जानिए रीड रेप्लिकास क्यों होते हैं, कौन‑सी समस्याएँ वे हल करते हैं, और वे कब मदद करते हैं (या नुकसान पहुंचाते हैं)। सामान्य उपयोग‑केसेस, सीमाएँ, और व्यावहारिक निर्णय सुझाव शामिल हैं।
एक रीड रेप्लिका आपके मुख्य डेटाबेस (अक्सर प्राइमरी कहा जाता है) की एक कॉपी है जो उससे लगातार परिवर्तन प्राप्त करके अपडेट रहती है। आपका ऐप रेप्लिका को सिर्फ पढ़ने वाले प्रश्न (जैसे SELECT) भेज सकता है, जबकि प्राथमिक सभी लिखने वाले कामों (जैसे INSERT, UPDATE, और DELETE) को संभालता रहता है।
वादा सरल है: अधिक पढ़ने की क्षमता बिना प्राथमिक पर अधिक दबाव डाले।
यदि आपके ऐप पर बहुत सारी “फ़ेच” ट्रैफिक है—होमपेज, प्रोडक्ट पेज, यूज़र प्रोफाइल, डैशबोर्ड—तो उन पढ़ाइयों का कुछ हिस्सा एक या अधिक रेप्लिकास पर ले जाना प्राथमिक को लिखने पर ध्यान देने के लिए मुक्त कर सकता है। कई सेटअप में, यह एप्लिकेशन में न्यूनतम बदलाव के साथ किया जा सकता है: आप एक डेटाबेस को सत्य का स्रोत रखते हैं और रेप्लिकास को अतिरिक्त क्वेरी करने की जगह के रूप में जोड़ते हैं।
रीड रेप्लिकास उपयोगी हैं, लेकिन ये जादू की बटन नहीं हैं। वे नहीं करते:
रीड रेप्लिकास को एक रीड‑स्केलिंग टूल जिसमें ट्रेड‑ऑफ हैं के रूप में सोचें। इस लेख के बाकी हिस्से में बताया गया है कि वे कब वास्तव में मदद करते हैं, आम तरह से वे कैसे उल्टा असर कर सकते हैं, और कैसे अवधारणाएँ जैसे रिप्लिकेशन लैग और इवेंटुअल कंसिस्टेंसी यह प्रभावित करती हैं कि उपयोगकर्ता क्या देखते हैं जब आप किसी कॉपी से पढ़ना शुरू करते हैं बजाय प्राथमिक के।
एक अकेला प्राथमिक डेटाबेस सर्वर अक्सर शुरुआत में “काफ़ी बड़ा” लगता है। वह लिखे (इन्सर्ट, अपडेट, डिलीट) संभालता है और आपके ऐप, डैशबोर्ड और आंतरिक टूल्स की हर पढ़ने की रिक्वेस्ट का भी जवाब देता है।
जैसे‑जैसे उपयोग बढ़ता है, पढ़ाइयाँ आम तौर पर लिखने से तेज़ी से बढ़ती हैं: हर पेज व्यू कई क्वेरियों को ट्रिगर कर सकता है, खोज स्क्रीन कई लुकअप्स कर सकती हैं, और एनालिटिक्स‑शैली की क्वेरियाँ बहुत सारे रो स्कैन कर सकती हैं। भले ही आपका लिखने का वॉल्यूम मध्यम हो, प्राथमिक फिर भी बोतल‑नेक बन सकता है क्योंकि उसे दो काम एक साथ करने होते हैं: परिवर्तन सुरक्षित और तेज़ी से स्वीकार करना, और बढ़ती पढ़ने वाली ट्रैफ़िक को कम लेटेंसी के साथ सर्व करना।
रीड रेप्लिकास उस वर्कलोड को विभाजित करने के लिए मौजूद हैं। प्राथमिक लिखने पर केन्द्रित रहता है और “स्रोत‑सत्य” बनाए रखता है, जबकि एक या अधिक रेप्लिकास पढ़ने‑केवल क्वेरियों को संभालते हैं। जब आपका ऐप कुछ क्वेरियों को रेप्लिकास की ओर रूट कर सकता है, तो आप प्राथमिक पर CPU, मेमोरी और I/O प्रेशर को घटाते हैं। इससे आम तौर पर समग्र प्रतिसाद‑क्षमता बेहतर होती है और लिखने के पिक्स के लिए और हेडरूम बनता है।
