이를 수행하는 가장 좋은 방법은 데이터 및 쿼리의 품질과 특성에 따라 다릅니다. 우선, 단일 테이블에있는 제품의 180MB 데이터는 문제가되지 않습니다. 그리고 하루에 30k 개의 쿼리는 문제가 훨씬 적습니다. 올바르게 구성된 데이터베이스를 사용하면 이전 데스크톱에서이로드를 처리 할 수 있습니다.
다른 사람들은 이미 두 가지 주요 옵션 인 MySQL 또는 noSQL 데이터베이스를 지적했습니다.
모든 단일 제품 (예 : 제조업체, 가격, 창고 번호 등)에 존재하는 특정 수의 속성이있는 경우 가장 좋은 방법은 이러한 속성에 대한 열을 갖고 키 / 값 쌍을 플랫 테이블 형식으로 변환하는 것입니다. 대부분의 제품의 경우 모든 속성을 검색하기 위해 하나의 쿼리 만 실행하면되므로 일부 열은 행의 절반 만 사용하더라도 매우 잘 작동합니다. 이것은 제품에 대한 데이터입니다. 이것이 귀하의 데이터 구조 일 가능성이 높습니다.
속성의 존재 여부와 데이터 유형이 다양하면 기존 SQL 데이터베이스보다이 시나리오를보다 효율적으로 처리하는 noSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다.
성능과 관련하여 : 나는 이전에 전자 상거래 회사에서 근무한 적이 있는데 오랫동안 웹 사이트에 MySQL 서버의 데이터가 제공되었습니다. 이 서버에는 2GB의 RAM이 있으며 총 데이터베이스 수는 약입니다. 5GB 크기와 최대로드시 서버는 초당 수천 개의 쿼리를 처리했습니다. 예, 우리는 많은 쿼리 최적화를 수행했지만 이것이 실제로 가능합니다.