22 अप्रैल 2025·8 मिनट
LLM कैसे उत्पाद आवश्यकताओं से डेटाबेस चुनते हैं — और क्यों विफल होते हैं
LLM कैसे उत्पाद आवश्यकताओं से डेटाबेस चुनते हैं, वे क्या चूकते हैं, और किसी सिफारिश पर भरोसा करने से पहले उसे सत्यापित करने के लिए एक व्यावहारिक चेकलिस्ट।
LLM कैसे उत्पाद आवश्यकताओं से डेटाबेस चुनते हैं, वे क्या चूकते हैं, और किसी सिफारिश पर भरोसा करने से पहले उसे सत्यापित करने के लिए एक व्यावहारिक चेकलिस्ट।
टीमें LLM से डेटाबेस करने के लिए उसी वजह से पूछती हैं जिस वजह से वे ईमेल ड्राफ्ट कराने या स्पेक्स संक्षेप करने के लिए पूछते हैं: यह शुरू करने से तेज़ है। जब आप PostgreSQL, DynamoDB, MongoDB, Elasticsearch, Redis, ClickHouse और और विकल्पों की दर्जनों सूची के सामने हों—तो एक LLM जल्दी से शॉर्टलिस्ट बना सकता है, ट्रेडऑफ बता सकता है, और टीम डिस्कशन के लिए "पर्याप्त" शुरुआत दे सकता है।
सही उपयोग पर, यह उन आवश्यकताओं को स्पष्ट करने पर भी मजबूर करता है जिन्हें आप वरना अस्पष्ट छोड़ देते।
सादे शब्दों में: आप उत्पाद का वर्णन करते हैं ("लिस्टिंग और चैट वाला मार्केटप्लेस"), डाटा ("यूज़र्स, ऑर्डर्स, मैसेजेस"), और पाबंदियाँ ("1M उपयोगकर्ताओं तक स्केल होना चाहिए, तेज़ सर्च चाहिए, कम ऑपरेशनल मेहनत चाहिए"). LLM तब उन जरूरतों को आम आर्किटेक्चरल पैटर्न से मेल कर देता है:
यह मैपिंग शुरुआती चरण में वास्तव में उपयोगी हो सकती है, विशेषकर जब वैकल्पिक विकल्प खाली पेज ही हो।
LLM सिफारिश को एक परिकल्पना मानकर व्यवहार करना बेहतर है, न कि आर्किटेक्चर का अंतिम फ़ैसला। यह आपकी मदद कर सकता है:
लेकिन यह आपके वास्तविक ट्रैफ़िक पैटर्न, डेटा ग्रोथ, टीम स्किल्स, विक्रेता सीमाएँ, या परिचालन सहनशीलता बिना सावधान इनपुट्स के नहीं जान सकता—और तब भी यह प्रोडक्शन टेस्ट नहीं चलाएगा।
LLM अपेक्षाकृत पूर्वानुमेय तरीकों में असफल होते हैं: लोकप्रिय नियमों पर निर्भर रहना, गायब विवरणों का अनुमान लगाना, ट्रांज़ैक्शन और कंसिस्टेंसी जरूरतों की उपेक्षा करना, बिना बेंचमार्क के प्रदर्शन मान लेना, और लागत व ऑपरेशनल बोझ को कम आंकना।
बाँकी इस लेख में उन विफलता मोड्स का विवरण है और अंत में एक व्यावहारिक चेकलिस्ट है जिससे आप किसी भी LLM डेटाबेस सलाह की पुष्टि कर सकें—उससे पहले कि आप किसी स्टैक के लिए प्रतिबद्ध हों।
जब आप किसी LLM से “डेटाबेस की सिफारिश करें” कहते हैं, तो वह इंजीनियर की तरह डेटाबेस का मूल्यांकन नहीं करता। वह आपके प्रॉम्प्ट को अनुमानित आवश्यकताओं में बदलता है, उन्हें पहले से देखे गए पैटर्न से मेल कराता है, और फिर ऐसा उत्तर देता है जो एक निर्णय जैसा लगता है।
इनपुट्स सिर्फ वे स्पष्ट विवरण नहीं होते जो आप देते हैं (ट्रैफ़िक, डेटा साइज, कंसिस्टेंसी)। मॉडल यह भी इस्तेमाल करता है:
कई प्रॉम्प्ट अपूर्ण होते हैं, इसलिए मॉडल अक्सर अंतर पूरक अनुमान लगा देता है—कभी सही, कभी नहीं।
अधिकांश प्रतिक्रियाएँ तीन स्तरों में आती हैं:
परिणाम स्पष्ट सिफारिश जैसा लग सकता है, लेकिन यह अक्सर पारंपरिक विकल्पों का एक संरचित सारांश होता है।
LLM उदाहरणों से सामान्यीकृत करते हैं; वे आपका वर्कलोड नहीं चलाते, आपका स्कीमा नहीं निरीक्षण करते, और क्वेरीज का बेंचमार्क नहीं करते। यदि प्रशिक्षण डेटा में "high scale" और "NoSQL" के बीच मजबूत एसोसिएशन है, तो आपको वही उत्तर मिल सकता है भले ही एक अच्छी तरह-ट्यून किया SQL सिस्टम बेहतर बैठता हो।
आत्मविश्वासी भाषा शैली है, न कि मापन। जब तक मॉडल स्पष्ट रूप से मान्यताएँ नहीं बताता ("मैं मान रहा हूँ कि अधिकतर append-only writes हैं और eventual consistency स्वीकार्य है"), तब तक निश्चितता वास्तविक अनिश्चितता को छिपा सकती है: गायब इनपुट्स और बिना परखे गये प्रदर्शन दावे।
जब लोग कहते हैं "उत्पाद आवश्यकताओं के आधार पर डेटाबेस चुनें," वे अक्सर "हम यूज़र और ऑर्डर स्टोर करते हैं" से बहुत अधिक मतलब रखते हैं। एक अच्छा डेटाबेस चुनाव दर्शाता है कि उत्पाद क्या करता है, तनाव के दौरान कैसे व्यवहार करना चाहिए, और आपकी टीम क्या वास्तव में ऑपरेट कर सकती है।
उत्पाद का आकार समझ कर शुरू करें: मुख्य एंटिटीज़, उनका आपस में संबंध, और कौन सी क्वेरीज असली वर्कफ़्लो चलाती हैं।
क्या आपको बहुत सारे attributes पर एड-हॉक फ़िल्टर और रिपोर्टिंग की ज़रूरत है? क्या आप जॉइन्स पर निर्भर हैं? क्या आप मुख्य रूप से एक रिकॉर्ड को आईडी से पढ़ रहे हैं, या टाइम रेंज स्कैन कर रहे हैं? ये विवरण तय करते हैं कि SQL टेबल, डॉक्यूमेंट मॉडल, wide-column पैटर्न, या सर्च इंडेक्स सबसे उपयुक्त है।
डेटाबेस फीचर्स जितना मायने रखते हैं उतना ही सीमाएँ भी:
एक सिस्टम जो कुछ सेकंड की देरी सहन कर सकता है, बहुत अलग है उससे जो 200ms के अंदर पेमेंट कन्फर्म करना चाहिए।
एक "परफेक्ट" डेटा मॉडल भी विफल हो जाता है यदि ऑपरेशन फिट नहीं होते:
कम्प्लायंस आवश्यकताएँ विकल्पों को जल्दी संकुचित कर सकती हैं:\n
LLM अक्सर इन जरूरतों को अस्पष्ट प्रॉम्प्ट से अनुमान लगा लेता है—इसलिए यहाँ स्पष्ट होना मददगार सिफारिश और आत्मविश्वासी गलती के बीच का अंतर है।
LLM अक्सर कुछ बताई गई जरूरतों ("रियल-टाइम", "स्केल", "लचीला स्कीमा") को परिचित श्रेणी लेबल से जोड़ देते हैं ("NoSQL उपयोग करें", "Postgres उपयोग करें")। यह ब्रेनस्टॉर्मिंग के लिए उपयोगी हो सकता है, पर तर्क तब भटकता है जब मॉडल डेटाबेस फीचर्स को उत्पाद की ज़रूरतों के समान मान लेता है।
एक फीचर सूची (ट्रांज़ैक्शन्स, JSON समर्थन, फुल-टेक्स्ट सर्च, शार्डिंग) ठोस लगती है, फिर भी उत्पाद की जरूरतें आमतौर पर परिणामों का वर्णन करती हैं: स्वीकार्य लेटेंसी, सटीकता नियम, ऑडिटेबिलिटी, टीम स्किल्स, माइग्रेशन सीमाएँ, और बजट।
एक LLM फीचर्स चेक-ऑफ़ कर सकता है और फिर भी मिस कर सकता है कि उत्पाद को प्रेडिक्टेबल सपोर्ट वर्कफ़्लो, परिपक्व इकोसिस्टम, या होस्टिंग विकल्प की आवश्यकता है जिसे आपकी कंपनी इस्तेमाल कर सकती है।
कई सिफारिशें यह मान कर चलती हैं कि यदि कोई डेटाबेस किसी डेटा टाइप को स्टोर कर सकता है, तो वह उत्पाद के लिए अच्छा रहेगा। कठिनाई डेटा और क्वेरी के बीच के रिश्ते में है: आप कैसे फ़िल्टर करेंगे, जॉइन करेंगे, सॉर्ट और एग्रीगेट करेंगे—किस वॉल्यूम पर और किस अपडेट पैटर्न के साथ।
दो सिस्टम जो दोनों "यूज़र इवेंट्स" स्टोर कर सकते हैं, अलग व्यवहार कर सकते हैं यह इस बात पर निर्भर करता है कि आपको चाहिए:\n\n- कई डायमेंशन्स पर एड-हॉक एनालिटिक्स\n- पर-यूज़र टाइमलाइन जिसमें सख्त ऑर्डरिंग हो\n- क्रॉस-एंटिटी कंस्ट्रेंट्स (उदा., इन्वेंटरी ज़ीरो से नीचे नहीं जाना चाहिए)
LLM कह सकता है "डेटाबेस X तेज़ है," पर प्रदर्शन स्कीमा विकल्पों, इंडेक्सिंग, पार्टिशनिंग, क्वेरी पैटर्न, और समवर्तीता पर निर्भर करता है। कुछ छोटे बदलाव—एक कंपोजिट इंडेक्स जोड़ने या अनबाउंड स्कैन से बचने जैसे—परिणाम बदल सकते हैं। प्रतिनिधि डेटा और क्वेरीज के बिना "तेज़" केवल एक अनुमान है।
भले ही दो डेटाबेस तकनीकी रूप से आवश्यकताओं को पूरा कर सकें, बेहतर विकल्प वह हो सकता है जिसे आपकी टीम विश्वसनीय रूप से चला सके: बैकअप और रिस्टोर का समय, मॉनिटरिंग, ऑन-कॉल लोड, वेंडर लॉक-इन, लागत पूर्वानुमान, और अनुपालन।
LLM इन वास्तविकताओं को कम महत्व देता है जब तक आप उन्हें स्पष्ट रूप से न बताएं।
LLM अक्सर डेटाबेस प्रश्नों का उत्तर प्रसिद्ध दोहराए जाने वाले "नियमों" पर देते हैं, जैसे "NoSQL बेहतर स्केल करता है" या "Postgres सब कर सकता है." ये शॉर्टकट आत्मविश्वासी लगते हैं, पर वे उत्पाद की जटिल वास्तविकता को समतल कर देते हैं: आप क्या स्टोर करते हैं, कैसे क्वेरी करते हैं, और जब चीज़ें गलत जाती हैं तो विफलता कैसी दिखती है।
एक आम पैटर्न है यदि आप वृद्धि, हाई ट्रैफ़िक, या "बिग डेटा" का उल्लेख करते हैं तो मॉडल सुरक्षित विकल्प के रूप में NoSQL सुझाता है। समस्या यह है कि "स्केल" शायद ही कभी पहला अनसॉल्व्ड प्रॉब्लम होता है। कई ऐप्स सीमाओं तक पहुँचते हैं क्योंकि:
ऐसे मामलों में, डेटाबेस बदलना मूल कारण को ठीक नहीं करता—यह केवल टूल बदल देता है।
नियम अक्सर उन आवश्यकताओं को छोड़ देते हैं जो डेटाबेस फिट को भारी रूप से प्रभावित करती हैं। एक LLM डॉक्यूमेंट स्टोर की सिफारिश कर सकता है जबकि यह अनदेखा कर रहा हो कि आपको चाहिए:\n\n- मल्टी-स्टेप अपडेट जो साथ में सफल या असफल होने चाहिए (ट्रांज़ैक्शन्स)\n- बैलेंस, इन्वेंटरी, या बुकिंग जैसी चीज़ों के लिए सख्त सटीकता (स्ट्रॉन्ग कंसिस्टेंसी)\n- एग्रीगेटेड रिपोर्टिंग जो एंटिटीज़ के बीच डेटा जोड़ती है (कॉम्प्लेक्स जॉइन्स)
ये जरूरतें स्वचालित रूप से NoSQL को नहीं निकालतीं, पर वे बार-बार यह बताती हैं कि आपको सावधानी और अतिरिक्त वास्तुकला-कार्य की आवश्यकता होगी—जो LLM ने इशारा नहीं किया होगा।
जब सिफारिश किसी स्लोगन पर बनी हो न कि आपके वास्तविक एक्सेस पैटर्न पर, तो जोखिम सिर्फ उपयुक्त न होने का नहीं है—यह बाद में महंगा री-प्लेटफ़ॉर्मिंग है। डेटा माइग्रेट करना, क्वेरी पुश करना, और टीम को फिर से प्रशिक्षित करना तब ही होता है जब आप कम से कम अनुमति रखते हैं।
"नियम" को उत्तर नहीं, प्रश्न पूछने के लिए प्रेरक मानें: आप किस चीज़ को स्केल कर रहे हैं (रीड्स, राइट्स, एनालिटिक्स), क्या सटीक होना चाहिए, और कौन सी क्वेरीज अनिवार्य हैं।
LLM छोटे विवरण से कॉन्फिडेंट डेटाबेस पिक बना देता है—पर वे जरूरी पाबंदियों का निर्माण नहीं कर सकते जो असल में तय करती हैं कि विकल्प काम करेगा या नहीं। जब इनपुट अस्पष्ट होते हैं, सिफारिश एक खूबसूरती से तैयार अनुमान बन जाती है।
"रीयल-टाइम", "हाई ट्रैफ़िक", "स्केलेबल", या "एंटरप्राइज़-ग्रेड" जैसे शब्द किसी विशेष डेटाबेस से साफ़ मैप नहीं होते। "रीयल-टाइम" का मतलब डैशबोर्ड के लिए "5 सेकंड के भीतर अपडेट" हो सकता है—या ट्रेडिंग अलर्ट के लिए "50ms से कम"। "हाई ट्रैफ़िक" 200 request/sec हो सकता है या 200,000।
कठोर संख्याओं के बिना, LLM लोकप्रिय हीरिस्टिक्स पर लौट सकता है (उदा., "स्केल के लिए NoSQL", "सब कुछ के लिए Postgres") भले ही सच्ची ज़रूरतें कहीं और हों।
यदि आप ये नहीं देते, मॉडल चुपचाप मान लेगा:\n\n- पढ़ने/लिखने की QPS (पीक बनाम औसत)\n- p95/p99 लेटेंसी लक्ष्य (और क्या ये रीड्स, राइट्स दोनों पर लागू हैं)\n- डेटासेट आकार अभी, वृद्धि दर, रिटेंशन नीति\n- ऑब्जेक्ट साइज (wide rows? बड़े blobs?) और इंडेक्स कार्डिनैलिटी
सबसे हानिकारक omissions अक्सर क्वेरी-आकृति से जुड़े होते हैं:\n\n- रिपोर्टिंग और एनालिटिक्स (group-bys, time buckets)\n- कई फील्ड्स पर फ़िल्टर/सॉर्ट करना\n- सपोर्ट और डिबगिंग के लिए एड-हॉक क्वेरीज\n- बैकफिल्स, रिप्रोसेसिंग, और "user X के लिए सब दिखाओ" जैसी lookup क्वेरीज
एक ऐसा डेटाबेस जो की-वैल्यू एक्सेस में माहिर है, वह उत्पाद के अचानक लचीले फ़िल्टरिंग और भरोसेमंद रिपोर्टिंग की ज़रूरत में संघर्ष कर सकता है।
"डेटाबेस चयन" को दो-स्टेप इंटरैक्शन मानें: पहले सीमाएँ इकट्ठा करें, फिर सिफारिश दें। एक अच्छा प्रॉम्प्ट (या आंतरिक चेकलिस्ट) डेटाबेस नामित करने से पहले संख्याएँ और उदाहरण क्वेरीज माँगना चाहिए।
एक आम LLM गलती यह है कि वे एक डेटाबेस "श्रेणी" (SQL, डॉक्यूमेंट, ग्राफ, wide-column) सुझाते हैं बिना यह सत्यापित किए कि उत्पाद का डेटा वास्तव में उस मॉडल में फिट होता है। परिणाम: ऐसा स्टोर चुनना जो सुनने में वर्कलोड के लिए सही लगता है, पर जानकारी की संरचना से संघर्ष करता है।
LLM अक्सर रिश्तों की गहराई और कार्डिनैलिटी को नज़रअंदाज़ कर देते हैं: one-to-many बनाम many-to-many, नेस्टेड ownership, साझा संस्थाएं, और उपयोगकर्ताओं द्वारा कितनी बार उन पर traversal होता है।
डॉक्यूमेंट डेटाबेस "यूज़र प्रोफाइल" के लिए सहज लग सकता है, पर यदि आपका उत्पाद लगातार क्रॉस-एंटिटी क्वेरीज करता है—"किसी भी सदस्य की भूमिका में पिछले 7 दिनों में हुए परिवर्तन वाले सभी प्रोजेक्ट" या "सब टीमों में शीर्ष 20 टैग फिल्टर करके"—तो आप केवल एक डॉक्यूमेंट फेच नहीं कर रहे; आप जॉइन कर रहे हैं।
जब जॉइन्स अक्सर होते हैं, तो आपके पास विकल्प होते हैं:\n\n- ऐप कोड में जॉइन्स सिमुलेट करना (अतिरिक्त राउंड ट्रिप्स और जटिलता), या\n- भारी डिनॉर्मलाइज़ेशन (दस्तावेज़ों में डेटा की नकल)
डुप्लिकेशन मुफ़्त नहीं है। यह write amplification बढ़ाता है, अपडेट्स को संगत रखना कठिन बनाता है, ऑडिट को जटिल बनाता है, और सूक्ष्म बग पैदा कर सकता है ("कौन-सी कॉपी स्रोत है?")। LLM कभी-कभी डिनॉर्मलाइज़ेशन की सिफारिश ऐसे बताता है जैसे यह एक बार का मॉडलिंग विकल्प हो, न कि जारी ऑपरेशनल बोझ।
LLM सिफारिश स्वीकार करने से पहले एक त्वरित वास्तविकता परीक्षण कराएँ:\n\n1. एक उम्मीदवार स्कीमा स्केच करें (टेबल/कलेक्शंस/नोड्स) साथ में प्राइमरी कीज़ और कुछ महत्वपूर्ण रिश्ते।\n2. 5–10 "की क्वेरीज" लिखें जो प्रोडक्ट को सपोर्ट करती हैं (फ़िल्टर, सॉर्ट, एग्रीगेशन, क्रॉस-एंटिटी लुकअप)।\n3. पूछें: क्या यह डेटाबेस इन क्वेरीज को स्वाभाविक और प्रभावी ढंग से व्यक्त करता है, बिना हीरोिक डिनॉर्मलाइज़ेशन या मल्टी-स्टेप ऐप जॉइन्स के?
यदि मॉडल और क्वेरीज मेल नहीं खाते, तो सिफारिश शोर है—भले ही वह आत्मविश्वासी लगे।
LLM अक्सर "कंसिस्टेंसी" को प्राथमिकता नहीं देते बल्कि एक पसंद मान लेते हैं। इससे ऐसी सिफारिशें आती हैं जो कागज़ पर सही दिखती हैं ("स्केलेबल NoSQL"), पर वास्तविक उपयोगकर्ता कार्रवाइयों में फिसल जाती हैं जहाँ एटॉमिक, मल्टी-स्टेप अपडेट्स जरूरी हैं।
कई प्रोडक्ट फ्लो एकल लिखाई नहीं हैं—वे कई लिखाइयाँ हैं जिन्हें या तो सभी होना चाहिए या कोई नहीं।
पेमेंट्स इसका क्लासिक उदाहरण है: चार्ज बनाना, इनवॉइस को चिह्नित करना, खाता बैलेंस घटाना, और ऑडिट रिकॉर्ड जोड़ना। यदि किसी भी स्टेप के बाद अगला असफल हो जाए, आपने असंगति पैदा कर दी है जिसे उपयोगकर्ता और फ़ाइनेंस नोटिस करेंगे।
इन्वेंटरी भी इसी तरह है: स्टॉक रिज़र्व करना, ऑर्डर बनाना, और उपलब्धता अपडेट करना। ट्रांज़ैक्शन के बिना आप पीक के दौरान oversell कर सकते हैं या आंशिक विफलताओं का सामना कर सकते हैं।
LLM कभी-कभी eventual consistency को UI के "बाद में रीफ़्रेश" के बराबर समझ लेते हैं। पर सवाल यह है कि क्या व्यवसायिक क्रिया विचलन सहन कर सकती है।
बुकिंग संघर्ष बताते हैं कि यह क्यों मायने रखता है: दो उपयोगकर्ता एक ही स्लॉट बुक करने की कोशिश करते हैं। यदि सिस्टम दोनों को स्वीकार कर लेता है और "बाद में सुलझाता है," तो आप UX खराब कर रहे हैं—न कि सुधार रहे हैं—और कस्टमर सपोर्ट व रिफंड्स बढ़ेंगे।
एक डेटाबेस जो ट्रांज़ैक्शन्स सपोर्ट करता भी है, उसके चारों तरफ का वर्कफ़्लो स्पष्ट सिमेंटिक्स चाहिए:\n\n- Idempotency keys ताकि दो बार क्लिक करने पर दो बार चार्ज न हो जाए।\n- Retries जो आंशिक विफलताओं और टाइमआउट्स में सुरक्षित हों।\n- Exactly-once प्रभाव (या जानबूझकर वैकल्पिक “at-least-once + dedupe”) इवेंट्स, वेबहुक्स, और बैकग्राउंड जॉब्स के लिए।
जब LLM इन बातों की अनदेखी करता है, तो वह ऐसी आर्किटेक्चर सुझा सकता है जिन्हें सामान्य उत्पाद सटीकता तक पहुँचाने के लिए ही विशेषज्ञ-स्तरीय वितरित सिस्टम कार्य की ज़रूरत पड़े।
LLM अक्सर किसी डेटाबेस को "तेज़" कह देते हैं जैसे कि गति इंजन की अंतर्निहित गुण हो। वास्तव में, प्रदर्शन आपके वर्कलोड, स्कीमा, क्वेरी आकार, इंडेक्स, हार्डवेयर, और ऑपरेशनल सेटिंग्स के बीच एक अंतःक्रिया है।
यदि आप यह निर्दिष्ट नहीं करते कि किस चीज़ को तेज़ होना चाहिए—single-row reads के p99 लेटेंसी, बैच एनालिटिक्स, ingest थ्रूपुट, या time-to-first-byte—तो LLM लोकप्रिय विकल्पों पर डिफ़ॉल्ट कर सकता है।
दो प्रोडक्ट दोनों "कम लेटेंसी" कह सकते हैं और फिर भी विपरीत एक्सेस पैटर्न हों: एक की-वैल्यू लुकअप्स है; दूसरा सर्च + कई फील्ड पर फ़िल्टर + सॉर्टिंग है।
प्रदर्शन सलाह तब भटकती है जब मॉडल इन बातों की उपेक्षा करता है:\n\n- इंडेक्सिंग सीमाएँ और ट्रेड़ऑफ: सेकेंडरी इंडेक्स पढ़ने को तेज़ करते हैं पर लिखने की लागत व स्टोरेज बढ़ाते हैं। कुछ सिस्टम्स में कंपोजिट इंडेक्स और ऑनलाइन इंडेक्स बदलने की सीमाएँ होती हैं।\n- Write amplification: LSM-आधारित इंजन साधारण लिखाइयों को पृष्ठभूमि कंपैक्शन कार्य में बदल देते हैं, जो निरंतर ingest पर महत्वपूर्ण है।\n- Hot partitions: शार्डेड/पार्टिशन्ड डिज़ाइन भी बॉटलनेक कर सकता है यदि ट्रैफ़िक किसी छोटे की-रेंज पर केंद्रित हो (उदा., नवीनतम टेनैंट, आज की तारीख, कोई लोकप्रिय आइटम)।
LLM मान सकता है कि कैश आपकी मदद करेगा, पर कैश केवल अनुमान्य पहुँच पैटर्न में मदद करता है। बड़े रेंज स्कैन, नॉन-इंडेक्स्ड फ़ील्ड पर सॉर्ट, या एड-हॉक फ़िल्टर के साथ क्वेरीज कैश मिस कर सकती हैं और डिस्क/CPयू पर दबाव डाल सकती हैं।
क्वेरी आकार में छोटे बदलाव (उदा., OFFSET पेजिनेशन बनाम की-सेट पेजिनेशन) प्रदर्शन परिणाम बदल सकते हैं।
सामान्य “X तेज़ है Y से” पर भरोसा करने के बजाय एक हल्का, प्रोडक्ट-आकार परीक्षण चलाएँ:\n\n1. 3–5 प्रतिनिधि क्वेरीज चुनें (सबसे खराब-केस फ़िल्टर और सॉर्ट्स सहित) और 1–2 write पैटर्न (steady + burst)।\n2. यथार्थ डेटा वॉल्यूम प्रयोग करें (कम से कम इतना कि मेमोरी पार हो; स्क्यू और हॉट कीज़ शामिल)।\n3. p50/p95/p99 लेटेंसी और थ्रूपुट मापें अलग से रीड्स और राइट्स के लिए।\n4. इंडेक्स वेरिएंट्स टेस्ट करें (कोई इंडेक्स नहीं, न्यूनतम इंडेक्स, "आदर्श" इंडेक्स) और लिखने का ओवरहेड रिकॉर्ड करें।\n5. अपेक्षित पीक के करीब concurrency के साथ चलाएँ और CPU, डिस्क, कंपैक्शन, और लॉक/ट्रांज़ैक्शन मेट्रिक्स देखें।
बेंचमार्क सब कुछ भविष्यवाणी नहीं करेंगे, पर वे जल्दी बताएँगे कि क्या LLM की प्रदर्शन मान्यताएँ वास्तविकता से मेल खाती हैं।
LLM अक्सर कागज़ पर फिट (डेटा मॉडल, क्वेरी पैटर्न, स्केलेबिलिटी बज़वर्ड) के लिए ऑप्टिमाइज़ करते हैं—जबकि वे यह नजरअंदाज़ कर देते हैं कि डेटाबेस प्रोडक्शन में जीवित कैसे रहता है: ऑपरेशन्स, फेलियर रिकवरी, और असली बिल जो हर महीने आएगा।
डेटाबेस सिफारिश पूरी तब है जब यह बुनियादी प्रश्नों का उत्तर दे: आप सुसंगत बैकअप कैसे लेंगे? आप कितनी तेज़ रिस्टोर कर पाएँगे? रीजनल डिस्कास्टर रिकवरी प्लान क्या है?
LLM सलाह अक्सर इन विवरणों को छोड़ देती है, या मान लेती है कि ये "इन-बिल्ट" हैं बिना फ़ाइन प्रिंट चेक किए।
माइग्रेशन और भी बड़ा ब्लाइंडस्पॉट है। बाद में डेटाबेस बदलना महंगा और जोखिमपूर्ण हो सकता है (स्कीमा चेंज, डुअल राइट्स, बैकफिल, क्वेरी री-राइट)। यदि आपका उत्पाद बदलने की संभावना रखता है, तो "शुरू करने में आसान" ही पर्याप्त नहीं—आपको वास्तविक माइग्रेशन पथ चाहिए।
टीमें बस डेटाबेस नहीं चाहतीं—उन्हें उसे ऑपरेट करना चाहिए।
यदि सिफारिश slow query logs, मेट्रिक्स, डैशबोर्ड, ट्रेसिंग हुक्स, और अलर्टिंग को अनदेखा करती है, तो आप समस्याएँ उपयोगकर्ता शिकायत तक नहीं पकड़ पाएँगे। ऑपरेशनल टूलिंग managed बनाम self-hosted और विक्रेता के बीच व्यापक रूप से अलग होती है।
LLM अक्सर इंस्टेंस साइज पर फोकस कर लागत घटा देता है पर वास्तविक मल्टिप्लायर्स भूलता है:\n\n- स्टोरेज वृद्धि और रिटेंशन नीतियाँ\n- IOPS/थ्रूपुट प्राइसिंग और बर्स्ट लिमिट्स\n- रीड स्केल और हाई अवेलेबिलिटी के लिए रेप्लिका\n- ऑन-कॉल समय,incident response, और सपोर्ट प्लान
एक “सर्वश्रेष्ठ” डेटाबेस जिसे आपकी टीम चला नहीं सकती, शायद ही वास्तव में सर्वश्रेष्ठ हो। सिफारिशों को टीम स्किल्स, सपोर्ट अपेक्षाओं, और अनुपालन जरूरतों के साथ संरेखित होना चाहिए—अन्यथा ऑपरेशनल रिस्क प्रमुख लागत बन जाएगा।
