنها Redis بوده و به عنوان یک سرویس مدیریت شده، در اکثر پلتفرم های ابری موجود است.Redis معمولاً یک لایه کش بین وب سایت ها و نرم افزارها جهت بهبود عملکرد و جلوگیری از هزینه بالای پایگاه داده، ایجاد می کند.

جمع بندی

تأخیر پایگاه داده می تواند به طور قابل توجهی بر کندی کلی وب سایت یا نرم افزار تاثیرگذار باشد. خواندن و نوشتن روی هارد دیسک باعث افزایش تاخیر می شود. پایگاه‌ داده های In-memory تاخیر پایگاه داده را کاهش می دهند زیرا داده ها را در RAM ذخیره می کنند. حتی هنگام استفاده از SSD، حافظه رم همچنان سریع‌تر است زیرا از تراشه‌های حافظه و رابط سریع‌تری برای ارتباط با CPU، استفاده می‌کند. علاوه بر این، می‌توانید ساختارهای داده‌ای را که توسط پایگاه داده In-Memory استفاده می‌شوند برای بازیابی سریع‌تر، بهینه کنید.
پایگاه‌ داده های In-memory زمانی که به عنوان یک لایه کش بین وب سایت و پایگاه داده سنتی مورد استفاده قرار می گیرند، سرعت وب سایت ها و نرم افزارها را افزایش می دهند. دسترسی به حافظه سریعتر از دیسک است و این کاهش سربار، منجر به بهبود سرعت بارگذاری وب سایت می شود که می تواند به بهبود سئو نیز کمک کند.