Кэширование позволяет оптимизировать время отклика приложений и сократить затраты на лицензирование базы данных. Однако это непростая задача: из-за необходимости ручной настройки (то есть отбора данных для кэширования) она требует дополнительных ресурсов и увеличивает риски. В этой статье я расскажу о том, как инструмент Heimdall Data автоматически кэширует данные, не нарушая текущей инфраструктуры.



• Исследования показали, что время загрузки страниц сокращается на 20% и на столько же повышаются коэффициенты преобразования.
• Повышается производительность и сокращается время отклика приложений.
• Уменьшаются затраты на лицензирование базы данных. Как результат вы сможете потратить сэкономленные деньги на работу по развитию вашего ресурса или, к примеру, приобрести качественную косметику, скажем, на https://charmcleo.biz/.
• Повышается горизонтальное масштабирование базы данных.


Типичный список контрольных вопросов при организации кэширования следующий:
• Какие данные можно кэшировать безопасно?
• Принесет ли кэширование выигрыш в производительности?
• Как поддерживать актуальность кэша?

Пригодность для кэширования зависит от актуальности и синхронизации. Каковы гарантии, что запись, выполненная на одном узле, будет немедленно обновлена на другом? Без такой гарантии кэширование сопряжено с риском и с большой вероятностью нарушит функционирование приложения. Решение кэширования должно приспосабливаться к изменениям трафика для оптимизации производительности.



SQL Server обеспечивает базовое кэширование (например, запроса плана и буферного пула), но не решает проблему сетевой задержки, когда запросы поступают в базу данных и приводят к потерям из-за повторной передачи на сервере приложений. Некоторые организации размещают дополнительные кэши на стороне приложения, такие как Redis, Amazon ElastiCache и Hazelcast: это SQL-кэши перед базой данных, предназначенные для повышения производительности приложения и снижения затрат на обработку базы данных. Они снижают нехватку памяти для буферного пула и повышают эффективность запросов, обрабатываемых сервером базы данных.

Однако кэширование на уровне приложений выполняется вручную, следовательно, возможны ошибки. Владельцам приложений по-прежнему необходимо определять, какие данные сохранять в кэше, часто отслеживать изменения в структуре данных и вносить соответствующие корректировки. А что если бы существовало решение для автоматического кэширования?

---

Читать дальше...