रिप्लिकेशन वह तंत्र है जो प्राथमिक से दूसरे सर्वरों तक परिवर्तन कॉपी करके रेप्लिकास को अपडेट रखता है। प्राथमिक परिवर्तन रिकॉर्ड करता है, और रेप्लिकास उन परिवर्तनों को लागू करते हैं ताकि वे लगभग वही डेटा उपयोग करके प्रश्नों का उत्तर दे सकें।
यह पैटर्न कई डेटाबेस सिस्टम और मैनेज्ड सर्विसेज़ (जैसे PostgreSQL, MySQL, और क्लाउड‑होस्टेड वेरिएंट) में आम है। सटीक इम्प्लीमेंटेशन अलग हो सकता है, पर लक्ष्य वही रहता है: प्राथमिक को अनंत तक वर्टिकली स्केल करने के बजाय रीड क्षमता बढ़ाना।
प्राइमरी डेटाबेस को “स्रोत‑सत्य” की तरह सोचें। यह हर लिखे को स्वीकार करता है—ऑर्डर बनाना, प्रोफाइल अपडेट करना, भुगतान रिकॉर्ड करना—और उन परिवर्तनों को निश्चित ऑर्डर देता है।
एक या अधिक रीड रेप्लिकास तब प्राथमिक का अनुगमन करते हैं, उन परिवर्तनों को कॉपी करते हैं ताकि वे पढ़ने वाले प्रश्न (जैसे “मेरा ऑर्डर इतिहास दिखाओ”) को प्राथमिक पर अतिरिक्त लोड डाले बिना जवाब दे सकें।
पढ़ाइयाँ रेप्लिकास से सर्व की जा सकती हैं, पर लिखे फिर भी प्राथमिक पर ही जाते हैं।
रिप्लिकेशन दो व्यापक मोड में हो सकता है:
यह देरी—रेप्लिकास का प्राथमिक से पीछे रह जाना—को रिप्लिकेशन लैग कहा जाता है। यह स्वचालित रूप से विफलता नहीं है; अक्सर यह वह सामान्य ट्रेड‑ऑफ होता है जिसे आप पढ़ने को स्केल करने के लिए स्वीकार करते हैं।
उपयोगकर्ताओं के लिए, लैग इवेंटुअल कंसिस्टेंसी के रूप में दिखता है: आप कुछ बदलते हैं और सिस्टम अंततः हर जगह सुसंगत हो जाएगा, पर तुरंत नहीं।
उदाहरण: आप अपना ईमेल पता अपडेट करते हैं और प्रोफ़ाइल पेज रीफ्रेश करते हैं। अगर पेज किसी रेप्लिका से सर्व हो रहा है जो कुछ सेकंड पीछे है, तो आप थोड़ी देर के लिए पुराना ईमेल देख सकते हैं—जब तक रेप्लिका अपडेट लागू कर के "क catch up" नहीं हो जाती।
रीड रेप्लिकास तब मदद करते हैं जब आपका प्राइमरी डेटाबेस लिखने के लिए स्वस्थ है पर पढ़ने वाला ट्रैफ़िक उसे ओवरवेल्म कर रहा हो। वे सबसे प्रभावी होते हैं जब आप बिना लेखन‑तरीकों को बदले एक महत्वपूर्ण हिस्सा SELECT लोड ऑफ़लोड कर सकते हैं।
ऐसे पैटर्न देखें:
SELECT क्वेरियों का INSERT/UPDATE/DELETE के मुकाबले बहुत अधिक अनुपातरेप्लिकास जोड़ने से पहले कुछ ठोस संकेतों से वैलिडेट करें:
SELECT स्टेटमेंट्स में बिताया गया प्रतिशत समय (आपके स्लो क्वेरी लॉग/APM से)।अक्सर सबसे अच्छा पहला कदम ट्यूनिंग होता है: सही इंडेक्स जोड़ना, एक क्वेरी को फिर से लिखना, N+1 कॉल कम करना, या हॉट पढ़ाइयों को कैश करना। ये परिवर्तन रेप्लिकास ऑपरेट करने से तेज़ और सस्ते हो सकते हैं।
रेप्लिकास चुनें अगर:
