Я рассматриваю реализацию сервера CouchDB для обеспечения специального поиска некоторых метаданных, которые мы храним для внутренней бизнес-операции.
Мы храним ряд «атрибутов», таких как размер, источник, дата отправки и URL для «заданий» в нашем внутреннем процессе.
Это хорошо в нашей реляционной базе данных, но наши пользователи хотели бы создавать списки похожих вакансий, предоставляя «критерии поиска», аналогичные поиску в Google. Таким образом, пользователь может сказать «показать мне все работы, которые больше XXX и отправлены после YYY», и получить список описаний и URL-адресов.
Это звучит идеально для Куша, и из того, что я исследовал, похоже, что оно будет работать хорошо.
Мой вопрос: насколько хорошо он будет масштабироваться с соответствующим оборудованием? У нас есть от 150 до 200 миллионов таких документов и от 11 до 30 атрибутов на документ. Размер метаданных не должен превышать несколько килобайт.
Я изначально смотрю на наличие четырехъядерного сервера (ВМ), который подает его для тестирования, но мне нужно, чтобы он масштабировался для поддержки 100-250 пользователей одновременно.
Я знаю, что могу сделать это с большинством серверов БД, но я ищу что-то, что обеспечивает специальный запрос (через REST или HTTP хорошо, у нас есть свои собственные инструменты поиска).
Кто-нибудь имел опыт настройки Couch и использования его для производственных нагрузок на этом уровне?