Normalisation

Stocker chaque fait une seule fois et le relier par des clés, ce qui évite les copies incohérentes. Les lectures demandent alors des jointures, c'est pourquoi les systèmes très orientés lecture dénormalisent parfois volontairement.

Où on le retrouve dans les vrais systèmes

  • Base de données relationnelle

    Le primaire traite toutes les écritures ; les réplicas en lecture ajoutent de la capacité mais ont un léger retard, un utilisateur peut donc ne pas voir sa propre écriture. Un standby multi-AZ prend le relais en une minute environ si le primaire tombe. Le sharding multiplie la capacité d'écriture, mais une mauvaise clé crée un shard chaud. Sans pool de connexions, beaucoup d'instances applicatives épuisent la limite de connexions.

    En production : PostgreSQL (Amazon RDS, Aurora), MySQL, Azure SQL Database, Cloud SQL, Citus, Vitess

Regarde-le casser, puis répare-le

Construis une architecture, envoie-lui une journée de trafic et de pannes, et comprends pourquoi elle tient ou cède. Gratuit pour commencer.

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