पहले ट्यूनिंग चुनें अगर:
रीड रेप्लिकास तब सबसे ज़्यादा मूल्यवान होते हैं जब प्राथमिक डेटाबेस लिखने (चेकआउट, साइन‑अप, अपडेट) संभाल रहा हो, पर ट्रैफ़िक का बड़ा हिस्सा पढ़‑हेवी हो। प्राइमरी–रेप्लिका आर्किटेक्चर में, सही क्वेरियों को रेप्लिकास पर धकेलना डेटाबेस प्रदर्शन को बिना एप्लिकेशन फीचर बदले बेहतर बनाता है।
डैशबोर्ड अक्सर लंबी क्वेरियाँ चलाते हैं: ग्रुपिंग, बड़े डेट‑रेंज पर फ़िल्टरिंग, या मल्टीपल टेबल्स जोइन करना। ये क्वेरियाँ CPU, मेमोरी और कैश के लिए ट्रांज़ैक्शनल काम से प्रतिस्पर्धा कर सकती हैं।
एक रीड रेप्लिका अच्छा स्थान है:
आप प्राथमिक को तेज़, पूर्वानुमानित ट्रांज़ैक्शन्स पर केंद्रित रखते हुए एनालिटिक्स पढ़ाइयों को स्वतंत्र रूप से स्केल कर सकते हैं।
कैटलॉग ब्राउज़िंग, यूज़र प्रोफाइल और कंटेंट फीड्स अक्सर उच्च मात्रा में समान पढ़ने वाली क्वेरियाँ पैदा करते हैं। जब यह रीड‑स्केलिंग प्रेशर बाधा बनता है, तो रेप्लिकास ट्रैफ़िक को सोख सकते हैं और लेटेंसी स्पाइक्स को कम कर सकते हैं।
यह विशेष रूप से प्रभावी है जब पढ़ाइयाँ कैश‑मिस‑भारी हों (कई यूनिक क्वेरियाँ) या जब आप केवल एप्लिकेशन कैश पर भरोसा नहीं कर सकते।
एक्सपोर्ट्स, बैकफिल्स, समरीज़ री‑कम्प्यूट करना और "हर रिकॉर्ड जो X से मेल खाता है" वाले जॉब्स प्राथमिक को थ्रैश कर सकते हैं। ऐसे स्कैन अक्सर रेप्लिकास पर चलाना सुरक्षित रहता है।
बस यह सुनिश्चित करें कि जॉब इवेंटुअल कंसिस्टेंसी सहन कर सके: रिप्लिकेशन लैग के कारण उसे नवीनतम अपडेट नहीं दिख सकते।
यदि आप ग्लोबली उपयोगकर्ता सर्व करते हैं, तो रेप्लिकास को उनके नज़दीक रखना राउंड‑ट्रिप टाइम घटा सकता है। ट्रेड‑ऑफ लैग या नेटवर्क मुद्दों के दौरान अधिक स्टेल पढ़ाइयों का जोखिम है, इसलिए यह उन पेजों के लिए बेहतर है जहाँ "लगभग ताज़ा" स्वीकार्य है (ब्राउज़, सिफारिशें, सार्वजनिक सामग्री)।
रीड रेप्लिकास उन स्थितियों में बढ़िया होते हैं जहां "काफ़ी नज़दीक" ठीक है। वे तब उल्टा असर करते हैं जब आपका प्रोडक्ट चुपचाप मान ले कि हर पढ़ाई नवीनतम लिखाई दर्शाती है।
यूज़र अपना प्रोफ़ाइल एडिट करता है, फॉर्म सबमिट करता है, या अकाउंट सेटिंग बदलता है—और अगला पेज किसी रेप्लिका से सर्व होने पर कुछ सेकंड पीछे दिखाई देता है। अपडेट सफल हुआ था, पर उपयोगकर्ता पुराना डेटा देखता है और दोबारा सबमिट कर सकता है, दोहरी क्रियाएँ कर सकता है, या भरोसा खो सकता है।
यह विशेष रूप से परेशानी‑देह है उन फ्लोज़ में जहाँ उपयोगकर्ता तुरंत पुष्टि की उम्मीद करता है: ईमेल बदलना, प्रेफरेंस टॉगल करना, डॉक्युमेंट अपलोड करना, या कमेंट पोस्ट करके फिर रिडायरेक्ट होना।
कुछ पढ़ाइयाँ थोड़ी भी देर के लिए स्टेल सहन नहीं कर सकतीं:
