29 अग॰ 2025·8 मिनट
ट्रेंड्स नहीं — एक्सेस-पैटर्न के आधार पर डेटाबेस चुनें
रीड/राइट पाथ्स, लेटेंसी, कंसिस्टेंसी और बढ़ती जरूरतों के आधार पर डेटाबेस चुनने के लिए व्यावहारिक मार्गदर्शिका — ताकि ट्रेंड्स अवॉयडेबल टेक-डेब्ट न बना दें।
रीड/राइट पाथ्स, लेटेंसी, कंसिस्टेंसी और बढ़ती जरूरतों के आधार पर डेटाबेस चुनने के लिए व्यावहारिक मार्गदर्शिका — ताकि ट्रेंड्स अवॉयडेबल टेक-डेब्ट न बना दें।
किसी डेटाबेस को इसलिए चुनना कि वह “लोकप्रिय” है, ऐसे वाहन खरीदने जैसा है जिसके बारे में सभी बात कर रहे हों—बिना यह जाँचे कि क्या आपको स्कूटर, पिकअप या बस चाहिए। ट्रेंड्स किसी और उत्पाद, टीम साइज, बजट और जोखिम सहिष्णुता के लिए काम करने वाली चीज़ों का प्रतिबिंब होते हैं। आपका डेटाबेस आपके वर्कलोड से मेल खाना चाहिए: आपकी ऐप दिन भर असल में क्या करती है।
वर्कलोड आपके सिस्टम के प्रोडक्शन व्यवहार को बताता है:
ये व्यवहार आपके एक्सेस-पैटर्न्स हैं—वे दोहराने योग्य तरीके जिनसे आपकी ऐप डेटा को छूती है। यदि आप एक्सेस-पैटर्न्स को स्पष्ट रूप से बता सकते हैं, तो डेटाबेस चयन काफी कम रहस्यमयी हो जाता है।
एक साइज सभी के लिए काम नहीं करती। कई सफल सिस्टम हाइब्रिड दृष्टिकोण इस्तेमाल करते हैं: एक डेटाबेस ट्रांज़ैक्शन्स के लिए ऑप्टिमाइज़्ड, दूसरा एनालिटिक्स के लिए, और कभी-कभी डेडिकेटेड सर्च इंजन या कैश। यह "बेवजह जटिलता" नहीं है—यह स्वीकार करना है कि अलग एक्सेस-पैटर्न अलग स्टोरेज और क्वेरी इंजनों से लाभान्वित होते हैं।
“SQL vs NoSQL” की बहस करने या जो भी हॉट है उसे पकड़ने से पहले अपने शीर्ष 5–10 रीड्स और राइट्स लिखें। वहीं से शुरू करें; बाकी सब डिटेल है।
एक एक्सेस पैटर्न व्यावहारिक वर्णन है कि आपकी ऐप रोज़ाना डेटा को कैसे छूती है: क्या पढ़ती है, क्या लिखती है, कितनी बार, कितनी जल्दी, और किस आकार में। यह इस बात से कम संबंधित है कि आपका डेटा क्या है (“ऑर्डर” या “यूजर”) और अधिक इस बात से कि आप उसके साथ क्या करते हैं (“ID द्वारा 10,000 बार प्रति मिनट एक ऑर्डर फ़ेच करना” या “पिछले महीने के सभी ऑर्डर्स को रिपोर्ट बनाने के लिए स्कैन करना”)।
अधिकांश रीड ट्रैफ़िक कुछ पहचाने जा सकने वाले बकेट्स में आता है:
एक सोशल फीड मिशाल के तौर पर मिश्रित रीड आकार दिखाती है: प्रोफ़ाइल के लिए पॉइंट लुकअप, “लेटेस्ट पोस्ट्स” के लिए रेंज रीड्स, और काउंट्स के लिए एग्रीगेशन्स।
राइट पैटर्न उतने ही मायने रखते हैं:
लॉग्स अक्सर “राइट-हेवी और अपेंड-ओनली” होते हैं (बहुत सारे इन्सर्ट्स, कम अपडेट्स)। ऑर्डर्स आमतौर पर “राइट-फ़िर-अपडेट” पैटर्न होते हैं (create, फिर status changes)।
कई प्रोडक्ट्स सब कुछ एक साथ चाहते हैं: ऐप के लिए तेज़ पॉइंट लुकअप्स, कस्टमर सपोर्ट के लिए जटिल क्वेरीज, और एनालिटिक्स के लिए बड़े स्कैन। एक डेटाबेस कुछ मिश्रणों को अच्छे से संभाल सकता है, पर कुछ संयोजन एक-दूसरे के खिलाफ काम करते हैं—उदाहरण के लिए, भारी एनालिटिकल स्कैन्स उन छोटे, लेटेंसी-संवेदनशील रीड्स को धीमा कर सकते हैं जो चेकआउट या फीड को पॉवर करते हैं।
जब आप अपने एक्सेस-पैटर्न्स का स्पष्ट नाम रख सकते हैं, तब आप डेटाबेसेस का मूल्यांकन लोकप्रियता के बजाय वास्तविक व्यवहार पर कर पाएँगे।
ब्रांडों की तुलना करने से पहले, उस वर्कलोड का नाम दें जिसे आप वास्तव में सेवा दे रहे हैं। अधिकांश प्रोडक्ट्स “एक वर्कलोड” नहीं होते—वे कुछ अलग वर्कलोड्स का समूह होते हैं जो साथ-ही-साथ (और कभी-कभी एक-दूसरे से प्रतिस्पर्धी) होते हैं। इसे सही ढंग से वर्गीकृत करना आपको उस डेटाबेस को जॉब में मजबूर करने से रोकता है जिसके लिए वह कभी ऑप्टिमाइज़्ड ही नहीं था।
