@scalesentinel/datastoreforge v1.0.4

🚀 AutoScaleDB

AutoScaleDB é uma solução ideal para escalar Bancos de Dados Relacionais, permitindo a reutilização de sua infraestrutura existente. Com suporte a sharding, replicas e separação CQRS (Command Query Responsibility Segregation), o AutoScaleDB garante um balanceamento eficiente da carga de trabalho entre leitura e escrita.

🌟 Recursos

Escalabilidade Automática: Distribui a carga entre várias réplicas automaticamente.

Suporte a Sharding: Fragmentação automática para melhor desempenho.

Separação CQRS: Bancos de escrita e leitura otimizados para diferentes cargas de trabalho.

Reutilização de Infraestrutura: Adapte seu banco de dados atual para escalar sem precisar de novas tecnologias.

🛠️ Instalação

npm install @scalesentinel/datastoreforge

Uso Básico

Crie um .env

# Define qual banco usar (mysql, mariadb, postgres, sqlserver)
STORAGE_SCALE_DATABASE=mysql

# Modos: single-db, readdb, writedb, no-sharding
STORAGE_SCALE_MODE=single-db

# Ativar ou desativar sharding (true ou false)
STORAGE_SCALE_SHARDING=true

# Número de shards (padrão 3)
STORAGE_SCALE_SHARDING_COUNT=2

# Credenciais do banco
DB_PASSWORD=senha123
MASTER_USER=replicator
MASTER_PASSWORD=replica123

import { AutoScaleDB } from "@scalesentinel/datastoreforge";

// Escala com sharding e replicação
AutoScaleDB.scale("mysql");

// Escala sem sharding
AutoScaleDB.scale("mariadb", "no-sharding");

// Banco apenas de escrita, sem sharding
AutoScaleDB.scale("mariadb", "writedb", "no-sharding");

// Banco apenas de escrita
AutoScaleDB.scale("postgres", "writedb");

// Banco apenas de leitura
AutoScaleDB.scale("sqlserver", "readdb");

🔧 Modos de Operação

🔑 Conceitos-Chave

1. 🔄 Replicas

As réplicas são utilizadas para distribuir a carga de leitura, garantindo que consultas complexas não impactem o desempenho da escrita.

Leitura otimizada: Índices especializados são usados para melhorar a performance.

Failover automático: Se uma réplica falha, o sistema redireciona automaticamente para outra disponível.

Escalabilidade horizontal: Adição dinâmica de novas réplicas conforme a demanda.

2. 📖✍️ Separação CQRS(Command Query Responsibility Segregation)

O AutoScaleDB permite dividir as operações entre bancos otimizados para escrita e leitura:

Banco de escrita (writedb):

Priorizado para inserções e atualizações.

Pode ter menos índices para maior desempenho em transações intensivas.

Suporte a replicação assíncrona para evitar bloqueios.

Banco de leitura (readdb):

Priorizado para consultas rápidas.

Índices otimizados para buscas e relatórios.

Mantém consistência eventual através de replicação.

🚀 Explicação

✅ MySQL / MariaDB:

• Usa SET GLOBAL read_only = ON/OFF. ✅ PostgreSQL:
• Adiciona default_transaction_read_only = on/off ao arquivo de configuração.
• Executa pg_ctl reload para aplicar sem reiniciar o banco. ✅ SQL Server
• Usa ALTER DATABASE master SET READ_ONLY ON/OFF. ✅ MariaDB
• Mesmo comportamento do MySQL.

3. 🧩 Sharding

O sharding permite dividir os dados entre múltiplos servidores, evitando gargalos de performance.

Sharding automático: Configuração simplificada para distribuir dados de forma eficiente.

Balanceamento dinâmico: O AutoScaleDB gerencia a distribuição sem necessidade de configuração manual.

Compatível com múltiplos bancos: Pode ser utilizado em MySQL, PostgreSQL, MariaDB e SQL Server.

🏆 Comparação com Outras Implementações:

🛠 Configuração Avançada

O AutoScaleDB permite configurações personalizadas para bancos de escrita:

AutoScaleDB.config("writedb", {
    maxConnections: 500, // Número máximo de conexões concorrentes
    transactionIsolation: "SERIALIZABLE", // Nível de isolamento para evitar concorrência
    replication: {
        mode: "async", // Replicação assíncrona para melhor desempenho
        replicas: ["db-writer-1", "db-writer-2"] // Réplicas específicas para escrita
    }
});

🏢SQL Server:

AutoScaleDB.config("writedb", {
    dbType: "sqlserver",
    maxConnections: 800,
    transactionIsolation: "SNAPSHOT",
    replication: {
        mode: "async",
        replicas: ["sql-writer-1", "sql-writer-2"]
    },
    queryOptimizer: "AUTO",
    tempDBOptimized: true
});

🐬MySQL:

AutoScaleDB.config("writedb", {
    dbType: "mysql",
    maxConnections: 1500,
    transactionIsolation: "READ COMMITTED",
    replication: {
        mode: "semi-sync",
        replicas: ["mysql-writer-1", "mysql-writer-2"]
    },
    cacheSize: "512MB",
    innodbFlushLogAtTrxCommit: 2
});

🏛️ MariaDB:

AutoScaleDB.config("writedb", {
    dbType: "mariadb",
    maxConnections: 1200,
    transactionIsolation: "READ COMMITTED",
    replication: {
        mode: "async",
        replicas: ["mariadb-writer-1", "mariadb-writer-2"]
    },
    threadHandling: "pool-of-threads",
    maxHeapTableSize: "256MB"
});

O AutoScaleDB é a solução ideal para escalar bancos relacionais sem precisar mudar sua infraestrutura. Ele permite que você otimize operações de leitura e escrita, implemente sharding e mantenha alta disponibilidade com réplicas eficientes.

Experimente agora e leve a escalabilidade do seu banco de dados para o próximo nível!

Sharding

graph TD
  A[Início] --> B{Existem colunas sugeridas?}
  B -->|Sim| C[Procurar índice correspondente]
  B -->|Não| D[Pegar primeiro índice disponível]
  C --> E{Encontrou?}
  E -->|Sim| F[Usar coluna]
  E -->|Não| D
  D --> G{Existem índices?}
  G -->|Sim| H[Extrair coluna do índice]
  G -->|Não| I[Criar índice automático]

Banco TimeSeries

Eu escolhi como banco padrão de TimeSeries o TimeScale depois de fazer uma análise comparando-o com o Apache Druid.