원자 카운터 Postgres 대 MongoDB

Question

매우 큰 카운터 시스템을 구축 중입니다. 분명히하기 위해 시스템은 데이터 스트림 (약 50 억 ~ 1 억 개의 크기)에서 도메인이 발생하는 횟수를 계산합니다.

시스템은 각 요소를 개별적으로 처리하고 해당 도메인의 카운터와 처리 날짜에 대한 데이터베이스 요청을합니다. 구조는 다음과 같습니다 :

stats_table (or collection) 
----------- 
id 
domain (string) 
date (date, YYYY-MM-DD) 
count (integer) 

초기의 암시는 원자 카운터 기능 때문에 MongoDB를 사용하는 것이 었습니다. 그러나 내가 그것에 대해 더 생각했을 때, 나는 Postgres 업데이트가 이미 원자 적으로 발생했다는 것을 알았다. (최소한 this question이 나를 믿게 만든다.)

내 질문은 여기 있습니다 : 하나 이상의 데이터베이스를 다른 곳에서 사용하면 어떤 이점이 있습니까? 하루에 약 5 백만 개의 도메인을 처리한다고 가정 할 때 여기에서 고려해야 할 핵심 사항은 무엇입니까?

Answer 1

Postgres의 모든 단일 작업은 자동으로 트랜잭션으로 래핑되고 MongoDB의 단일 문서에 대한 모든 작업은 원 자성입니다. Atomicity는이 경우에 하나의 데이터베이스를 다른 데이터베이스보다 선호하는 이유는 아닙니다.

개개의 카운트가 꽤 높을 수 있지만 카운트의 각 인스턴스가 아닌 집계 카운트 만 저장하는 경우 총 레코드 수는 너무 중요하지 않습니다. 수백만 개의 도메인을 추적하더라도 Mongo 또는 Postgres가 똑같이 잘 작동합니다.

MongoDB는 이벤트 로깅을위한 좋은 솔루션이지만, 수집하는 분석 데이터에 대한 흥미롭고 관계형 분석을 많이하고 싶다면 Postgres를 사용하는 것이 좋습니다. Mongo에서 이렇게 효율적으로 수행하려면 비정규 화 수준이 높아야하므로 앞으로 데이터를 어떻게 사용할 것인지에 대해 더 많이 생각할 것입니다.