अगर कोई रेप्लिका पीछे है, तो आप गलत कार्ट टोटल दिखा सकते हैं, स्टॉक ओवरसेल कर सकते हैं, या पुराना बैलेंस दिखा सकते हैं। भले ही सिस्टम बाद में खुद को ठीक कर ले, उपयोगकर्ता अनुभव (और सपोर्ट वॉल्यूम) को नुकसान होता है।
आंतरिक डैशबोर्ड अक्सर वास्तविक निर्णय चलाते हैं: फ्रॉड समीक्षा, कस्टमर सपोर्ट, ऑर्डर फुलफिलमेंट, मॉडरेशन, और घटना प्रतिक्रिया। अगर कोई एडमिन टूल रेप्लिकास से पढ़ता है, तो आप अपूर्ण डेटा पर कार्रवाई करने का जोखिम उठाते हैं—उदा., पहले से रिफंड किए गए ऑर्डर को रिफंड कर देना, या नवीनतम स्टेटस चेंज मिस कर देना।
एक सामान्य पैटर्न है कंडीशनल रूटिंग:
यह रेप्लिकास के लाभ बचाए रखता है बिना कंसिस्टेंसी का अनुमान लगाने के जोखिम के।
रिप्लिकेशन लैग वह देरी है जो किसी लिखे के प्राथमिक पर कमिट होने और वही परिवर्तन रेप्लिका पर दिखने के बीच होती है। अगर आपका ऐप उस देरी के दौरान रेप्लिका से पढ़ता है, तो यह "स्टेल" परिणाम दे सकता है—ऐसा डेटा जो कुछ पलों पहले सच था, पर अब नहीं।
लैग सामान्य है, और अक्सर तनाव के समय बढ़ता है। आम कारणों में शामिल हैं:
लैग सिर्फ "ताज़गी" को नहीं, बल्कि उपयोगकर्ता‑नज़रिये से सहीपन को प्रभावित करता है:
शुरू करें यह तय करके कि आपकी फीचर क्या सहन कर सकती है:
रेप्लिका लैग (समय/बाइट्स पीछे), रेप्लिका apply रेट, रिप्लिकेशन त्रुटियाँ, और रेप्लिका CPU/डिस्क I/O ट्रैक करें। लैग जब आपकी सहनशीलता से ऊपर जाए तब अलर्ट करें (उदा., 5s, 30s, 2m) और जब लैग लगातार बढ़ता रहे तब भी अलर्ट करें (इशारा कि बिना हस्तक्षेप के रेप्लिका पकड़ नहीं पाएगा)।
रीड रेप्लिकास एक उपकरण हैं रीड स्केलिंग के लिए: SELECT क्वेरियों को सर्व करने के और स्थान जोड़ना। वे राइट स्केलिंग के लिए नहीं हैं: कितने INSERT/UPDATE/DELETE ऑपरेशन्स सिस्टम स्वीकार कर सकता है यह बढ़ाने के लिए।
जब आप रेप्लिकास जोड़ते हैं, आप रीड क्षमता जोड़ते हैं। अगर आपका ऐप रीड‑हेवी एंडपॉइंट्स (प्रोडक्ट पेज, फीड्स, लुकअप्स) पर बाधित है, तो आप उन क्वेरियों को कई मशीनों पर फैला सकते हैं।
यह अक्सर बेहतर करता है:
एक सामान्य गलतफ़हमी है कि “ज़्यादा रेप्लिकास = ज़्यादा राइट थ्रूपुट।” सामान्य प्राथमिक‑रेप्लिका सेटअप में, सारे लिखे अभी भी प्राथमिक पर ही जाते हैं। वास्तव में, ज़्यादा रेप्लिकास प्राथमिक के लिए थोड़ा अधिक काम भी बढ़ा सकते हैं क्योंकि उसे हर रेप्लिका के लिए रिप्लिकेशन डेटा जनरेट और भेजना पड़ता है।
अगर आपकी समस्या लिखने की थ्रूपुट है, तो रेप्लिकास इसे नहीं ठीक करेंगे। आप आम तौर पर अलग उपाय देख रहे होंगे (क्वेरी/इंडेक्स ट्यूनिंग, बैचिंग, पार्टिशनिंग/शार्डिंग, या डेटा मॉडल बदलना)।