LLM कभी-कभी “सब कुछ एक साथ हल करने” की कोशिश में एक स्टैक सुझाते हैं: Postgres ट्रांज़ैक्शन्स के लिए, Redis कैश के लिए, Elasticsearch सर्च के लिए, Kafka + ClickHouse एनालिटिक्स के लिए, और एक ग्राफ डेटाबेस "जरूरत पड़ने पर"। यह प्रभावशाली लग सकता है, पर अक्सर यह प्रीमेच्योर डिज़ाइन है जो शुरुआती चरण में वैल्यू की तुलना में अधिक काम पैदा करता है।
मल्टी-डेटाबेस डिज़ाइन एक सुरक्षित हेज की तरह लगते हैं: हर टूल किसी एक चीज़ में "सर्वश्रेष्ठ" है। छिपी लागत यह है कि हर अतिरिक्त डेटा-स्टोर डिप्लॉयमेंट, मॉनिटरिंग, बैकअप, माइग्रेशन, एक्सेस कंट्रोल, और नए फेल्योर मोड जोड़ता है।
टीमें तब प्लंबिंग बनाए रखने में समय लगाती हैं बजाय प्रोडक्ट फीचर पर काम करने के।
एक दूसरा (या तीसरा) डेटाबेस आम तौर पर तब जायज़ होता है जब कोई स्पष्ट, मापा हुआ आवश्यकता हो जो प्राइमरी डेटाबेस बिना अस्वीकार्य कष्ट के पूरा नहीं कर सकता, उदाहरण के लिए:\n\n- सर्च गुणवत्ता/लेटेंसी आवश्यकताएँ जो आपके मेन DB से अधिक हों\n- एनालिटिक्स वर्कलोड जो ट्रांज़ैक्शनल प्रदर्शन को गंभीर रूप से प्रभावित करे\n- स्केल पैटर्न जो अलग स्टोरेज या इंडेक्सिंग मॉडल मांगें
यदि आप विशिष्ट क्वेरी, लेटेंसी लक्ष्य, लागत बाधा, या ऑपरेशनल रिस्क नहीं बता सकते जो विभाजन का कारण हैं, तो यह संभावना है कि यह अभी प्रीमेच्योर है।
एक बार डेटा कई जगह होने लगे, तो आपके पास कड़वी प्रश्न आते हैं: कौन-सा स्टोर सच का स्रोत है? retry, partial failure, और बैकफिल्स के दौरान आप रिकॉर्ड कैसे सुसंगत रखेंगे?
डुप्लिकेट डेटा का मतलब है डुप्लिकेट बग—स्टेल सर्च रिज़ल्ट्स, मेल न खाने वाले यूज़र काउंट्स, और "किस डैशबोर्ड को देखो इसपर निर्भर है" बैठकें।
कोर ट्रांज़ैक्शन्स और रिपोर्टिंग के लिए एक सामान्य-उपयोग डेटाबेस से शुरू करें। एक उद्देश्य-निर्मित स्टोर तभी जोड़ें जब आप (1) दिखा सकें कि वर्तमान सिस्टम किसी आवश्यकता के खिलाफ असफल हो रहा है और (2) sync, consistency, और recovery के लिए मालिकाना मॉडल परिभाषित कर सकें।
जटिलता को रखें परिहारक रास्ता, न कि स्थायी मार्ग।
LLM शुरुआती ड्राफ्ट डेटाबेस सिफारिश जनरेट करने में मददगार हो सकते हैं, पर आपको इसे एक परिकल्पना मानकर सत्यापित करना चाहिए। नीचे दी गई चेकलिस्ट का उपयोग किसी भी सिफारिश को मान्य (या अस्वीकार) करने के लिए करें—उससे पहले कि आप इंजीनियरिंग समय समर्पित करें।
प्रॉम्प्ट को स्पष्ट आवश्यकताओं में बदल दें। यदि आप इसे स्पष्ट रूप से नहीं लिख सकते, तो मॉडल ने शायद अनुमान लगाया है।
वास्तविक एंटिटीज़ और रिश्ते ड्राफ्ट करें (यहाँ स्केच पर्याप्त है)। फिर अपनी शीर्ष एक्सेस पैटर्न सूचीबद्ध करें।
"तेज़ और विश्वसनीय होना चाहिए" को मापनीय परीक्षणों में अनुवादित करें।
टॉय उदाहरणों के बजाय यथार्थ डेटा आकार और क्वेरी मिश्रण का उपयोग करें। प्रतिनिधि डेटासेट लोड करें, लोड के तहत क्वेरीज चलाएँ, और मापें।
यदि LLM ने कई डेटाबेस सुझाए हैं, तो पहले सबसे सरल एक-डेटाबेस विकल्प को टेस्ट करें, फिर बताइए क्यों विभाजन आवश्यक है।
