СУБД — это очень часто «узкое место» в производительности веб‑приложений. В момент, когда сервер баз данных не может справится с нагрузками, производится масштабирование.

В этой статье мы рассмотрим наиболее часто используемые способы увеличения производительности СУБД — партиционирование, репликацию и шардинг.

MongoDB — это NoSQL хранилище данных, крайне удобное для хранения информации, которая не может быть нормально структурирована в рамках реляционных баз данных.

MongoDB — это СУБД с открытым исходным кодом, не требующая описания схемы таблиц. Документы в MongoDB хранятся в JSON или BSON, работа с такой моделью проще кодируется и проще управляется, а внутренняя группировка релевантных данных обеспечивает дополнительный выигрыш в быстродействии.

Базы данных служат для хранения и обработки данных. Бывают реляционные (SQL) и нереляционные (NoSQL) системы управления базами данных.

Реляционные системы управления базами данных (SQL) хранят данные в табличных структурах и чаще всего используются в качестве основного хранилища для веб‑приложений. Они очень стабильны и их надёжность проверена временем. Нереляционные СУБД (NoSQL) заметно моложе реляционных баз данных, а также заметно от них отличаются по структуре хранения данных и работе с ними. Большинство нереляционных хранилищ превосходят классические SQL СУБД по скорости доступа или при работе со специфическими типами данных, но обычно эта скорость достигается за счёт снижения надёжности хранения. На практике NoSQL‑решения обычно применяются не для хранения всех данных приложения, а для решения специфических задач — для кэширования, хранения логов, управления очередями, для распределённого хранения данных, ускорения поиска и фильтрации.

Memcached — это хранилище «ключ => значение», использование которого очень эффективно для ускорения работы сайта или веб‑приложения.

Sphinx и ElasticSearch — это поисковые «движки», которые обеспечивают более быстрый поиск и фильтрацию по сравнению с реляционными базами данных, а также обеспечивают возможность использования многих полезных функций поиска, например, учитывают морфологию языка, осуществляют фасеточный поиск, работают со стоп‑словами, обеспечивают выборочную индексацию и позволяют производить настройку формулы определения релевантности документов.