भले ही रेप्लिकास आपको और रीड CPU दें, आप फिर भी कनेक्शन सीमाओं पर ठोकर खा सकते हैं। हर डेटाबेस नोड की अधिकतम समवर्ती कनेक्शन्स होती हैं, और रेप्लिकास जोड़ने से यह संभावित कनेक्शन्स बढ़ जाते हैं—बिना कुल मांग घटाए।
व्यावहारिक नियम: कनेक्शन पूलिंग (या एक पूलर) का उपयोग करें और प्रति‑सर्विस कनेक्शन गणनाएँ जानबूझकर रखें। वरना, रेप्लिकास बस “अधिक डेटाबेस जिन्हें ओवरलोड करना है” बन सकते हैं।
रेप्लिकास वास्तविक लागत जोड़ते हैं:
ट्रेड‑ऑफ सरल है: रेप्लिकास आपको रीड हेडरूम और आइसोलेशन खरीदा देता है, पर वे जटिलता जोड़ते हैं और लिखने की सीमा नहीं बढ़ाते।
रीड रेप्लिकास रीड उपलब्धता सुधार सकते हैं: यदि आपका प्राथमिक ओवरलोड या थोड़ी देर के लिए अनुपलब्ध हो, तो आप कुछ पढ़ने वाली ट्रैफ़िक रेप्लिकास से सर्व कर सकते हैं। इससे ग्राहक‑सामने वाले पेज प्रतिक्रियाशील रह सकते हैं (उन सामग्रियों के लिए जो थोड़ी स्टेलनेस सहन कर सकती हैं) और प्राथमिक दुर्घटना के ब्लास्ट‑रेडियस को कम किया जा सकता है।
क्या रेप्लिकास अकेले पूरी हाई‑अवेलेबिलिटी योजना प्रदान नहीं करते। एक रेप्लिका आम तौर पर स्वतः लेखन स्वीकार करने के लिए तैयार नहीं होती, और "एक पढ़ने योग्य कॉपी मौजूद है" का मतलब यह नहीं है कि "सिस्टम जल्दी और सुरक्षित रूप से फिर से लिखना शुरू कर सकता है।"
फ़ेलओवर आम तौर पर मतलब होता है: प्राथमिक विफलता का पता लगाना → एक रेप्लिका चुनना → उसे नया प्राथमिक बनाना (promote) → लिखों को उस नोड पर रीडायरेक्ट करना।
कुछ मैनेज्ड डेटाबेस अधिकतर प्रक्रिया को स्वचालित करते हैं, पर मूल विचार वही रहता है: आप यह बदल रहे होते हैं कि कौन लिखने की अनुमति रखता है।
फ़ेलओवर को अभ्यास की तरह लें। स्टेजिंग में (और सावधानी से प्रोडक्शन में निम्न‑जोखिम विंडो में) गेम‑डे टेस्ट चलाएँ: प्राथमिक लॉस का सिमुलेशन करें, रिकवरी‑टाइम मापें, रूटिंग वेरिफाई करें, और पुष्टि करें कि आपका ऐप रीड‑ओनली अवधियों और रीकनेक्शन्स को सहजता से संभालता है।
रीड रेप्लिकास तभी मदद करेंगे जब आपकी ट्रैफ़िक असल में उन तक पहुँचे। "रीड/राइट स्प्लिटिंग" नियमों का सेट है जो लिखों को प्राथमिक और योग्य पढ़ाइयों को रेप्लिकास पर भेजता है—बिना सठीकता तोड़े।
सबसे सरल तरीका आपके डेटा‑एक्सेस लेयर में स्पष्ट रूटिंग है:
INSERT/UPDATE/DELETE, स्कीमा बदलाव) प्राथमिक पर जाएं।यह समझने में आसान और रोलबैक करने में आसान है। आप यहां व्यापार नियम भी एन्कोड कर सकते हैं जैसे "चेकआउट के बाद, कुछ समय तक ऑर्डर स्टेटस प्राथमिक से पढ़ो।"
कुछ टीमें डेटाबेस प्रॉक्सी या स्मार्ट ड्राइवर पसंद करती हैं जो "प्राइमरी बनाम रेप्लिका" एंडपॉइंट्स को समझते हैं और क्वेरी प्रकार या कनेक्शन सेटिंग्स के आधार पर रूट करते हैं। इससे एप्लिकेशन को बदलने की ज़रूरत कम होती है, पर सावधान रहें: प्रॉक्सी यह भरोसे के साथ नहीं जान सकता कि कौन‑सी पढ़ाइयाँ प्रोडक्ट परिप्रेक्ष्य से "सुरक्षित" हैं।
