OLTP の理解と適切なデータベースの選択

OLTP verstehen und die richtige Datenbank für Ihre Transaktions-Workloads auswählen

Einführung in OLTP (Online Transaction Processing)

Online Transaction Processing (OLTP) bezieht sich auf eine Klasse von Systemen, die zur Verwaltung transaktionsorientierter Anwendungen entwickelt wurden. Diese Anwendungen zeichnen sich typischerweise durch häufige Dateneingabe- und -abrufvorgänge in Echtzeit aus. Beispiele für OLTP-Systeme sind E-Commerce-Plattformen, Finanzdienstleistungen, Ticketbuchungssysteme und mehr. OLTP-Systeme erfordern Datenbanken, die umfangreiche Abfragen verarbeiten können und die Datenkonsistenz und -zuverlässigkeit gewährleisten, selbst wenn Hunderte oder Tausende von Transaktionen gleichzeitig stattfinden.

Eine OLTP-Datenbank ist für solche Systeme unerlässlich, da sie das schnelle Erstellen, Lesen, Aktualisieren und Löschen (CRUD) von Datensätzen unterstützt. Die Datenbank muss die ACID-Konformität (Atomizität, Konsistenz, Isolation, Haltbarkeit) gewährleisten, um diese Vorgänge ohne Verlust der Datenintegrität verarbeiten zu können.

In diesem Blog erfahren Sie, wie Sie die richtige OLTP-Datenbank auswählen, welche Optionen im Open-Source-Ökosystem verfügbar sind und welche Vor- und Nachteile sie haben.

Wichtige Faktoren, die bei der Auswahl einer OLTP-Datenbank zu berücksichtigen sind

Die Wahl der richtigen OLTP-Datenbank ist eine wichtige Entscheidung für jedes Unternehmen, da sie sich auf Leistung, Skalierbarkeit und Datenintegrität auswirkt. Hier sind einige Faktoren, die Sie berücksichtigen sollten:

1. ACID 준수

• 의미: OLTP 데이터베이스는 안정적인 트랜잭션 처리를 보장하기 위해 ACID 원칙을 따라야 합니다.
  • 원자성: 트랜잭션의 모든 부분이 단일 단위로 처리되도록 합니다(완전히 완료되거나 롤백됨).
  • 일관성: 트랜잭션 전후에 데이터베이스가 유효한 상태로 유지되도록 보장합니다.
  • 격리: 동시 트랜잭션이 서로 영향을 미치지 않도록 합니다.
  • 내구성: 일단 트랜잭션이 커밋되면 시스템 오류가 발생하더라도 영구적으로 저장됩니다.
• 중요한 이유: ACID 원칙을 위반하면 데이터 손상, 데이터 무결성 손실 또는 일관되지 않은 결과가 발생할 수 있으며 이는 은행이나 소매업과 같은 OLTP 애플리케이션에서 매우 중요할 수 있습니다.

2. 공연

• 의미: 짧은 대기 시간을 유지하면서 많은 수의 초당 트랜잭션(TPS)을 처리할 수 있는 데이터베이스의 능력.
• 중요한 이유: 고성능 데이터베이스는 POS 시스템, 온라인 결제, 고객 관리 시스템과 같이 실시간 데이터 처리가 필요한 애플리케이션에 매우 중요합니다.

3. 확장성

• 의미: 데이터 및 트랜잭션 로드가 증가함에 따라 데이터베이스가 확장되는 능력입니다.
  • 수직적 확장성: 기존 서버에 더 많은 성능(CPU, RAM 등)을 추가합니다.
  • 수평적 확장성: 여러 서버에 데이터를 분산합니다.
• 중요한 이유: 비즈니스가 성장함에 따라 거래 규모와 복잡성도 커지고 있습니다. 대대적인 재설계 없이 성능을 유지하려면 데이터베이스를 적절하게 확장해야 합니다.

4. 데이터 무결성 및 보안

• 의미: 데이터의 정확성을 유지하고 무단 액세스 또는 손상으로부터 데이터를 보호합니다.
• 중요한 이유: 거래 데이터베이스에는 금융 기록, 개인 정보, 재고 데이터와 같은 민감한 정보가 포함되는 경우가 많으므로 데이터 무결성과 보안을 보장하는 것은 신뢰와 규정 준수를 유지하는 데 중요합니다.