तेज़ करने के लिए एक व्यावहारिक तरीका है कि आप उस प्रोडक्ट स्लाइस का प्रोटोटाइप बनाएँ जो डेटाबेस चयन को प्रेरित कर रहा है (कुछ मुख्य एंटिटीज़ + प्रमुखEndpoints + महत्वपूर्ण क्वेरीज)। प्लेटफ़ॉर्म जैसे Koder यहाँ मदद कर सकते हैं: आप चैट में वर्कफ़्लो वर्णन कर सकते हैं, एक कार्यशील वेब/बैकएंड ऐप (आमतौर पर React + Go + PostgreSQL) उत्पन्न कर सकते हैं, और स्कीमा, इंडेक्स, और क्वेरी आकार को परिष्कृत करते हुए तेज़ी से दोहर सकते हैं। प्लानिंग मोड, स्नैपशॉट और रोलबैक जैसी सुविधाएँ विशेषकर तब उपयोगी हैं जब आप डेटा मोडलों और माइग्रेशन्स के साथ प्रयोग कर रहे हों।
एक छोटा तर्क लिखें: क्यों यह डेटाबेस वर्कलोड के अनुकूल है, आप कौन से ट्रेडऑफ स्वीकार कर रहे हैं, और कौन से मेट्रिक्स बाद में पुनर्मूल्यांकन को ट्रिगर करेंगे (उदा., लगातार राइट ग्रोथ, नए क्वेरी प्रकार, मल्टि-रीजन ज़रूरतें, लागत थ्रेशहोल्ड)।
इसे एक परिकल्पना (hypothesis) के रूप में देखें और ब्रेनस्टॉर्मिंग तेज़ करने का तरीका मानें। यह ट्रेडऑफ, छूटे हुए आवश्यकताएँ और पहला शॉर्टलिस्ट(surface) दे सकता है—फिर टीम, वास्तविक सीमाएँ और एक त्वरित proof-of-concept के साथ वैधता जांचें।
क्योंकि आपके प्रॉम्प्ट में अक्सर कठोर सीमाएँ नहीं होतीं। मॉडल कई बार:
सबसे पहले कहे बिना डेटाबेस बताने से पहले उसे स्पष्ट रूप से मान्यताएँ सूचीबद्ध करने को कहें।
संक्षेप में: नंबर्स और उदाहरण दें, सामान्यण शब्द नहीं:
यदि आप ये नहीं दे सकते, तो सिफारिश ज्यादातर अनुमान होगी।
इसे ऐसी चीज़ों को जनरेट करने के लिए इस्तेमाल करें जो इंजीनियरिंग जजमेंट को तेज़ करें, पर उसे बदलने न दें:
“स्केल” स्वयं में कोई डेटाबेस टाइप नहीं है; यह वह चीज़ है जिसे आप स्केल कर रहे हैं।
कई एप्स तब सीमा पर पहुँचते हैं क्योंकि:
अच्छा डिज़ाइन किया हुआ रिलेशनल सिस्टम कई बार बहुत आगे तक स्केल कर सकता है—डेटाबेस बदलना हमेशा पहला उपाय नहीं होना चाहिए।
अक्सर सिफारिशों में ये बातें स्पष्ट नहीं होतीं:
यदि आपका प्रोडक्ट मल्टी-स्टेप अपडेट्स चाहता है जो सब सफल हों या सब असफल (payments, inventory, bookings), तो आपको स्पष्ट समर्थन चाहिए:
यदि LLM इन बातों के बारे में नहीं पूछता, तो उसकी सिफारिश अपनाने से पहले संदेह जताएँ।
डेटा रिश्तों से ही क्वेरी जटिलता तय होती है।
यदि आप अक्सर क्रॉस-एंटिटी क्वेरीज़ करते हैं (फिल्टर, जॉइन्स, एग्रीगेशन कई अट्रीब्यूट्स पर), तो डॉक्यूमेंट मॉडल आपको मजबूर कर सकता है:
यह write amplification, असंगति जोखिम, और ऑपरेशनल जटिलता बढ़ाता है।
प्रदर्शन आपके वर्कलोड, स्कीमा, इंडेक्स और समवर्तीता पर निर्भर करता है—ब्रांड पर नहीं।
एक छोटा, प्रोडक्ट-आकार का टेस्ट चलाएँ:
प्रत्येक अतिरिक्त डेटास्टोर ऑपरेशनल सरफेस एरिया को गुणा कर देता है:
कोर वर्कलोड के लिए एक जनरल-पर्पज़ डेटाबेस से शुरू करें। दूसरा स्टोर तभी जोड़ें जब आप माप कर दिखा सकें कि पहला असफल हो रहा है और आप sync/consistency/recovery का मालिकाना मॉडल 定義 कर सकें।
प्रमुख मल्टिप्लायर शामिल कर के क़ीमत का मॉडल मांगें:
साथ ही ऑपरेशन्स प्लान भी मांगें: बैकअप/रिस्टोर स्टेप्स, RPO/RTO लक्ष्य, और slow query/कैपेसिटी इश्यू कैसे पकड़ेंगे।