গেমস এবং (প্রধানত পরিসংখ্যানগত) গবেষণা ছাড়াও, যার সাথে আমার কোনও অভিজ্ঞতা নেই বলে মনে হয়, ডাটাবেস অ্যাক্সেস এবং অপারেশন এমন কয়েকটি ক্ষেত্রের মধ্যে একটি যেখানে ভুল সিদ্ধান্তগুলি খুব বড় পারফরম্যান্স হিটের দিকে পরিচালিত করে। আমি কোডে আরও শক্তিশালী ডাটাবেস বিমূর্তকরণের দৃ strong় বিশ্বাসী এবং আমি বিশ্বাস করি যে লিনাক, যা ডাটাবেস ক্রিয়াকলাপকে প্রোগ্রামিং ভাষার সাথে সংযুক্ত করে, আপনাকে ভাষার সমস্ত সরঞ্জাম সরবরাহ করে (টাইপ চেকিং, সিনট্যাক্স চেকিং, আপনার পছন্দ মতো সমস্ত জিনিস) আপনার প্রোগ্রামিং ভাষা) আপনি যা চান তা করার জন্য আপনাকে প্রচুর শক্তি দেওয়ার সময় একেবারে ভয়ঙ্কর। দুর্ভাগ্যক্রমে, এটি এখনও সবসময় কাজ করে না। এর অর্থ, যদি বিমূর্ত স্তরটি তার অপটিমেশনগুলি ভুল হয়ে যায় এবং আপনি মাইক্রোসেকেন্ডের পরিবর্তে সেকেন্ডের জন্য অপেক্ষা করতে পারেন, বা আপনার ফলাফলের জন্য সেকেন্ডের পরিবর্তে কয়েক মিনিট অপেক্ষা করছেন। যেহেতু এগুলি অত্যন্ত লক্ষণীয় সময়, আপনাকে এগুলি অপ্টিমাইজ করতে হবে, বা আপনার অ্যাপ্লিকেশনটি "কাজ করে না": পারফরম্যান্স আপনার আবেদনের সবচেয়ে বড় সমস্যা হয়ে দাঁড়িয়েছে। এর অর্থ আপনাকে ধাতুর আরও কাছে যেতে হবে, এবং হাতটি অনুকূল করতে হবে।
যখন আমরা এমন পয়েন্টে পৌঁছে যাই যে বড় ডেটাসেটগুলি পরিচালনা করার জন্য উদাহরণস্বরূপ হাতের কাজ করার সময় 3 এমএস লাগে, এবং 100 এমএসে যখন আপনি বিমূর্ত স্তরটি এটি আপনার জন্য করতে দেন, কোনও উপায়ে, বিমূর্ত স্তরটি এটি আপনার জন্য পরিচালনা করে, কারণ আপনি সম্ভবত 30 বার ধীর হতে হবে, তবে আপনি এখনও (সম্ভবত বেশিরভাগ অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য) যথেষ্ট দ্রুত। পরিস্থিতির বাস্তবতা হ'ল আপনি যখন হাতের অনুকূলিত সমাধানগুলি সন্ধান করছেন যেখানে আপনার কাছে 200 এমএস প্রতিক্রিয়া সময় রয়েছে এবং যখন বিমূর্ত স্তরটি এটি আপনার জন্য পরিচালনা করে, তখন অ্যালগরিদম 10 বার পারফর্মেন্স হিট করে 'ঠিক' নেয়, আপনার কাছে একটি ২ সেকেন্ড বিলম্ব, এবং তারপরে আপনি পুরোপুরি যত্নশীল হোন, কারণ এটি এত দ্রুত নয়, বেদনাদায়কভাবে ধীর হয়ে যায়। যে রিলেশনাল ডাটাবেস সমাধান ভাল স্কেল না, আমি মনে করি না এটি দুই বা তিন বছরে সমাধান হয়ে যাবে। এর অর্থ এটি যখন বৃহত্তর ডাটাবেসের ক্ষেত্রে আসে তখন আপনাকে বেশ কিছু সময়ের জন্য খালি ধাতুতে নামতে হবে, বা আপনার অ্যাপ্লিকেশনটি এত ধীর হবে, এটি প্রতিযোগীদের কাছে দাঁড়াতে পারে না।