Django и Amazon Lambda: лучшее решение для больших данных с Amazon RDS, GraphQL или Amazon AppSync

Question

У нас есть система с большими данными (около 10 миллионов строк в таблице). Мы разработали его в рамках Django и также хотим использовать Amazon Lambda для его обслуживания. Теперь у меня есть несколько вопросов по этому поводу: 1- Если мы хотим использовать Amazon RDS (MySql, PostgresSQL), какой из них лучше? И реляционная база данных - хорошее решение для этого?

2- Я где-то читал, если мы хотим использовать реляционную базу данных в Amazon Lambda, Django для каждого экземпляра открывает новое соединение с БД, и это ужасно. Это верно?

3- Если мы хотим использовать GraphQL и базу данных Graph, это хорошее решение? Или мы можем объединить Django Rest-API и GraphQL вместе?

4- Если мы не используем Django и используем Amazon AppSyn c, лучше или нет? Каковы наши ограничения на использование этого.

Пожалуйста, помогите мне. Спасибо

Answer 1

GraphQL очень полезен для графических данных, а не для временных рядов. Ваш выбор будет зависеть от фактора роста, а не от фактических рядов. В настоящее время я запускаю экземпляр RDS с 5 миллиардами строк, но проблема в том, как он будет расти со временем. Я предлагаю изучить стратегии архивирования с использованием таких вещей, как S3 или IoT-аналитика (это действительно круто).

Я бы не стал беспокоиться о параллельных подключениях, пока у вас тоже не будет уважительной причины (+50 в секунду). Ваша БД в любом случае будет самым большим сервером, который у вас есть.