OLTP अधिकांश ऐप्स का दिन-प्रतिदिन का हृदय है: कई छोटे रीड्स और राइट्स, बहुत सारा समवर्ती उपयोगकर्ता, और जल्दी खत्म होने वाली रिक्वेस्ट्स।
सोचें: “कार्ट अपडेट करो”, “ऑर्डर बनाओ”, “एड्रेस बदलो”, “इन्वेंटरी चेक करो।” ये ऑपरेशन्स छोटे, लक्षित और correctness-संवेदनशील होते हैं। यदि एक पेमेंट कैप्चर हुआ है तो वह गायब नहीं होना चाहिए; यदि एक सीट आरक्षित की गई है तो दो लोगों को वही सीट नहीं मिलनी चाहिए।
OLTP सामान्यतः उन सिस्टम्स की ओर धकेलता है जो हाई-कनकरेंसी को अच्छी तरह हैंडल करते हैं और ट्रांज़ैक्शन्स तथा डेटा इंटीग्रिटी के स्पष्ट गारंटी देते हैं।
एनालिटिक्स वर्क का आकार बदल देता है: कम क्वेरीज़ पर हर एक क्वेरी बहुत अधिक डेटा को छूती है।
सोचें: “पिछले क्वार्टर में क्षेत्रवार राजस्व”, “चैनल के अनुसार रूपांतरण”, “प्रति श्रेणी शीर्ष उत्पाद”, “DAU ट्रेंड।” ये क्वेरीज अक्सर बहुत सारी पंक्तियों को स्कैन, ग्रुप और सॉर्ट करती हैं। लेटेंसी अपेक्षाएँ ढीली हो सकती हैं (सेकंड ठीक हैं), पर भारी स्कैन की लागत मायने रखती है—खासकर अगर डैशबोर्ड पूरे दिन चलते हों।
यदि आप OLAP-स्टाइल स्कैन उसी सिस्टम पर चलाने की कोशिश करते हैं जो चेकआउट को पावर करता है, तो अक्सर एक का प्रदर्शन प्रभावित होगा।
टाइम-सीरीज़ और लॉग्स आमतौर पर अपेंड-हेवी होते हैं: नए ईवेंट्स लगातार आते हैं, और आप आमतौर पर टाइम रेंज के आधार पर ही क्वेरी करते हैं।
सोचें: मैट्रिक्स, क्लिकस्ट्रीम, डिवाइस टेलीमेट्री, ऑडिट लॉग्स। आम जरूरतों में रिटेंशन पॉलिसीज (पुराना डेटा डिलीट/एक्सपायर करना), रोलअप्स (रॉ ईवेंट्स 7 दिनों के लिए रखें, एग्रीगेट 12 महीने के लिए रखें), और स्पाइक्स के दौरान तेज़ राइट्स शामिल हैं।
यह वर्कलोड जटिल जॉइन्स के बारे में कम और बहुत सारे टाइमस्टैम्पेड रिकॉर्ड्स को कुशलतापूर्वक इनजेस्ट करने व स्टोरेज को भविष्यवाणी योग्य रखने के बारे में अधिक है।
सर्च केवल “रो ढूँढो” नहीं है। यह टेक्स्ट मैचिंग, रेलेवेंस रैंकिंग, पार्टियल मैच, और उपयोगकर्ता-फ्रेंडली फ़िल्टरिंग है।
सोचें: कीवर्ड से प्रोडक्ट खोजना, फ्रेज़ेज से टिकट ढूँढना, फैसैट्स (ब्रांड, प्राइस रेंज, कलर) द्वारा फ़िल्टर करना, और “बेस्ट मैच” के अनुसार सॉर्ट करना। ये फीचर्स अक्सर स्पेशलाइज़्ड इंडेक्सिंग और क्वेरी क्षमताएँ मांगते हैं जो जनरल-परपज़ डेटाबेस सिर्फ अनुमान लगा कर कर सकते हैं—पर कम ही मामलों में बेहतरीन करते हैं।
यदि सर्च एक कोर प्रोडक्ट फीचर है, उसे शुरू से ही अपना वर्कलोड मानें, न कि “बाद में जोड़ेंगे” वाली डिटेल।
प्रदर्शन एक नंबर नहीं है। दो डेटाबेस दोनों “तेज़” हो सकते हैं, फिर भी यूजर और ऑपरेटर के लिए बिल्कुल अलग अनुभव देते हैं। अच्छे चुनाव के लिए यह अलग करें कि इंसान क्या महसूस करते हैं (लेटेंसी) और सिस्टम को क्या बनाए रखना है (थ्रूपुट), फिर अपनी धारणाओं को स्पाइक्स के साथ स्ट्रेस-टेस्ट करें।
लेटेंसी एक रिक्वेस्ट में लगने वाला समय है—“बटन दबाया, परिणाम मिला।” उपयोगकर्ता लेटेंसी को सीधे महसूस करते हैं।
थ्रूपुट यह है कि आप प्रति सेकंड कितनी रिक्वेस्ट्स प्रोसेस कर सकते हैं—सिस्टम कुल कितना ट्रैफिक संभाल सकता है।
एक डेटाबेस बैचिंग के जरिए हाई थ्रूपुट दे सकता है, पर प्रति-रिक्वेस्ट डिले महसूस हो सकता है। दूसरा तेज़ पॉइंट रीड्स के लिए ऑप्टिमाइज़्ड हो सकता है, पर बहुत सारी राइट्स आने पर संघर्ष कर सकता है।
औसत लेटेंसी दर्द छुपाती है। यदि 99 रिक्वेस्ट्स 50 ms में खत्म हों और 1 रिक्वेस्ट 2 सेकंड ले, तो औसत ठीक दिखेगा—पर वही 1% वह “ऐप धीमा है” पल बन जाता है।
