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Klassifizieren der Anwendungsworkload in Azure Cosmos DB for PostgreSQL

GILT FÜR: Azure Cosmos DB for PostgreSQL (unterstützt von der Citus-Datenbankerweiterung auf PostgreSQL)

Die folgenden allgemeinen Merkmale von Workloads sind am besten für Azure Cosmos DB for PostgreSQL geeignet.

Voraussetzungen

In diesem Artikel wird davon ausgegangen, dass Sie die grundlegenden Konzepte für die Skalierung kennen. Wenn Sie sie nicht gelesen haben, nehmen Sie sich einen Moment Zeit, um dies zu tun.

Merkmale von Mehrmandanten-SaaS

  • Mandanten sehen ihre eigenen Daten; sie können die Daten anderer Mandanten nicht sehen.
  • Die meisten B2B-SaaS-Apps sind mandantenübergreifend. Beispiele sind Salesforce oder Shopify.
  • In den meisten B2B-SaaS-Apps gibt es hunderte bis zehntausend Mandanten, und mehr Mandanten treten weiterhin bei.
  • SaaS-Apps mit mehreren Mandanten sind in erster Linie operativ/transaktionsal, wobei die Latenzanforderungen für ihre Datenbankabfragen im einstelligen Millisekundenbereich liegen.
  • Diese Apps verfügen über ein klassisches relationales Datenmodell und werden mithilfe von ORMs erstellt – z. B. RoR, Hibernate, Django, usw.

Merkmale der operative Echtzeitanalysen

  • Diese Apps verfügen über ein an Kunden/Benutzer gewandtes interaktives Analysedashboard mit einer Abfragelatenzanforderung unter einer Sekunde.
  • Hohe Parallelität erforderlich – mindestens 20 Benutzer.
  • Analysiert Daten, die neu sind, innerhalb der letzten Sekunde bis zu wenigen Minuten.
  • Die meisten verfügen über Zeitreihendaten wie Ereignisse, Protokolle, usw.
  • Allgemeine Datenmodelle in diesen Apps umfassen:
    • Sternschema – einige große/Faktentabellen, die restlichen sind klein/Dimensionstabellen
    • Meist weniger als 20 Haupttabellen

Merkmale der Transaktion mit hohem Durchsatz

  • Führen NoSQL/Dokumentstil-Workloads aus, erfordern jedoch PostgreSQL-Features wie Transaktionen, Fremd-/Primärschlüssel, Trigger, Erweiterung wie PostGIS, usw.
  • Der Workload basiert auf einem einzelnen Schlüssel. Verfügt über CRUD und Lookups basierend auf diesem Schlüssel.
  • Diese Apps verfügen über hohe Durchsatzanforderungen: Tausende bis Hunderttausende von TPS.
  • Abfragelatenz in einstelligen Millisekunden mit hoher Parallelitätsanforderung.
  • Zeitreihendaten, z. B. Internet der Dinge.

Nächste Schritte

Wählen Sie je nachdem, was am Besten zu Ihrer Anwendung passt: