Le traitement par lots, dans le contexte des bases de données relationnelles, fait référence à la méthode de traitement et d'exécution de plusieurs tâches, ou transactions de données, en un seul bloc, ou « par lots ». Cette approche permet un traitement plus efficace et rationalisé de grands ensembles de données ou de demandes de transaction, en minimisant la surcharge associée à chaque opération individuelle. Le traitement par lots est utilisé dans diverses applications et industries centrées sur les données depuis des décennies, car il peut réduire considérablement le temps d'exécution global, les demandes de calcul et l'empreinte en ressources d'un système par rapport à l'exécution de chaque tâche indépendamment.
Dans le domaine des bases de données relationnelles, le traitement par lots implique souvent de regrouper de nombreuses commandes SQL, telles que les requêtes INSERT, UPDATE, DELETE ou SELECT, et de les exécuter ensemble en une seule transaction. Plutôt que de traiter chaque commande séparément, le système de gestion de base de données (SGBD) peut travailler sur l'ensemble du lot en même temps, réduisant ainsi le temps et les ressources nécessaires à l'accomplissement des tâches. Cela se traduit par de meilleures performances, évolutivité et cohérence au sein de l'environnement de base de données.
L'un des principaux avantages du traitement par lots dans les systèmes de bases de données relationnelles est la capacité de gérer et d'optimiser efficacement les ressources disponibles, telles que le processeur, la mémoire et les E/S disque. En exécutant plusieurs tâches en un seul lot, les opérations redondantes ou les données chargées de manière redondante peuvent être minimisées, libérant ainsi des ressources qui peuvent être allouées ailleurs dans le système. Cette amélioration de l'utilisation des ressources peut avoir un impact considérable sur les performances globales, en particulier dans les situations de forte demande ou de ressources limitées. De plus, cela permet aux systèmes de prendre en charge davantage d'utilisateurs et de requêtes simultanés sans encourir une pénalité de performances prohibitive.
Un autre avantage important du traitement par lots est la conformité à la nature transactionnelle des bases de données relationnelles. Les transactions sont utilisées dans les systèmes de bases de données pour garantir que les données sont gérées correctement et de manière fiable, selon les propriétés ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation, Durabilité). Le regroupement de plusieurs opérations au sein d'un seul lot permet au système de base de données de maintenir l'intégrité transactionnelle, car toutes les requêtes du lot réussiront ou échoueront ensemble, garantissant ainsi l'atomicité et la cohérence. Par conséquent, les données sont conservées dans un état valide et l’intégrité du système est maintenue, même si des erreurs ou des pannes surviennent au cours du traitement.
De plus, le traitement par lots peut laisser une empreinte plus légère sur l’infrastructure système et réseau, par rapport aux méthodes de traitement traditionnelles. En regroupant plusieurs opérations de base de données, le nombre de requêtes et de réponses qui doivent être transmises entre l'application et le serveur de base de données est réduit. Cela entraîne une réduction significative du trafic réseau et de la latence, améliorant ainsi l'efficacité et la réactivité globales du système.
Même si le traitement par lots offre plusieurs avantages, il ne s’agit pas toujours de la meilleure méthode pour chaque situation. Dans certains cas, des tâches individuelles peuvent devoir être hiérarchisées et exécutées avec une latence minimale, comme dans le cas d'analyses en temps réel, d'applications interactives ou de systèmes ayant des exigences strictes en matière de temps de réponse. Pour ces cas d’utilisation, la mise en œuvre de techniques de traitement par lots peut s’avérer peu pratique, voire contre-productive. De plus, à mesure que la taille du lot augmente, le risque de conflit de ressources augmente, ce qui peut entraîner une dégradation des performances pendant les périodes de charge de pointe. Ainsi, lors de l'application du traitement par lots, il est essentiel d'analyser soigneusement les besoins spécifiques et le contexte du système donné pour déterminer l'approche appropriée et optimiser les performances en conséquence.
Dans le contexte de la plateforme AppMaster, le processus efficace et rationalisé de traitement par lots peut être mis en œuvre de différentes manières, via des applications backend générées basées sur Go (golang), des applications Web utilisant le framework Vue3 et JS/TS, ou des applications mobiles employant un serveur. des frameworks pilotés tels que Kotlin et Jetpack Compose pour Android ou SwiftUI pour iOS. Les ensembles d'outils no-code puissants et complets fournis par AppMaster permettent aux développeurs de concevoir et de déployer des applications capables de gérer efficacement des opérations de données à grande échelle et un traitement par lots, tout en minimisant la dette technique et en maximisant l'efficacité. En conséquence, les utilisateurs AppMaster peuvent exploiter les avantages du traitement par lots et ses capacités d'optimisation des ressources pour créer des applications robustes, évolutives et rentables qui répondent à un large éventail de cas d'utilisation et d'exigences.
