Массовая загрузка
Для полноты в табл. 6 для всех альтернативных вариантов показано время и стоимость массовой загрузки, а также размер базы данных и месячная стоимость ее хранения. Как и раньше, выигрышные результаты выделены полужирным шрифтом и курсивом. Во всех случаях для массовой загрузки базы данных использовались наилучшие доступные средства. В случае MySQL данные заносились через JDBC-подключение. В случае SimpleDB мы использовали операцию пакетной вставки (batch-put), которая сохраняет сразу 25 записей. Для S3 отсутствует какая-либо особая поддержка массовой загрузки, так что данные загружались с использованием стандартного протокола, описанного в [3]. В случае Google AE для применения средства Google для пакетного импорта данных мы использовали скрипт на языке Python. В случае Azure использовался SQL Azure Migration Wizard. В целом, в этой категории явным образом победила система MySQL. Для MySQL/R стоимость и время загрузки в точности в три раза превышали эти показатели для MySQL, поскольку для MySQL/R мы использовали коэффициент репликации, равный трем.
Если говорить о размере базы данных и стоимости месячного хранения (два последних столбца табл. 6), то, как видно, победила служба Azure. Однако в целом стоимость хранения данных является незначительной и не является важным фактором общей стоимости (подраздел 6.3). Следует заметить, что для всех вариантов, кроме MySQL, стоимость месячного хранения возрастает линейно при росте размера базы данных. В варианте MySQL для хранения баз данных используется EBS (п. 4.1.1), а функция стоимости EBS является более сложной. Для EBS разумно обеспечивать избыточные ресурсы, поскольку если устройство ESB становится полностью заполненным, то необходимо обеспечить новое устройство ESB большей емкости, и данные должны копироваться со старого устройства ESB на новое устройство. Очевидно, что копирование данных – это очень дорогостоящая процедура, так что во избежание подобных случаев лучше сразу позаботиться о резерве внешней памяти.