5. 유지보수 용이성

• 의미: 데이터베이스는 설정, 유지 관리 및 업그레이드가 쉬워야 합니다.
• 중요한 이유: 복잡한 데이터베이스 시스템은 유지 관리 비용이 많이 들고 운영 중단 시간이 발생하여 비즈니스 운영에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다.

6. 비용

• 의미: 데이터베이스 라이선스, 배포 및 유지 관리와 관련된 비용입니다.
• 중요한 이유: 많은 기업, 특히 스타트업이나 소규모 기업의 경우 비용을 낮추는 것이 필수적입니다. 오픈 소스 데이터베이스는 상용 솔루션에 비해 비용 효율적인 옵션을 제공합니다.

최고의 오픈 소스 OLTP 데이터베이스

OLTP 시스템에서 강력한 성능과 확장성으로 인기를 얻은 오픈 소스 데이터베이스가 많이 있습니다. 최고의 오픈 소스 옵션과 각각의 장단점에 대해 논의해 보겠습니다.

1. 포스트그레SQL

개요: PostgreSQL은 가장 인기 있는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 중 하나입니다. 견고성과 확장성으로 잘 알려진 PostgreSQL은 JSON 스토리지, 사용자 정의 데이터 유형, 인덱싱과 같은 고급 기능을 지원합니다.

장점:

• ACID 규정 준수: ACID 트랜잭션을 완벽하게 지원하여 OLTP 시스템의 데이터 무결성을 보장합니다.
• 성능: 클러스터링을 통한 수직 및 수평 확장성을 모두 지원하여 트랜잭션 워크로드에서 탁월한 성능을 발휘합니다.
• 확장성: 사용자 정의 함수, 데이터 유형 및 PostGIS와 같은 확장 기능(지리적 데이터용)을 추가할 수 있습니다.
• 커뮤니티 지원: 강력한 커뮤니티와 새로운 기능이 포함된 정기적인 업데이트.

단점:

• 복잡성: PostgreSQL은 특히 대규모 고성능 시스템의 경우 구성 및 조정이 복잡할 수 있습니다.
• 수평 확장: PostgreSQL은 확장을 지원하지만 일부 NoSQL 데이터베이스나 분산 관계형 데이터베이스만큼 원활하지는 않습니다.

최고의 사용 사례: 금융 시스템, 금융 애플리케이션, SaaS 플랫폼, CRM 시스템

2. MySQL / MariaDB

概要: MySQL は、もう 1 つのよく知られたオープンソース リレーショナル データベースです。 MySQL のフォークである MariaDB は、オープンソースに適した性質とパフォーマンスの向上により人気が高まっています。

長所:

• ACID コンプライアンス: MySQL (InnoDB ストレージ エンジンを使用) と MariaDB は ACID トランザクションを完全にサポートしており、OLTP ワークロードに最適です。
• 幅広い採用: 非常に人気があり、大規模なユーザー ベースとコミュニティがあります。
• パフォーマンス: MySQL は、特に読み取り負荷の高い OLTP 環境において、高速かつ軽量です。
• 低コスト: どちらも無料でオープンソースであるため、中小企業や新興企業にとって手頃な価格になります。

短所:

• 限られた高度な機能: MySQL には、より豊富なインデックス作成やより複雑なデータ型のネイティブ サポートなど、PostgreSQL にある高度な機能の一部がありません。
• シャーディングとレプリケーション: 一部の分散データベースと比較して、水平スケーリングまたはシャーディングの実装がより複雑です。

ベスト ユース ケース: 電子商取引プラットフォーム、コンテンツ管理システム、単純な金融アプリケーション。

3. ゴキブリDB

概要: CockroachDB は、高可用性と水平スケーリングを目的に設計されたオープンソースの分散 SQL データベースです。分散トランザクション全体で強力な ACID 保証を提供します。

長所:

• 分散設計: ノード間でデータを自動的にシャード化し、水平方向の拡張を容易にします。
• 復元力: 最小限のダウンタイムでノードの障害に耐えるように設計されています。
• ACID 準拠: ACID に完全準拠した分散トランザクションをサポートします。
• クラウドネイティブ: クラウド展開およびマルチリージョン アプリケーション向けに最適化されています。

短所:

• 若いエコシステム: CockroachDB は PostgreSQL や MySQL と比べて比較的新しいため、サードパーティの統合やコミュニティ リソースが少ない可能性があります。
• 複雑さ: 従来のリレーショナル データベースと比較して、セットアップがより複雑です。

ベスト ユース ケース: グローバル トランザクション システム、分散アプリケーション、クラウド ネイティブ サービス。

4. MongoDB (トランザクションサポートあり)

概要: MongoDB は、新しいバージョン (バージョン 4.0 以降) でマルチドキュメント ACID トランザクションのサポートが追加された NoSQL データベースです。これにより、いくつかの OLTP ユースケースの候補となります。

長所:

• 柔軟性: 非構造化データまたは半構造化データを処理できるため、データ モデルが時間の経過とともに進化する可能性があるシナリオに役立ちます。
• 水平スケーラビリティ: MongoDB は水平スケーリングとシャーディング用に構築されています。
• 高パフォーマンス: 読み取りが多いアプリケーションや特定の書き込みが多いワークロードに優れています。

短所:

• 複雑なトランザクション: MongoDB は ACID トランザクションをサポートしていますが、従来の SQL データベースと比較して、複雑なトランザクション ワークフローに対して堅牢性や効率性が劣ります。
• 一貫性の問題: MongoDB はパフォーマンスとスケーラビリティのために一貫性を犠牲にすることがよくありますが、これはすべての OLTP シナリオに適しているわけではない可能性があります。

ベスト ユース ケース: 電子商取引カタログやコンテンツ管理システムなど、柔軟なスキーマ要件または部分的な OLTP ワークロードを持つアプリケーション。

一般的なオープンソース OLTP データベースの比較

Database	ACID Compliance	Performance	Scalability	Ease of Use	Best Use Cases
PostgreSQL	Full	High	Vertical/Horizontal	Moderate	Financial systems, CRM, ERP
MySQL/MariaDB	Full (InnoDB engine)	High	Vertical	Easy	E-commerce, CMS, small to medium systems
CockroachDB	Full	High	Horizontal	Moderate	Distributed/global systems, cloud-native apps
MongoDB	Partial	Moderate-High	Horizontal	Easy	Applications with flexible schemas, semi-OLTP

データベース ACID コンプライアンス パフォーマンス スケーラビリティ 使いやすさ ベストユースケース PostgreSQL フル 高い 縦/横 中程度 金融システム、CRM、ERP MySQL/MariaDB フル (InnoDB エンジン) 高い 垂直 簡単 電子商取引、CMS、小規模から中規模のシステム ゴキブリDB フル 高い 水平 中程度 分散/グローバル システム、クラウドネイティブ アプリ MongoDB 部分的 中～高 水平 簡単 柔軟なスキーマを備えたアプリケーション、セミ OLTP テーブル>

결론

올바른 OLTP 데이터베이스를 선택하는 것은 트랜잭션 볼륨, 성능 요구 사항, 확장성, 데이터 구조 등 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. PostgreSQL, MySQL/MariaDB, CockroachDB 및 MongoDB와 같은 오픈 소스 데이터베이스는 트랜잭션 작업 부하를 처리하기 위한 탁월한 옵션을 제공합니다. 자신의 강점과 장단점.

고급 기능과 강력한 ACID 규정 준수가 필요하다면 PostgreSQL이 탁월한 선택입니다. 읽기/쓰기 요구 사항이 높은 단순한 애플리케이션의 경우 MySQL/MariaDB가 견고하고 비용 효율적인 옵션이 될 수 있습니다. 전 세계적으로 분산된 애플리케이션의 경우 CockroachDB는 수평적 확장 및 복원력 분야에서 최첨단 기능을 제공합니다. MongoDB는 NoSQL 사용 사례에 더 적합하면서도 트랜잭션 지원과 스키마 유연성이 모두 필요한 애플리케이션을 위한 유연한 선택으로 떠올랐습니다.

궁극적으로 애플리케이션의 고유한 요구 사항을 이해하면 OLTP 워크로드에 가장 적합한 데이터베이스를 찾는 데 도움이 됩니다.

각 플랫폼은 그 자체로 강력하며 최선의 선택은 궁극적으로 특정 사용 사례, 팀 전문 지식, 장기적인 데이터 전략에 따라 달라집니다.

이러한 다양한 유형의 OLTP DB 작업과 관련하여 공유할 질문이나 경험이 있는 경우 어떤 유형을 구현하고 어떤 데이터 유형에 가장 적합한지 알려주세요. 아래에 댓글을 남겨주세요!
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