Architecture de votre propre base de données - Partie 1
1. La nécessité de bases de données personnalisées dans le paysage technologique actuel
Ces dernières années, la communauté du développement a été témoin d'une explosion des frameworks front-end. Les options semblent infinies, avec de nouveaux frameworks émergeant régulièrement, chacun promettant de meilleures performances, plus de fonctionnalités ou une expérience de développement améliorée. Cette poussée souligne l'accent mis par l'industrie sur la création d'interfaces utilisateur dynamiques et réactives.
Mais qu'en est-il du backend ? Bien qu'il existe des frameworks backend notables comme Express.js (une option éprouvée), Fastify et Hono (un favori personnel), la variété ne semble pas aussi écrasante que sur le front-end. Cette disparité nous amène à considérer les bases de données, un élément essentiel du développement backend qui opère souvent en coulisses.
Étonnamment, il existe plus de bases de données sur le marché que de frameworks front-end. Cette abondance n'est pas immédiatement apparente, mais elle devient évidente lorsque l'on considère les besoins uniques des différentes organisations. De nombreuses entreprises ont développé leurs propres bases de données pour relever des défis spécifiques que les solutions existantes ne pouvaient pas résoudre efficacement.
Par exemple :
- Facebook avec Apache Cassandra : développé pour gérer des quantités massives de données sur plusieurs serveurs sans un seul point de défaillance.
- Google avec Bigtable : conçu pour le stockage de données à l'échelle du pétaoctet et un accès rapide, sous-tendant des services tels que la recherche Google et Google Analytics.
- Amazon avec DynamoDB : un service de base de données NoSQL évolutif optimisé pour les charges de travail à haut débit et les performances à faible latence.
- LinkedIn with Voldemort : un système de stockage clé-valeur distribué destiné à une évolutivité et une tolérance aux pannes élevées.
- Apple avec FoundationDB : une base de données distribuée axée sur les transactions ACID et l'évolutivité horizontale, fournissant une base solide pour des services comme iCloud.
Ces géants de la technologie ont créé des bases de données personnalisées pour répondre à des exigences de performances uniques, des besoins d'évolutivité et pour obtenir un avantage concurrentiel en optimisant leurs solutions de stockage de données.
Même si vous ne dirigez pas une entreprise opérant à une telle échelle, comprendre pourquoi et comment ces entreprises ont construit leurs propres bases de données peut être incroyablement instructif. Il souligne l'importance de disposer d'une solution de stockage de données adaptée aux besoins spécifiques de votre application.
Si l'idée de créer votre propre base de données vous intrigue, la première étape consiste à comprendre comment les bases de données stockent les données sur une machine. À un niveau fondamental, les bases de données gèrent la manière dont les données sont écrites et lues sur les supports de stockage, comment elles sont organisées en interne et comment elles peuvent être efficacement récupérées et manipulées.
Il existe deux principaux types d'approches de stockage de bases de données :
- Bases de données natives : systèmes autonomes comme MySQL et PostgreSQL. Ils s'exécutent en tant que processus serveur distincts et les applications s'y connectent via un réseau. Les bases de données natives sont conçues pour gérer plusieurs connexions simultanées et de gros volumes de données. Ils offrent des fonctionnalités étendues pour la gestion des transactions, le contrôle de la concurrence et la sécurité des données.
- Bases de données intégrées : les exemples incluent SQLite, LevelDB et RocksDB. Ces bases de données sont intégrées directement dans l'application et s'exécutent dans le même espace de processus. Ils sont légers, nécessitent une configuration minimale et sont idéaux pour les applications nécessitant un moyen simple, rapide et fiable de stocker des données sans la surcharge d'un serveur de base de données distinct.
En explorant ces concepts, vous commencez à comprendre les éléments constitutifs de l'architecture des bases de données. Que vous souhaitiez créer une base de données pour une application à grande échelle ou simplement satisfaire votre curiosité, approfondir le fonctionnement des bases de données peut améliorer considérablement vos compétences en développement et ouvrir de nouvelles possibilités d'optimisation de vos applications.
2. Choisir entre des bases de données natives et embarquées : s'appuyer sur des bibliothèques existantes
Maintenant, la question est : Quel type de base de données devez-vous utiliser : native ou intégrée ?
Écrire du code au niveau matériel en implémentant des structures de données telles que des B-Trees, des tables de hachage ou des LSM-Trees est une entreprise énorme et dépasse la portée de la plupart des projets. Au lieu de cela, l'objectif est de s'appuyer sur les bibliothèques existantes pour créer une solution adaptée à vos besoins.
Compte tenu de cette approche, les bases de données embarquées apparaissent comme le choix optimal. Les bases de données natives comme MySQL, PostgreSQL ou les services gérés comme AWS RDS, PlanetScale ou Neon DB sont robustes et conçues pour résoudre des problèmes de mise à l'échelle à grande échelle. Cependant, ils comportent des complexités telles que l'installation, la maintenance et les configurations réseau qui peuvent être inutiles pour votre application.
En choisissant une base de données embarquée, vous pouvez :
- Tirez parti des bibliothèques existantes : utilisez des bibliothèques de bases de données bien établies sans réinventer la roue.
- Simplifiez le déploiement : intégrez la base de données directement dans votre application, éliminant ainsi le besoin de serveurs séparés et de configurations complexes.
- Personnalisez efficacement : concentrez-vous sur la création de fonctionnalités spécifiques à votre application sans vous soucier de la surcharge d'une base de données native à part entière.
- Améliorez les performances : réduisez la latence en éliminant la communication réseau entre votre application et la base de données.
- Évitez la complexité inutile : contournez les complexités des solutions de mise à l'échelle abordées par les bases de données natives, qui peuvent être excessives pour vos besoins actuels.
Cette approche vous permet de développer une solution de base de données efficace, plus simple à gérer et parfaitement adaptée aux exigences spécifiques de votre application.
Conclusion et suite de la partie 2
Dans cette première partie, nous avons expliqué pourquoi vous souhaiterez peut-être créer une base de données personnalisée et exploré les différences entre les bases de données natives et intégrées. En choisissant de vous appuyer sur des bases de données intégrées et des bibliothèques existantes, vous pouvez créer une solution sur mesure sans vous lancer dans des implémentations de structures de données de bas niveau.
Dans la Partie 2, nous aborderons la sélection des bibliothèques de bases de données spécifiques à utiliser et définirons la portée de ce que nous construisons. Nous explorerons des options telles que SQLite, LevelDB et RocksDB, en discutant de leurs points forts et de leur adéquation à différents cas d'utilisation. De plus, nous expliquerons comment intégrer ces bibliothèques dans votre application et les personnaliser pour répondre à vos besoins uniques.
Restez à l'écoute pendant que nous passons de la compréhension conceptuelle à la mise en œuvre pratique, ouvrant la voie à la création d'une base de données qui non seulement répond à vos besoins actuels, mais qui est également adaptable aux défis futurs.
Prochaines étapes de la partie 2 :
- Sélection d'une bibliothèque de bases de données : nous évaluerons différentes bibliothèques de bases de données intégrées pour trouver la meilleure solution.
- Définir la portée du projet : décrivez clairement ce que nous souhaitons construire et les fonctionnalités dont nous avons besoin.
- Stratégies d'intégration : discutez de la manière d'intégrer de manière transparente la base de données choisie dans votre application.
- Techniques de personnalisation : explorez les moyens de personnaliser la bibliothèque de bases de données pour mieux répondre aux besoins de votre application.
- Considérations relatives aux performances : découvrez comment optimiser la vitesse et l'efficacité dans votre contexte spécifique.
À la fin de la partie 2, vous disposerez d'une base solide pour mettre en œuvre votre solution de base de données personnalisée, vous permettant de prendre le contrôle de vos stratégies de stockage et de gestion de données.
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Différents moteurs JavaScript ont des effets différents lors de l'analyse et de l'exécution du code JavaScript, car les principes d'implémentation et les stratégies d'optimisation de chaque moteur diffèrent. 1. Analyse lexicale: convertir le code source en unité lexicale. 2. Analyse de la grammaire: générer un arbre de syntaxe abstrait. 3. Optimisation et compilation: générer du code machine via le compilateur JIT. 4. Exécuter: Exécutez le code machine. Le moteur V8 optimise grâce à une compilation instantanée et à une classe cachée, SpiderMonkey utilise un système d'inférence de type, résultant en différentes performances de performances sur le même code.

