Документ посвящен распространенным ошибкам при работе с базами данных и содержит советы по их преодолению, включая важные аспекты масштабирования, отказоустойчивости и консистентности. Он также подчеркивает значимость использования проверенных инструментов и методов для обеспечения эффективного проектирования баз данных. В заключение, документ призывает к взвешенному выбору технологий и подходов, основанным на конкретных потребностях и опыте.

1. New Generation Data Protection
Powered by Acronis AnyData Technology
Распространенные ошибки
применения баз данных
Аверин Сергей, Acronis

2. ©2016 2
в цифрах
5 миллионов
Более 5 млн обычных людей
доверяют компании
хранить свои личные данные
500 000
Число корпоративных
заказчиков из разных
отраслей экономики
30 000
Обширная экосистема
из 30 000 бизнес-партнеров,
среди которых 300 — ОЕМ-партнеры
150 стран
Продукты компании
переведены на 18 языков,
пользуются ими
в 150 странах мира
750 человек
750 сотрудников, 23 офиса по всему
миру, среди сотрудников
компании более 350 инженеров
высшего класса
45 наград
Авторитетные издания не раз
признавали продукты компании
лучшими на рынке
Домашние
пользователи
Корпоративные
клиенты
Партнеры
География Сотрудники Признание

3. 8 советов
про базы данных

4. 1) Масштабирование

5. ©2016 5
Масштабирование
1) С первых дней тратим кучу сил и времени на «готовность»
к highload, большому масштабированию
2) Тратим большие ресурсы без быстрой отдачи
3) Сложные вопросы не рассматриваются по причине того,
что мало опыта или проблемы еще не понятны

6. ©2016 6
Масштабирование
Что имеем Что рассчитываем получить

7. ©2016 7
Масштабирование
Способ масштабирования

8. ©2016 8
Масштабирование
1) “Серебряной пули” масштабирования нет
2) Проблемы будут уникальными для вашего проекта
3) Понадобится творческое решение
4) И многое придется переделывать

9. ©2016 9
Масштабирование
1) Для стартапа главными ценностями являются
быстрый старт и дешевизна изменений
2) Начните с простых, быстрых
и несложных решений «по рецепту»
3) Клиенты → опыт → понимание, какая архитектура нужна
К. О. предупреждает: истиной для 100%
случаев не является

10. 2) Отказоустойчивость

11. ©2016 11
Отказоустойчивость
1) При проектировании архитектуры проблемы нижних
уровней во внимание не принимаются
2) Железо, человеческий фактор, внешние риски и т. д.
3) Взаимосвязанность сбоев
4) В рамках одного сервера на практике не бывает

12. ©2016 12
Отказоустойчивость
Как это сделано «у больших», на примере
пользовательских данных:
Выделенные БД-серверы
▪ проверенного вендора
▪ резервирование по питанию
▪ RAID 1+0

13. ©2016 13
Отказоустойчивость
Как это сделано «у больших», на примере
пользовательских данных:
Софт
▪ фаервол
▪ Percona Server
▪ разные права доступа
▪ chroot-окружение

14. ©2016 14
Отказоустойчивость
Как это сделано «у больших», на примере
пользовательских данных:
Архитектура
▪ запись в транзакции, на один сервер
▪ синхронизация с другим ДЦ
через общую очередь

15. 3) БД c запасом на вырост

16. ©2016 16
БД c запасом на вырост
1) Выбирается БД без большого запаса фич,
которые могут понадобиться в будущем
2) Ни один стартап не становился огромным в один день
3) Узкоспециализированные БД → теряется гибкость
4) NoSQL → нет возможности делать сложные вещи
худо-бедно, но ценой малых затрат на кодирование

17. 4) БД – хранилище событий

18. ©2016 18
БД — хранилище событий
Распространенные use case’ы:
▪ события, порожденные транзакциями
▪ события, которые должны надежно доставляться
▪ события, которые можно потерять
Использование БД как хранилища событий
чаще всего оправдано только ленью

19. ©2016 19
БД — хранилище событий
Cпециализированный движок —
RabbitMQ, Kestrel, Scribe, Logstash и даже Redis:
▪ скорость
▪ простота
▪ фичи
▪ масштабируемость

20. ©2016 20
БД — хранилище событий
При больших объемах советую Scribe:
✓ своя обертка с агрегацией данных, вставкой в БД
✓ меньше сетевых соединений
✓ передаем данные между ДЦ
✓ гибкие настройки
✓ при сбоях сохраняет данные локально
✓ очень быстрый

21. ©2016 21
Старые песни
о главном

22. 5) Поиск

23. ©2016 23
Поиск
✓ Либо быстро, просто, плохо
✓ Либо используем бесплатный движок —
Sphinx, Solr, Lucene/ElasticSearch

24. ©2016 24
Поиск
99% случаев — быстро, просто, плохо:
SELECT `id`, `body` FROM `entries`
WHERE `body` LIKE '%one%'
SELECT `id`, `body` FROM `entries`
WHERE `body` RLIKE '[[:<:]]one[[:>:]]'
www.slideshare.net/billkarwin/practical-full-text-search-with-my-sql

25. ©2016 25
Поиск
99% случаев — быстро, просто, плохо:
Some people, when confronted with a problem, think
“I know, I’ll use regular expressions.”
Now they have two problems.
Jamie Zawinsky

26. ©2016 26
Поиск
99% случаев — быстро, просто, плохо:
▪ потом используем MySQL FULLTEXT Index
▪ для простых решений прекрасно
работает обратный индекс
▪ Но с полноценным поиском по тексту проблема в том,
что просто плохо ищет =)
▪ а также: мало фич, медленно, хуже масштабируется