अच्छे उम्मीदवार:
उन पढ़ाइयों को रेप्लिकास पर मत भेजें जो तुरंत किसी उपयोगकर्ता लिखाई के बाद होती हैं (उदा., "प्रोफ़ाइल अपडेट → रीलोड प्रोफ़ाइल"), जब तक कि आपके पास कंसिस्टेंसी रणनीति न हो।
एक ट्रांज़ैक्शन के भीतर, सभी पढ़ाइयाँ प्राथमिक पर रखें।
ट्रांज़ैक्शन के बाहर, "राइट‑योर‑राइट्स" सेशंस पर विचार करें: लिखने के बाद उपयोगकर्ता/सेशन को थोड़े TTL के लिए प्राथमिक से पिन करें, या विशिष्ट फॉलो‑अप क्वेरियों को प्राथमिक पर रूट करें।
एक रेप्लिका जोड़ें, सीमित एंडपॉइंट/क्वेरियों का रूट करें, और पहले/बाद तुलना करें:
सिर्फ़ तब रूटिंग बढ़ाएँ जब प्रभाव स्पष्ट और सुरक्षित हो।
रीड रेप्लिकास "सेट और भूलो" नहीं होते। वे अतिरिक्त डेटाबेस सर्वर्स हैं जिनकी अपनी प्रदर्शन सीमाएँ, विफलता मोड और ऑपरेशनल जिम्मेदारियाँ होती हैं। थोड़ी निगरानी अनुशासन अक्सर "रेप्लिकास ने मदद की" और "रेप्लिकास ने उलझन बढ़ाई" के बीच का अंतर है।
उपयोगकर्ता‑मुखी लक्षणों की व्याख्या करने वाले संकेतकों पर ध्यान दें:
रीड्स ऑफ़लोड करने के लिए एक रेप्लिका से शुरू करें। तभी और जोड़ें जब आपको स्पष्ट सीमा मिले:
व्यावहारिक नियम: केवल तब रेप्लिकास स्केल करें जब आपने पुष्टि कर ली हो कि पढ़ाइयाँ ही बाधा हैं (न कि इंडेक्स, धीमी क्वेरियाँ, या ऐप कैशिंग)।
रीड रेप्लिकास रीड स्केलिंग के लिए एक उपकरण हैं, पर अक्सर वे पहली लीवर नहीं होते। ऑपरेशनल जटिलता जोड़ने से पहले देखें कि क्या एक सरल समाधान वही परिणाम दे देता है।
कैशिंग कई पढ़ाइयों को डेटाबेस से हटा सकता है। "रीड‑मोस्टली" पेजों (प्रोडक्ट डिटेल्स, सार्वजनिक प्रोफाइल, कॉन्फ़िग) के लिए एप्लिकेशन कैश या CDN लोड को नाटकीय रूप से घटा सकता है—बिना रिप्लिकेशन लैग जोड़ने के।
इंडेक्स और क्वेरी ऑप्टिमाइज़ेशन आम तौर पर अधिकांश मामलों में रेप्लिकास से बेहतर काम करते हैं: कुछ महँगी क्वेरियाँ CPU जला रही हों तो सही इंडेक्स जोड़ना, SELECT कॉलम घटाना, N+1 क्वेरियों को रोकना और खराब जोइन ठीक करना अक्सर सबसे बड़ा फायदा देता है।
मैटीरियलाइज़्ड व्यूज़ / प्री‑एग्रीगेशन उन वर्कलोड्स के लिए सहायक हैं जो स्वभाव से भारी हैं (एनालिटिक्स, डैशबोर्ड)। जटिल क्वेरियों को बार‑बार नहीं चलाकर आप कैलकुलेटेड नतीजे स्टोर कर सकते हैं और शेड्यूल पर रिफ्रेश कर सकते हैं।
अगर आपकी लिखने की समस्या है (हॉट रो, लॉक कंटेंशन, लिखने के I/O सीमा), तो रेप्लिकास मदद नहीं करेंगे। तब तालिकाओं को समय/टेनेंट के हिसाब से पार्टिशन करना, या ग्राहक‑आईडी के अनुसार शार्डिंग लिखने का लोड फैलाने और कंटेंशन कम करने का व्यावहारिक कदम होता है। यह बड़ा आर्किटेक्चरल कदम है, पर यह असली बाधा का समाधान देता है।