यही P99 लेटेंसी का मतलब है: सबसे धीमे 1% रिक्वेस्ट्स का समय। यूज़र-फेसिंग फीचर्स (चेकआउट, लॉगिन, सर्च) के लिए अक्सर P99 वह मीट्रिक होता है जो तय करता है कि आपका डेटाबेस डिज़ाइन विश्वसनीय लगेगा या नहीं।
अधिकांश सिस्टम एवरेज ट्रैफिक पर फेल नहीं होते; वे पीक्स के दौरान फेल होते हैं: एक मार्केटिंग ईमेल, ब्रेकिंग न्यूज़ मोमेंट, पेरोल डे, महीने के अंत की रिपोर्टिंग।
स्पाइक्स डेटाबेस चर्चा को बदल देते हैं:
कॅशिंग पढ़ने के वर्कलोड को छोटा दिखा सकती है—जब तक कैश मिस या कैश पर्ज न हो।
अगर अधिकांश रीड्स कैश हिट हैं, तो आपका डेटाबेस मुख्यतः राइट्स और कभी-कभार महंगी रीड्स को सर्व करेगा। यह उन विकल्पों को प्राथमिकता देता है जो उन परिस्थितियों में अच्छा प्रदर्शन करते हैं। “कोल्ड कैश” घटनाओं और मिसेज की टेल लेटेंसी के लिए योजना बनाएं, सिर्फ हॅप्पी पाथ के लिए नहीं।
डेटाबेस चुनना केवल गति का मामला नहीं है। यह यह भी है कि क्या गलत हो सकता है, डाउनटाइम की लागत कितनी है, और आपके उपयोगकर्ता कहाँ हैं।
उन डेटा को नाम दें जो हर बार सही होने चाहिए। पेमेंट्स, अकाउंट बैलेंस और इन्वेंटरी काउंट क्लासिक उदाहरण हैं। यदि ग्राहक से दो बार चार्ज हो गया, या आप ओवर्सेल कर दिए, तो लागत सिर्फ धीमी ऐप नहीं होगी—रिफंड्स, सपोर्ट टिकट और खोया भरोसा होगा।
इन हिस्सों के लिए आमतौर पर आप मजबूत गारंटियां चाहते हैं: राइट्स की पुष्टि होने पर ही उन्हें पूरा मानें, और रीडर्स को आधे-नक्श किए गए अपडेट्स न दिखें। मजबूत सहीपन अक्सर लचीलापन कम कर देती है: कुछ स्केलिंग रणनीतियाँ कठिन हो जाती हैं, और क्रॉस-रीजन राइट्स धीमे हो सकते हैं।
निर्णय लें कि यदि डेटाबेस 5 मिनट के लिए अनुपलब्ध हो जाए तो क्या होगा।
यदि डाउनटाइम का मतलब “ऑर्डर्स रुक जाते हैं और राजस्व रुक जाता है” है, तो आपको उच्च उपलब्धता चाहिए: ऑटोमैटिक फेलओवर, अच्छे बैकअप्स, और बिना ऐप डाउन किए मेंटेनेंस की योजना। यदि डाउनटाइम का मतलब “आंतरिक डैशबोर्ड्स लेट होंगे” है, तो आप सरल सेटअप स्वीकार कर सकते हैं।
उच्च उपलब्धता आमतौर पर लागत और ऑपरेशनल जटिलता बढ़ाती है (अधिक रेप्लिकास, अधिक मॉनिटरिंग, सावधानीपूर्वक अपग्रेड्स)। कुंजी यह है कि निवेश को बिज़नेस इम्पैक्ट के साथ मिलाएँ।
यदि आपके उपयोगकर्ता ज्यादातर एक क्षेत्र में हैं, तो डेटा को वहीं रखना सस्ता और तेज़ हो सकता है। यदि आपके उपयोगकर्ता महाद्वीपों में फैले हैं—या डेटा लोकेशन पर रेगुलेटरी आवश्यकताएँ हैं—तो आपको मल्टी-रिजन रेप्लिकेशन की ज़रूरत हो सकती है।
मल्टी-रीजन डिज़ाइन उपयोगकर्ता अनुभव और नर्डला बढ़ाते हैं, पर वे कठोर विकल्प लाते हैं: क्या आप थोड़े-से-पुराने पढ़ने की अनुमति देंगे, या सब कुछ पूरी तरह सिंक रखने के लिए धीमे राइट्स स्वीकार करेंगे? सही जवाब आपके वर्कलोड की सहिष्णुता पर निर्भर करता है।
अधिकांश “डेटाबेस बहसें” वास्तव में क्वेरी आकार पर बहसें होती हैं। यदि आप जानते हैं कि आपकी ऐप को कौन-कौन से सवाल पूछने हैं—जॉइन्स, एग्रीगेशन्स, फ़िल्टर, टाइम विंडोज—तो आप आम तौर पर डेटाबेस विकल्पों को जल्दी सीमित कर सकते हैं।
जब आपको लचीला फ़िल्टरिंग और मल्टी-एंटिटी जॉइन की जरूरत हो (कस्टमर्स → ऑर्डर्स → आइटम्स), तो रिलेशनल मॉडल चमकता है, खासकर जब requirements बदलती हैं। यदि आपका प्रोडक्ट एड-हॉक रिपोर्टिंग मांगता है, तो SQL और जॉइन्स समय के साथ साधारण बने रहते हैं।
