Pourquoi PostgreSQL a-t-il été choisi pour le stockage des publications ? Comment déterminer à quelles charges chaque technologie peut faire face sans sharding et réplication (Postgres, Kafka, Redis, service en Go) ?

PostgreSQL a été choisi pour stocker les publications en raison de sa fiabilité, de son support pour les requêtes complexes, les transactions et l’évolutivité. Il convient aux données structurées avec relations et garantit la cohérence.

Pour comprendre quelle technologie gère quelles charges sans sharding ni réplication, il faut considérer les caractéristiques et le type de charge :

• PostgreSQL : adapté pour OLTP avec une charge modérée (mille requêtes par seconde sur un serveur puissant). Avec l’augmentation de la charge, le sharding ou la réplication peut être nécessaire.
• Kafka : conçue pour traiter de grands flux de messages avec une haute capacité de transmission et d’évolutivité. Gère des millions d’événements par seconde.
• Redis : stockage en mémoire, idéal pour des opérations très rapides avec des données, le cache et les files d’attente. Peut supporter des centaines de milliers d’opérations par seconde sur un seul serveur.
• Service en Go : backend performant, capable de traiter un grand nombre de requêtes avec une faible latence, mais la scalabilité dépend de l’architecture et de l’infrastructure.

Exemple d’évaluation de charge :

// Exemple de charge simple sur un service Go
for i := 0; i < 10000; i++ {
    go func() {
        // traitement de la requête
    }()
}

En résumé, le choix dépend des exigences en matière de cohérence, de vitesse, de volume de données et de nature de la charge. Sans sharding ni réplication, PostgreSQL fonctionne bien avec des charges allant jusqu’à quelques milliers de requêtes par seconde, Redis avec des opérations très rapides sur de petites données, Kafka avec des flux d’événements, et le service en Go comme un gestionnaire efficace de la logique.