Warum wurde PostgreSQL für die Speicherung von Beiträgen gewählt? Wie erkennt man, bei welchen Lasten welche Technologie ohne Sharding und Replikation auskommt (Postgres, Kafka, Redis, Service in Go)?

PostgreSQL wurde zur Speicherung von Beiträgen aufgrund seiner Zuverlässigkeit, Unterstützung für komplexe Abfragen, Transaktionen und Skalierbarkeit ausgewählt. Es eignet sich für strukturierte Daten mit Beziehungen und gewährleistet Konsistenz.

Um zu verstehen, welche Technologie bei welchen Lasten ohne Sharding und Replikation funktioniert, müssen die Eigenschaften und die Art der Last berücksichtigt werden:

• PostgreSQL: geeignet für OLTP mit moderater Last (Tausende von Anfragen pro Sekunde auf einem leistungsstarken Server). Bei zunehmender Last kann Sharding oder Replikation erforderlich sein.
• Kafka: konzipiert für die Verarbeitung großer Datenströme mit hoher Durchsatzrate und Skalierbarkeit. Bewältigt Millionen von Ereignissen pro Sekunde.
• Redis: In-Memory-Speicher, ideal für sehr schnelle Operationen mit Daten, Caching und Warteschlangen. Kann hunderte Tausend Operationen pro Sekunde auf einem einzelnen Server bewältigen.
• Go-Service: leistungsstarkes Backend, das eine große Anzahl von Anfragen mit niedriger Latenz verarbeiten kann, aber die Skalierbarkeit hängt von Architektur und Infrastruktur ab.

Beispiel für eine Lastabschätzung:

// Beispiel für eine einfache Last auf einem Go-Service
for i := 0; i < 10000; i++ {
    go func() {
        // Anfrageverarbeitung
    }()
}

Kurz gesagt, die Wahl hängt von den Anforderungen an Konsistenz, Geschwindigkeit, Datenvolumen und die Art der Last ab. Ohne Sharding und Replikation arbeitet PostgreSQL bei Lasten bis zu einigen Tausend Anfragen pro Sekunde gut, Redis bei sehr schnellen Operationen mit kleinen Daten, Kafka bei Datenströmen und der Go-Service als effizienter Logik-Handler.