यदि आपकी क्वेरीज प्रेडिक्टेबल हैं और ज्यादातर प्राइमरी की द्वारा पढ़ी जाती हैं (“user_id द्वारा प्रोफ़ाइल लाओ”), तो डॉक्यूमेंट या की-वैल्यू मॉडल अच्छा काम कर सकता है—अक्सर डेटा को उस तरीके से स्टोर करके जैसे आप पढ़ते हैं। ट्रेडऑफ़ यह है कि आप जॉइन्स से बचने के लिए डेटा डुप्लिकेट कर सकते हैं, जो राइट्स और अपडेट्स में जटिलता डालता है।
इंडेक्सेस यह बताते हैं डेटाबेस को, “ये मेरे एक्सेस-पैटर्न्स हैं।” एक क्वेरी जो मॉकअप में ठीक लगती है, बड़ी होने पर धीमी पड़ सकती है यदि वह नॉन-इंडेक्स्ड फ़ील्ड पर फ़िल्टर/सॉर्ट कर रही हो।
एक उपयोगी नियम: हर बार-बार होने वाले फ़िल्टर, सॉर्ट, या जॉइन की के लिए इंडेक्स प्लान होना चाहिए। पर इंडेक्स मुफ्त नहीं होते: वे स्टोरेज लेते हैं और राइट्स को भारी बनाते हैं।
“तेज़ राइट्स” के दावे अक्सर राइट ऐम्प्लीफिकेशन को अनदेखा करते हैं—सेकेंडरी इंडेक्सेस, कम्पैक्शन, रेप्लिकेशन, या डिनॉर्मलाइज़्ड डेटा के कई कॉपीज़ द्वारा बनाई गई अतिरिक्त वर्क। पढ़ने को तेज़ करने के लिए इंडेक्स या डुप्लिकेट डेटा जोड़ने वाला डिज़ाइन चुपके से हाई-राइट वर्कलोड को बॉटलनेक बना सकता है।
स्कीमा-लेस का मतलब structure-less नहीं होता। फ्लेक्सिबल स्कीमे शुरुआती इटरेशन तेज़ करते हैं, पर बिना कन्वेंशन्स के वे inconsistent फील्ड्स, डिबग करना मुश्किल क्वेरीज, और महंगी माइग्रेशन्स बाद में पैदा करते हैं। जब आप कई टीमों, कई फीचर, या लंबी रिटेंशन की उम्मीद करते हैं, तो एक सख्त स्कीमा और स्पष्ट कंस्ट्रेंट्स कुल लागत को अक्सर घटाते हैं—भले ही शुरुआत में यह धीमा लगे।
एक डेटाबेस इसलिए चुनना कि वह लोकप्रिय है अक्सर मालिकाना हिस्सों में बैकफायर करता है: इसे चलाना, सुरक्षित रखना, और हर महीने बिल देना। दो डेटाबेस समान फ़ंक्शन पूरा कर सकते हैं, पर ऑपरेशनल प्रयास और कुल लागत में बहुत अंतर हो सकता है।
जल्दी पूछें कि 2 बजे कौन यह सिस्टम चलाएगा। बैकअप, पॉइंट-इन-टाइम रिकवरी, अपग्रेड्स, पैचिंग, फेलओवर ड्रिल्स, और मॉनिटरिंग “बाद” के टास्क नहीं हैं—वे आपके जोखिम और स्टाफिंग को आकार देते हैं।
मैनेज्ड सर्विसेज टॉइल घटा सकती हैं, पर उन्हें पूरी तरह खत्म नहीं करती। कुछ सिस्टम नियमित कम्पैक्शन, सावधान ट्यूनिंग, या धीमी-डाउन से बचने के लिए गहरी विशेषज्ञता मांगते हैं। यदि आपकी टीम छोटी है, तो ऑपरेट करने में आसान डेटाबेस अक्सर कागज़ पर “परफेक्ट” फिट से बेहतर होता है।
डेटाबेस लागत आमतौर पर इन चीज़ों से आती है:
राइट्स और सेकंडरी इंडेक्सेस भारी I/O और स्टोरेज को गुणा कर सकते हैं भले ही डेटासेट छोटा हो।
प्रोप्रायटेरी क्वेरी लैंग्वेज, यूनिक कंसिस्टेंसी फीचर्स, या सर्वरलेस “मैजिक” डिलीवरी को तेज कर सकते हैं—पर भविष्य में मूव करने की क्षमता सीमित कर सकते हैं। सोचें कि क्या आप डेटा एक्सपोर्ट कर सकते हैं, लोकली टेस्ट चला सकते हैं, या प्रोवाइडर बदलने पर ऐप को फिर से लिखने के बिना आगे बढ़ सकते हैं।
किसी भी निर्णय से पहले कम से कम यह पुष्टि करें कि इन-ट्रांसिट/एट-रेस्ट एन्क्रिप्शन, की मैनेजमेंट विकल्प, ऑडिटिंग, एक्सेस कंट्रोल्स, और रिटेंशन पॉलिसीज उपलब्ध हैं। कंप्लायंस आवश्यकताएँ अक्सर "काम करता है" और "स्वीकार्य" के बीच का फ़र्क तय कर देती हैं—चाहे डेटाबेस कितना भी ट्रेंडी क्यों न हो।
एक बार जब आप अपने एक्सेस-पैटर्न्स (क्या पढ़ते हैं, क्या लिखते हैं, कितनी बार, और किस स्पाइक्स के साथ) को परिभाषित कर लेते हैं, तो “सही” डेटाबेस परिवार आमतौर पर स्पष्ट हो जाता है। लक्ष्य सबसे लोकप्रिय टूल चुनना नहीं है—बल्कि सबसे सरल सिस्टम चुनना है जो आपके वर्कलोड में सही बना रहे।
जब आपको मजबूत कंसिस्टेंसी, स्पष्ट रिश्ते, और भरोसेमंद ट्रांज़ैक्शन्स चाहिए—ऑर्डर्स, पेमेंट्स, इन्वेंटरी, परमिशन्स, शेड्यूलिंग—तो रिलेशनल डेटाबेस चुनें। यदि आप अक्सर मल्टी-एंटिटी क्वेरीज करते हैं (“खुले इनवॉइस वाले कस्टमर्स पिछले 30 दिनों में”), SQL और जॉइन्स समय के साथ सरल बने रहते हैं।
एक सामान्य ह्यूरिस्टिक: यदि आपकी टीम जॉइन्स, कंस्ट्रेंट्स और ट्रांज़ैक्शन्स को कोड में फिर से लिखने की राह पर है, तो सम्भवत: रिलेशनल चाहिए।
डॉक्यूमेंट डेटाबेस तब अच्छा है जब आप ज्यादातर पूरे ऑब्जेक्ट पढ़/लिखते हैं और संरचना में वैरिएशन हो—जैसे यूजर प्रोफाइल, कंटेंट पेज, प्रोडक्ट कैटलॉग। यदि सामान्य क्वेरी “user_id द्वारा प्रोफ़ाइल लाओ” है और आप भाग-भाग अपडेट करते हैं, डॉक्यूमेंट्स डेटा को साथ रखेंगी।
सावधान रहें जब क्वेरीज बहुत रिलेशनल हो जाएँ या मल्टी-एंटिटी ट्रांज़ैक्शन गारंटी अपेक्षित हों।
की-वैल्यू सिस्टम्स कैशिंग, सत्र, रेट लिमिट्स, फीचर फ्लैग्स और शॉर्ट-लाइव स्टेट के लिए बेहतरीन हैं जहाँ एक्सेस पैटर्न "की द्वारा get/set" है और लेटेंसी मायने रखती है। अक्सर ये प्राथमिक रिकॉर्ड के स्थान पर पूरक होते हैं।
यदि आप सुस्थायी नहीं, बल्कि टिकाऊ बिज़नेस डेटा स्टोर कर रहे हैं, तो सोचें कि एविक्शन या रीस्टार्ट के दौरान क्या होगा।
एनालिटिक्स—डैशबोर्ड्स, कोहॉर्ट रिटेंशन, राजस्व रोलअप्स—के लिए कॉलमनर/वेयरहाउस सिस्टम बेहतर हैं क्योंकि वे बड़ी मात्रा में पंक्तियों पर स्कैन और एग्रीगेट करने के लिए ऑप्टिमाइज़्ड होते हैं।
एक व्यावहारिक विभाजन: OLTP राइट्स को प्राथमिक डेटाबेस में रखें, और रिपोर्टिंग के लिए वेयरहाउस फ़ीड करें। यह कस्टमर-फेसिंग क्वेरीज को BI वर्कलोड से धीमा होने से बचाता है।
कई सफल प्रोडक्ट्स "एक डेटाबेस चुनते" नहीं हैं। वे हर प्रमुख एक्सेस-पैटर्न को सबसे सरल स्टोरेज के साथ मैप करते हैं जो उसे अच्छी तरह सर्व करे—भले ही इसका मतलब दो या तीन डेटाबेसेस का साइड-बाय-साइड उपयोग हो।
एक ऑनलाइन स्टोर के तीन बिल्कुल अलग वर्कलोड्स होते हैं:
प्रोडक्ट एकीकृत महसूस होता है, पर स्टोरेज एक्सेस-पैटर्न के अनुसार स्पेशलाइज़्ड होता है।
एक B2B SaaS टूल को कोर एंटिटीज़ (प्रोजेक्ट्स, इनवॉइस, टिकट्स) ट्रांज़ैक्शनल डेटाबेस में स्टोर करनी पड़ सकती हैं, पर उसे अभी भी चाहिए:
IoT प्लेटफॉर्म्स उछाल-भरे टेलीमेट्री इनजेस्ट करते हैं, फिर टाइम-विंडो डैशबोर्ड्स के रूप में उसे पढ़ते हैं।
सामान्य विभाजन: हाल के डेटा के लिए तेज़ इनजेस्ट स्टोर, रिटेंशन के लिए सस्ता लॉन्ग-टर्म स्टोरेज, और एग्रीगेट्स के लिए एनालिटिक्स इंजन।
मुख्य सीख: जब एक्सेस-पैटर्न अलग होते हैं, तब अलग कंपोनेंट्स अलग डेटाबेसेस इस्तेमाल कर सकते हैं—और अक्सर करना चाहिए।
डेटाबेस मिसमैच अक्सर छोटे-छोटे फिक्सेस के रूप में दिखता है। यदि आपकी टीम डेटाबेस से जूझते हुए फीचर्स बनाने में ज्यादा समय लगा रही है, ध्यान दें—यह अक्सर एक्सेस-पैटर्न की समस्या होती है, ट्यूनिंग की नहीं।
कुछ चेतावनियाँ बार-बार दिखती हैं:
यदि डेटाबेस सामान्य बिज़नेस ऑपरेशंस सपोर्ट करने के लिए ही हीरोइक प्रयत्न मांगता है, तो वर्कलोड और डेटाबेस परिवार मेल नहीं खाते।
ट्रेंड पर चुना गया डेटाबेस बाद में महंगा पड़ता है क्योंकि:
बिल तब आता है जब स्केल या आवश्यकताएँ बदलती हैं—और समाधान अक्सर दर्दनाक री-प्लैटफॉर्म होता है।
आपको परफेक्ट ऑब्ज़र्वेबिलिटी की ज़रूरत नहीं है, पर कुछ संकेतों पर जरूर नज़र रखें:\n\n- क्वेरी लेटेंसी पर्सेंटाइल्स (p95/p99), केवल एवरेज नहीं\n- लॉक कंटेंशन / डेडलॉक्स\n- कनेक्शन पूल सैचुरेशन और टाइमआउट्स\n- रेप्लिकेशन लैग और रीड-आफ्टर-राइट सरप्राइज़\n- स्टोरेज ग्रोथ रेट और इंडेक्स-टू-डेटा अनुपात\n
टॉप एक्सेस-पैटर्न्स (रीड्स/राइट्स, की क्वेरीज, पीक रेट्स), डेटा वॉल्यूम के अनुमान, और “नॉन-नेगोशियेबल” (कंसिस्टेंसी, उपलब्धता, रीजन प्रतिबंध) लिखें। डैशबोर्ड्स के लिंक और सबसे खराब क्वेरीज़ के उदाहरण जोड़ें। यह छोटा रिकॉर्ड भविष्य के निर्णयों को तेज बनाता है और यह स्पष्ट करता है कि कब डेटाबेस वास्तविकता से मेल नहीं खाता।
डेटाबेस चुनना आसान होता है जब आप इसे पॉपुलैरिटी प्रतियोगिता नहीं, बल्कि आवश्यकताओं की खोज मानते हैं। इस चेकलिस्ट का उपयोग करें ताकि "हमें कुछ स्केलेबल चाहिए" जैसे धुंधले वाक्य को ठोस इनपुट्स में बदला जा सके।
पहले सादी भाषा में जवाब दें, फिर जहाँ संभव हो संख्याएँ जोड़ें:\n\n- प्राइमरी क्वेरीज: ऐप की टॉप 3–5 ज़रूरी चीज़ें क्या हैं (उदा. “ईमेल से यूजर पाओ”, “पिछले 50 ऑर्डर सूचीबद्ध करो”, “कीवर्ड से खोज करो”, “दैनिक राजस्व एग्रीगेट करो”)?\n- राइट रेट: अब कितने राइट्स/सेकंड हैं, और पीक पर कितने? राइट्स छोटे और बार-बार हैं या बड़े बैच?\n- डेटा साइज \u0026 ग्रोथ: करंट डेटासेट साइज, मासिक ग्रोथ, रिटेंशन नियम (हमेशा रखें, 90 दिन, आर्काइव?)\n- SLAs: टार्गेट p95/p99 लेटेंसी, अपटाइम, रिकवरी अपेक्षाएँ (RTO/RPO), और यदि डेटा थोड़ा स्टेल हो तो कितनी बुरी बात है।
बाएँ कॉलम में क्राइटेरिया और ऊपर टॉप पर कैंडिडेट्स के साथ एक पेज का टेबल बनाइए। हर क्राइटेरियन को must-have या nice-to-have के रूप में चिह्नित करें, फिर हर डेटाबेस को स्कोर दें (उदा. 0–2)।
कम से कम ये शामिल करें: क्वेरी फिट, स्केलिंग एप्रोच, कंसिस्टेंसी जरूरतें, ऑपरेशनल प्रयास, इकोसिस्टम/टूलिंग, और लागत की भविष्यवाणीयोग्यता।
प्रत्येक उम्मीदवार के साथ प्रतिनिधि डेटा और वास्तविक क्वेरीज प्रयोग करें, न कि खिलौना उदाहरण। अपने “टॉप क्वेरीज” को पुनरुत्पादित करें और वास्तविक राइट पैटर्न मापें (स्पाइक्स सहित)।
यदि आप प्रोडक्ट आइडियाज़ पर तेजी से इटरेट कर रहे हैं, तो ऐसा वातावरण जिससे आप जल्दी काम कर सकें—जैसे Koder.ai—आपको एक React फ्रंटेंड के साथ Go + PostgreSQL बैकएंड जनरेट करने, कुछ असली एंडपॉइंट्स मॉडल करने, और अपनी टॉप 5 क्वेरीज को मापने में मदद कर सकता है ताकि आप लंबे समय की आर्किटेक्चर पर कमिट करने से पहले सत्यापित कर सकें। सोर्स कोड एक्सपोर्ट करने और स्कीमा/माइग्रेशन्स को कंट्रोल में रखने की योग्यता भी आपको कॉर्नर में जाने से बचाती है।
पहले से लिख दें कि “पास” का क्या मतलब है: लेटेंसी टार्गेट्स, स्वीकार्य एरर रेट्स, आवश्यक ऑपरेशनल स्टेप्स (बैकअप, स्कीमा चेंज), और अनुमानित मासिक लागत। यदि कोई कैंडिडेट PoC में किसी must-have को पूरा नहीं कर पाता, तो उसे जल्दी हटा दें।
फ्यूचर-प्रूफिंग का मतलब दिन-एक पर सबसे "सबसे स्केलेबल" डेटाबेस चुनना नहीं है। इसका मतलब है समझदारी से निर्णय लेना जो भविष्य में भी आपको चुस्त रखे जब आपके एक्सेस-पैटर्न बदलें।
यदि आपका वर्कलोड ज्यादातर ट्रांज़ैक्शनल रीड/राइट्स और सरल क्वेरीज है, तो रिलेशनल डेटाबेस अक्सर भरोसेमंद प्रोडक्ट के लिए सबसे तेज़ रास्ता है। लक्ष्य यह है कि कमिट करने तक आप कॉन्फिडेंट रहें: प्रेडिक्टेबल प्रदर्शन, स्पष्ट सहीपन गारंटियां, और टीम को जो टूलिंग पहले से आती है।
“फ्यूचर-प्रूफ” का मतलब शुरुआती चरणों में अपरिवर्तनीय प्रतिबद्धताओं से बचना भी है—जैसे कि किसी स्पेशलाइज़्ड स्टोर को अपना लेना पहले कि आपने उसके ट्रेड़ऑफ़्स सिद्ध कर लिए हों।
