scalability - 写RDBMS缺陷时没有水平可扩展性？还是所有 DBMS 都会发生这种情况？

Question

当您在读取数据库时遇到问题时，您有两种选择:通过在服务器中放置更多硬件来垂直扩展，或者通过放置第二台服务器来帮助卸载读取来水平扩展。

将读取卸载到第二台服务器，意味着所有写入都将命中两台服务器，而读取只命中一台。

问题是当你写到顶峰时，因为写必须发生在所有服务器上，这意味着所有服务器都将因写请求而重载，并且服务器无法使用。为问题添加更多服务器无济于事，因为它只会添加更多将过载的服务器。所以你必须垂直缩放。

这是 RDBMS 特有的东西吗？还是所有 DBMS 都会发生这种情况？

我知道您可以在软件方面做一些事情，并将数据库一分为二，例如。所有条目在一个数据库中以 0-m 开头，而在另一个数据库中以 n-z 开头，但恕我直言，它更像是一种解决方法，而不是问题的解决方案。

Answer 1

我看不出这会特定于关系模型。所有必须读取和写入的数据库(这是大多数数据库)都会有类似的问题。

就其值(value)而言，大多数数据库的读取次数远远多于写入次数，因此写入屋顶的发生频率比您想象的要低。此外，根据您的方法，负载平衡数据库往往是立即写入主数据库，并排队写入所有辅助数据库(至少根据我的经验)。

在这种情况下，您实际上并没有以用户身份等待多次写入，您只是等待第一次写入。 DBMS 本身管理实例之间的同步。这当然意味着辅助数据库可能不是完全最新的，但这是可以控制的。从技术上讲，这打破了整个系统的 ACID 属性，但可以围绕它进行架构设计。