27. ©2016 27
Поиск
99% случаев — быстро, просто, плохо:
▪ а для каких-то задач просто неприменимо
www.percona.com/files/presentations/opensql2008_sphinx.pdf
Тест Percona:
Индекс по всем статьям Википедии.
2,5 млн записей, 15 Гб текста на одном сервере
Sphinx: 20 минут
MySQL: админ уснул через 6 часов, так и не дождавшись

28. ©2016 28
Поиск
Используйте специализированный софт:
▪ проще в разработке
▪ быстрее
▪ больше возможностей
▪ масштабируется
▪ а главное, лучше ищет

29. 6) Сильная consistency

30. ©2016 30
Сильная consistency
✓ Не всегда нужна в вебе
✓ Часто сложно достижима
✓ Особенно, когда данные в один сервер не помещаются
и надо что-то придумывать

31. ©2016 31
Сильная consistency
✓ Eventual consistency рулит
✓ Можно писать в базу выборочно или писать
агрегированные данные, не нагружая БД
✓ Денормализация может дать большой прирост
производительности
✓ Важно знать меру, и что мы теряем,
а что получаем

32. ©2016 32
Сильная consistency
Чтобы не получилось так:
SQL DB = ‘A consistent
transactional datastore with schema
guarantees that uses relational
algebra to access normalized
tables.’

33. ©2016 33
Сильная consistency
Чтобы не получилось так:
+ добавляем slave — репликация
+ мемкеш
+ добавляем еще slave’ов — репликация репликации
+ шардинг
+ один столбец на таблицу, храним
в нем сериализованный объект

34. ©2016 34
Сильная consistency
Чтобы не получилось так:
SQL DB = ‘A consistent transactional datastore
with schema guarantees that uses relational
algebra to access normalized tables.’
Много данных, кривые руки
= datastore with access to data, лучше и не скажешь
www.youtube.com/watch?v=zAbFRiyT3LU

35. 7) Используйте хорошо
изученные инструменты

36. ©2016 36
Используйте хорошо
✓ Неизвестность → опасность
✓ Выше скорость разработки
✓ Не поддавайтесь просто так на моду NoSQL

37. ©2016 37
Используйте хорошо
“Психологическая” популярность NoSQL:
▪ marketing hype
▪ мало знаний в области SQL: ACID, CAP, 3 НФ, транзакции
▪ пытается сделать вид,
что БД-специалист не нужен

38. ©2016 38
Используйте хорошо
“Психологическая” популярность NoSQL:
Идеальная БД для программиста
▪ хранит объекты классов приложения (сериализация)
▪ работает быстро (чтобы можно было похвастаться друзьям)
▪ обо всем остальном заботится сама

39. ©2016 39
Используйте хорошо
“Психологическая” популярность NoSQL:
Выбор БД
▪ техн. менеджмент спускает вопрос “на тормозах”,
хотя это его задача
▪ БД выбирает тот самый программист
▪ Выбираете NoSQL — понимайте, почему вы это делаете
К. О. предупреждает: так бывает далеко не всегда

40. ©2016 40
Используйте хорошо
NoSQL:
– запись в один поток
– memory-mapped files, IO scheduling не для БД
– один индекс на запрос
– не очень гибкий шардинг
– производительность тюнится только на уровне ОС
– нет атомарности на уровне одного запроса
– иногда скудный мониторинг, статистика

41. ©2016 41
Используйте хорошо
NoSQL:
− зачастую приходится писать кучу довольно
скучного кода на уровне приложения
+ чаще всего быстрее SQL-баз
+ проще развертывать, особенно шардинг
+ нет схемы, ALTER TABLE забыто, как страшный сон

42. ©2016 42
Используйте хорошо
SQL:
− медленнее
− сложнее
(−) много каверзных настроек
− в редких случаях непредсказуемо работает
(−) позволяет писать медленные/плохие запросы

43. ©2016 43
Используйте хорошо
SQL:
+ более популярно, язык у всех на 80% совпадает
+ хорошо изучено, стабильно
+ оптимизировано хранение данных
+ куча рычагов оптимизации
+ constraint'ы, триггеры, хранимые процедуры
+ ACID
+ B-Tree, R-Tree, GIN, GIST, hash-индексы

44. ©2016 44
Используйте хорошо
SQL:
(+) Join'ы, которые зло, но иногда выручают
+ очень навороченный оптимизатор запросов
+ параллельное исполнение (под)запросов
+ многоуровневое кеширование
+ статистика, мониторинг
+ можно писать сложные запросы,
не перенося логику в код приложения

45. 8) Как не завалить SQL БД

46. ©2016 46
Как не завалить SQL БД
▪ Не использовать JOIN’ы
▪ Не делать таблицы > 10 000 000 записей
▪ Не делать кучу индексов
▪ Не делать часто исполняемых сложных запросов
▪ Кешировать редко меняющиеся данные
▪ Не использовать БД как хранилище файлов
▪ Не использовать хранимые процедуры

47. ©2016 47
EVERYBODY LIES
Выводов нет, думайте
своей головой!

48. ©2016 48
Вопросы?
Аверин Сергей
twitter.com/ryba_xek
s@averin.ru
averin.ru/slides/
facebook.com/ryba.xek

49. acronis.com
blog.acronis.com
twitter.com/acronis
facebook.com/acronis
New Generation Data Protection
Powered by Acronis AnyData Technology