एक स्पष्ट डेटा एक्सेस लेयर (या सर्विस बॉउंडरी) बनाएं ताकि ऐप बाकी हिस्सों में डेटाबेस-विशेष क्विर्क्स पर निर्भर न हो। क्वेरी लॉजिक केंद्रीकृत रखें, कॉन्ट्रैक्ट्स (इनपुट/आउटपुट) परिभाषित करें, और स्कीमा बदलने को सामान्य डेवलपमेंट का हिस्सा मानें।
कुछ व्यवहारिक आदतें जो बाद में मदद करती हैं:\n\n- एडिटिव स्कीमा चेंजेज (नए कॉलम/टेबल) को प्राथमिकता दें बजाय जोखिम भरे रीराइट के।\n- बैकफिल बैच में करें और डिप्लॉय के दौरान पुराने और नए कोड दोनों के साथ कम्पैटिबल बनाये रखें।\n- क्वेरी पैटर्न्स को लॉग और मापें ताकि ड्रिफ्ट जल्दी पकड़ में आ सके।
कई प्रोडक्ट्स को अंततः दो रास्तों की जरूरत होती है: OLTP दिन-प्रतिदिन के ट्रांज़ैक्शन्स के लिए और एनालिटिक्स रिपोर्टिंग/प्रयोग/भारी एग्रीग्रेस के लिए। विभाजन तब करें जब एनालिटिक्स क्वेरीज प्रोडक्शन लेटेंसी को प्रभावित करने लगें, या जब आपको अलग रिटेंशन/पार्टीशनिंग चाहिए हो।
उन्हें संरेखित रखने के लिए, ईवेंट/डेटा परिभाषाओं को मानकीकृत करें, पाइपलाइन्स ऑटोमेट करें, और सिस्टम्स के बीच योगों (उदा. दैनिक बिक्री) का मिलान करें ताकि “सत्य” टुकड़ों में बंटा न रहे।
यदि आप एक ठोस अगला कदम चाहते हैं, तो अपनी टीम के लिए एक हल्का माइग्रेशन प्लान टेम्पलेट बनाएं और उसे दोहराने योग्य बनाएं: /blog/database-migration-checklist.
एक एक्सेस-पैटर्न उस दोहराने योग्य तरीके को बताता है जिससे आपकी ऐप प्रोडक्शन में डेटा को छूती है: क्या पढ़ा/लिखा जाता है, कितनी बार, कितनी तेजी से, और किस तरह के क्वेरी आकार में (पॉइंट लुकअप, रेंज स्कैन, जॉइन, एग्रीगेशन, टाइम-विंडो आदि)। यह “हमारे पास यूजर और ऑर्डर हैं” जैसे विवरणों से अधिक उपयोगी है, क्योंकि यह सीधे इंडेक्स, स्कीमा विकल्पों और डेटाबेस फिट से जुड़ता है।
क्योंकि “लोकप्रिय” दूसरे टीमों की ज़रूरतों और संदर्भों को दर्शाता है, न कि आपकी. वही डेटाबेस एक वर्कलोड के लिए बेहतरीन हो सकता है (उदा. OLTP) और दूसरे वर्कलोड के लिए दर्दनाक (उदा. भारी एनालिटिक्स स्कैन)। पहले अपने शीर्ष 5–10 रीड और राइट्स लिखें, फिर उन्हीं व्यवहारों के खिलाफ डेटाबेस की तुलना करें—ब्रांड के बजाए व्यवहार पर निर्णय लें।
लिखें:
यह आपकी आवश्यकताओं का दस्तावेज़ बन जाएगा जिससे विकल्पों की तुलना करना आसान होगा।
OLTP कई छोटे, समवर्ती, correctness-संवेदनशील ऑपरेशंस होते हैं (चेकआउट, इन्वेंटरी अपडेट, अकाउंट चेंज)। ट्रांज़ेक्शन्स और कंस्ट्रेंट्स मायने रखते हैं।
OLAP/एनालिटिक्स कम क्वेरीज होते हैं जो बहुत सारा डेटा छूते हैं (स्कैन, ग्रुप-बाय, डैशबोर्ड)। सेकेंड लेवल की लेटेंसी स्वीकृत हो सकती है पर भारी रीड्स महंगे होते हैं।
इन्हें एक ही सिस्टम पर मिलाकर चलाने पर अक्सर एनालिटिक्स स्कैन्स यूज़र-फेसिंग लेटेंसी को प्रभावित करते हैं।
p95/p99 को देखें, एवरेज नहीं। यदि सबसे धीमे 1% रिक्वेस्ट सेकंड्स ले रहे हैं, तो यूजर ऐप को अनभुगत महसूस करेगा, भले ही एवरेज अच्छा दिखे।
व्यवहारिक सुझाव: महत्वपूर्ण एंडपॉइंट्स (लॉगिन, चेकआउट, सर्च) के लिए p95/p99 ट्रैक करें और स्पाइक्स को डेटाबेस मेट्रिक्स (लॉक्स, रेप्लिकेशन लैग, I/O सैचुरेशन) से जोड़कर देखें।
अक्सर वर्कलोड की जरूरतें अलग-अलग होती हैं:
विशेषीकृत स्टोर्स इस्तेमाल करना कई बार सादगी में बेहतर होता है, बजाय इसके कि एक ही डेटाबेस को हर चीज के लिए मजबूर किया जाए।
कॅशिंग पढ़ने के आकार को बदल देता है: यदि अधिकांश पढ़ाइयाँ कैश से आती हैं, तो डेटाबेस मुख्यतः राइट्स और कभी-कभी महंगी कैश-मिस रीड्स को सर्व करेगा। इससे अलग निर्णय आते हैं:
कॅश समस्याओं को अस्थायी रूप से छुपा सकता है, पर मिसेज से डेटाबेस पर क्लिफ-एज असफलताएँ आ सकती हैं।