Python convient plus aux débutants, avec une courbe d'apprentissage en douceur et une syntaxe concise; JavaScript convient au développement frontal, avec une courbe d'apprentissage abrupte et une syntaxe flexible. 1. La syntaxe Python est intuitive et adaptée à la science des données et au développement back-end. 2. JavaScript est flexible et largement utilisé dans la programmation frontale et côté serveur.

Le passage de C / C à JavaScript nécessite de s'adapter à la frappe dynamique, à la collecte des ordures et à la programmation asynchrone. 1) C / C est un langage dactylographié statiquement qui nécessite une gestion manuelle de la mémoire, tandis que JavaScript est dynamiquement typé et que la collecte des déchets est automatiquement traitée. 2) C / C doit être compilé en code machine, tandis que JavaScript est une langue interprétée. 3) JavaScript introduit des concepts tels que les fermetures, les chaînes de prototypes et la promesse, ce qui améliore la flexibilité et les capacités de programmation asynchrones.

Les principales utilisations de JavaScript dans le développement Web incluent l'interaction client, la vérification du formulaire et la communication asynchrone. 1) Mise à jour du contenu dynamique et interaction utilisateur via les opérations DOM; 2) La vérification du client est effectuée avant que l'utilisateur ne soumette les données pour améliorer l'expérience utilisateur; 3) La communication de rafraîchissement avec le serveur est réalisée via la technologie AJAX.

L'application de JavaScript dans le monde réel comprend un développement frontal et back-end. 1) Afficher les applications frontales en créant une application de liste TODO, impliquant les opérations DOM et le traitement des événements. 2) Construisez RestulAPI via Node.js et Express pour démontrer les applications back-end.

Comprendre le fonctionnement du moteur JavaScript en interne est important pour les développeurs car il aide à écrire du code plus efficace et à comprendre les goulots d'étranglement des performances et les stratégies d'optimisation. 1) Le flux de travail du moteur comprend trois étapes: analyse, compilation et exécution; 2) Pendant le processus d'exécution, le moteur effectuera une optimisation dynamique, comme le cache en ligne et les classes cachées; 3) Les meilleures pratiques comprennent l'évitement des variables globales, l'optimisation des boucles, l'utilisation de const et de locations et d'éviter une utilisation excessive des fermetures.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Les choix de Python et JavaScript dans les environnements de développement sont importants. 1) L'environnement de développement de Python comprend Pycharm, Jupyternotebook et Anaconda, qui conviennent à la science des données et au prototypage rapide. 2) L'environnement de développement de JavaScript comprend Node.js, VScode et WebPack, qui conviennent au développement frontal et back-end. Le choix des bons outils en fonction des besoins du projet peut améliorer l'efficacité du développement et le taux de réussite du projet.