चार सवाल पूछें:
अगर आप किसी नए प्रोडक्ट का प्रोटोटाइप बना रहे हैं या जल्दी सेवा खड़ी कर रहे हैं, तो पहले इन सीमाओं को आर्किटेक्चर में शामिल करना मददगार होता है। उदाहरण के लिए, Koder.ai पर बनने वाली टीमें अक्सर शुरुआत में सरलता के लिए एक ही प्राथमिक रखती हैं, और जैसे‑जैसे डैशबोर्ड्स, फीड्स, या आंतरिक रिपोर्टिंग ट्रांज़ैक्शनल ट्रैफ़िक से प्रतिस्पर्धा करने लगते हैं, वे रेप्लिकास की ओर बढ़ती हैं। प्लानिंग‑फ़र्स्ट वर्कफ़्लो यह तय करना आसान बनाता है कि कौन‑से एंडपॉइंट्स इवेंटुअल कंसिस्टेंसी सहेंगे और कौन‑से “राइट‑योर‑राइट्स” प्राथमिक से पढ़ने चाहिए।
यदि आप मार्ग चुनने में मदद चाहते हैं, तो /pricing देखें, या संबंधित मार्गदर्शिकाएँ /blog में ब्राउज़ करें।
एक रीड रेप्लिका आपके प्राथमिक (primary) डेटाबेस की एक प्रति है जो लगातार बदलती जानकारी प्राप्त करती रहती है और सिर्फ़ पढ़ने वाले प्रश्नों (जैसे SELECT) का उत्तर दे सकती है। यह प्राथमिक पर पढ़ने के लोड को कम करके आपको रीड क्षमता बढ़ाने में मदद करती है।
नहीं। सामान्य प्राथमिक–रेप्लिका सेटअप में सारे लिखने वाले ऑपरेशन अभी भी प्राथमिक पर ही जाते हैं। रेप्लिकास प्राथमिक के लिए थोड़ा अतिरिक्त ओवरहेड भी जोड़ सकती हैं क्योंकि प्राथमिक को हर रेप्लिका को परिवर्तन भेजना पड़ता है।
जब आप रीड-बॉउंड हों—यानी SELECT ट्रैफिक CPU/I/O या कनेक्शन दबाव बना रहा हो और लिखने का वॉल्यूम स्थिर हो—तो रीड रेप्लिकास मदद करते हैं। वे भारी पढ़ाई (रिपोर्टिंग, एक्सपोर्ट्स) को ट्रांज़ैक्शनल वर्कलोड से अलग कर सकते हैं।
जरूरी नहीं। अगर कोई क्वेरी इंडेक्स कम होने, खराब जोइन पैटर्न या बहुत बड़े स्कैन की वजह से धीमी है, तो वह रेप्लिका पर भी धीमी रहेगी—बस किसी और नोड पर। ऐसे मामलों में पहले क्वेरी और इंडेक्स ट्यून करें।
रिप्लिकेशन लैग वह देरी है जो किसी लिखित परिवर्तन के प्राथमिक पर कमिट होने और उस परिवर्तन के रेप्लिका पर दिखने के बीच रहती है। लैग के दौरान रेप्लिका से पढ़ने पर परिणाम स्टेल हो सकते हैं—यही वजह है कि कुछ पढ़ाइयाँ सिस्टम में इवेंटुअल कंसिस्टेंसी के रूप में व्यवहार करती हैं।
आम कारण:
उन पढ़ाइयों से बचें जिन्हें ताज़ा होना अनिवार्य है, जैसे:
इन केसों के लिए कम से कम क्रिटिकल पाथ पर प्राथमिक से पढ़ें।
एक read‑your‑writes रणनीति अपनाएँ:
निगरानी के कुछ संकेतक:
जब लैग आपकी प्रोडक्ट सहनशीलता से ऊपर जाए (उदाहरण: 5s/30s/2m), तब अलर्ट करें।
अक्सर उपयोगी विकल्प:
रेप्लिकास तब सबसे अच्छे होते हैं जब पढ़ाई पहले से ठीक‑ठाक ऑप्टिमाइज़्ड हो और आप कुछ स्टेलनेस सहन कर सकते हैं।