मजबूत correctness का मतलब है ट्रांज़ैक्शन और अपडेट की दृश्यता के आस-पास गारंटी की ज़रूरत (कोई “आधे-लिखे” स्टेट नहीं)। यह पेमेंट्स, बैलेंस, इन्वेंटरी और आरक्षणों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।
ट्रेडऑफ़्स में शामिल हो सकते हैं:
निर्धारित करें कि कौन-सा डेटा “कभी गलत नहीं होना चाहिए” और क्या स्टेलनेस सहनीय है।
इंडेक्सिंग आपके वर्कलोड और डेटाबेस के बीच का परफॉर्मेंस-आधार है। बार-बार होने वाले इन मामलों के लिए इंडेक्स प्लान करें:
इंडेक्स स्टोरेज बढ़ाते हैं और राइट्स को धीमा कर सकते हैं (राइट ऐम्प्लीफिकेशन)। लक्ष्य यह है कि आप वही इंडेक्स करें जो आप वास्तव में बार-बार करते हैं, सब कुछ नहीं।
PoC को एक छोटे प्रोडक्शन रिहर्सल की तरह ट्रीट करें:
यदि कोई उम्मीदवार PoC में किसी जरूरी शर्त को पूरा नहीं कर पाता, तो उसे जल्दी बाहर कर दें।
कई स्थितियों में Relational (SQL) डेटाबेस सबसे सरल और सही विकल्प होते हैं जब आपको मजबूत कंसिस्टेंसी, स्पष्ट रिलेशनशिप और भरोसेमंद ट्रांज़ैक्शन्स चाहिए—जैसे ऑर्डर, पेमेंट, इन्वेंटरी, परमिशन्स।
यदि आपकी टीम को जॉइन्स, कंस्ट्रेंट्स और ट्रांज़ैक्शन्स फिर से कोड में लिखने के संकेत दिख रहे हैं, तो संभवतः relational डेटाबेस चाहिए।
डॉक्यूमेंट डेटाबेस तब अच्छा है जब आप पूरे ऑब्जेक्ट को पढ़ते/लिखते हैं और उसकी संरचना बदलती रहती है—उदाहरण: यूजर प्रोफाइल, कंटेंट पेज, प्रोडक्ट कैटलॉग। यदि सामान्य क्वेरी “user_id से प्रोफ़ाइल लाओ” है और आप अक्सर ऑब्जेक्ट के हिस्से अपडेट करते हैं, तो डॉक्यूमेंट मॉडल उपयुक्त है।
सावधानी: यदि क्वेरीज बहुत रिलेशनल हो जाएँ (बहुत से क्रॉस-डॉक्यूमेंट क्वेरीज) या आपको मल्टी-एंटिटी ट्रांज़ैक्शन्स चाहिए हों, तो मुश्किलें आ सकती हैं।
की-वैल्यू स्टोर्स कैशिंग, सत्र, रेट लिमिट्स, फीचर फ्लैग्स और शॉर्ट-लाइव स्टेट के लिए जबरदस्त तेज़ लुकअप देते हैं—जहाँ एक्सेस-पैटर्न "की द्वारा get/set" हो और लेटेंसी मायने रखे। अक्सर ये कंप्लीमेंट होते हैं, न कि प्राथमिक रिकॉर्ड।
यदि आप स्थायी बिज़नेस डेटा स्टोर कर रहे हैं, तो सोचें कि एविक्शन, रीस्टार्ट या रेप्लिकेशन डिले के दौरान क्या होगा।
कॉलमनर वेयरहाउस/एनालिटिक्स सिस्टम उन मामलों के लिए बेहतरीन होते हैं जहाँ भारी एग्रीगेशन और BI चलानी हो—क्योंकि वे बड़े इतिहास पर स्कैन और एग्रीगेट करने के लिए ऑप्टिमाइज़्ड होते हैं।
एक व्यावहारिक विभाजन: OLTP राइट्स को प्राइमरी डेटाबेस में रखें और रिपोर्टिंग के लिए एक वेयरहाउस फीड करें—ताकि BI वर्कलोड कस्टमर-फेसिंग क्वेरीज को स्लो न करे।
निम्नलिखित संकेत अक्सर गलत मैच का इशारा करते हैं:
यदि डेटाबेस को सामान्य बिज़नेस ऑपरेशंस के लिए ही हीरोइक मेहनत करनी पड़ रही हो, तो वर्कलोड और डेटाबेस परिवार मेल नहीं खाते।
ट्रेंड-ड्रिवन विकल्पों की कीमत बाद में अक्सर भारी होती है:
बिल तब आता है जब स्केल बढ़ता है या जरूरतें बदलती हैं, और सही समाधान अक्सर एक दर्दनाक री-प्लैटफॉर्म होता है।
कुछ शुरुआती मीट्रिक्स पर नज़र रखें:
ये संकेत आपको यह बताने में मदद करते हैं कि डेटाबेस अब भी वर्कलोड के अनुकूल है या नहीं।
शीर्ष एक्सेस-पैटर्न (रीड्स/राइट्स, की क्वेरीज, पीक रेट्स), डेटा वॉल्यूम अनुमान, और “नॉन-नेगोशियेबल” (कंसिस्टेंसी, उपलब्धता, रीजन प्रतिबंध) लिखें। डैशबोर्ड लिंक और सबसे खराब क्वेरियों के उदाहरण जोड़ें। यह छोटा रिकॉर्ड भविष्य के निर्णयों को तेज बनाता है और स्पष्ट करता है कि कब डेटाबेस वास्तविकता से मेल नहीं खा रहा।