Perkhidmatan pangkalan data D1 Cloudflare sedang menghadapi kritikan ketara daripada pembangun yang telah menggunakannya dalam persekitaran pengeluaran, dengan ramai yang melaporkan prestasi yang lemah secara konsisten walaupun setelah percubaan pengoptimuman. Walaupun artikel baru-baru ini menerangkan pelbagai teknik untuk mengoptimumkan pertanyaan pangkalan data D1, maklum balas komuniti mencadangkan bahawa pengoptimuman ini mungkin tidak mencukupi untuk mengatasi batasan asas seni bina.
Isu Prestasi Global
Pembangun di pelbagai rantau melaporkan masa tindak balas yang perlahan secara konsisten dengan Cloudflare D1, dengan pertanyaan mudah kerap mengambil masa 200-400ms atau lebih untuk diselesaikan. Isu prestasi ini kelihatan lebih ketara di luar Eropah, dengan sesetengah pengguna melaporkan masa tindak balas meningkat sehingga 500ms atau lebih tinggi di Amerika Utara. Rangkaian global Cloudflare, yang biasanya menjadi kekuatan untuk produk lain mereka, kelihatan tidak dapat mengatasi kekangan seni bina D1 di mana pangkalan data disimpan dalam satu rantau utama yang memerlukan komunikasi antara pusat data untuk banyak operasi.
Saya menilai D1 untuk satu projek beberapa bulan lalu, dan mendapati bahawa prestasi global sangat teruk. Saya tidak tahu apakah masalah sebenar dengan seni bina mereka, tetapi jika anda melihat angka time-to-first-byte, anda boleh lihat bahawa walaupun untuk pangkalan data demo D1, angka di luar Eropah sangat teruk, dan walaupun di Eropah mempunyai TTFB > 200ms bukanlah sesuatu yang baik.
Isu Prestasi D1 Dilaporkan oleh Pembangun:
- Pertanyaan mudah sering mengambil masa 200-400ms+ untuk selesai
- Masa tindak balas meningkat sehingga 500ms atau lebih tinggi di Amerika Utara
- Respons pertanyaan berjulat antara 300-3000ms dengan CF Workers + D1
- Berbanding dengan julat 50-100ms dengan CF Workers + PostgreSQL yang dihoskan
Batasan Seni Bina yang Dikenal Pasti:
- Pangkalan data disimpan dalam satu wilayah utama untuk semua penulisan
- Permulaan sejuk memerlukan penubuhan sambungan
- Kegagalan cache memerlukan pengambilan dari wilayah utama
- Dibina pada SQLite dengan keserentakan penulisan yang terhad
- Kekurangan cache hasil aktif dari utama ke pinggir
Batasan Seni Bina
Beberapa pembangun telah mengenal pasti ciri-ciri seni bina tertentu yang berkemungkinan menyumbang kepada isu prestasi D1. Ini termasuk pangkalan data yang disimpan dalam satu rantau utama di mana semua penulisan mesti diproses, permulaan sejuk yang melibatkan overhed penubuhan sambungan, dan kegagalan cache dalam replika tempatan yang memerlukan pengambilan data dari rantau utama. Selain itu, D1 dibina di atas SQLite, yang mempunyai batasan yang diketahui untuk keserentakan penulisan dalam persekitaran teragih. Kekurangan cache hasil aktif dari rantau utama ke lokasi tepi turut memburukkan isu-isu ini.
Teknik Pengoptimuman vs. Isu Asas
Artikel asal menerangkan beberapa teknik pengoptimuman termasuk menggunakan permintaan kelompok, mengecualikan ID dari operasi kemas kini, mengelakkan imbasan penuh jadual, memisahkan gabungan multi-jadual, dan mengoptimumkan sisipan berbilang rekod. Walaupun teknik-teknik ini mungkin membantu mengurangkan bacaan baris dan meningkatkan kecekapan pertanyaan, maklum balas komuniti mencadangkan ia tidak menangani isu kependaman teras. Ramai pembangun melaporkan bahawa walaupun selepas melaksanakan pengoptimuman yang serupa, masa tindak balas kekal tidak boleh diterima untuk aplikasi pengeluaran.
Teknik Pengoptimuman D1 yang Disyorkan:
- Gunakan operasi berkelompok untuk pelbagai operasi pangkalan data
- Kecualikan medan ID daripada operasi kemaskini
- Elakkan imbasan penuh jadual untuk pertanyaan kiraan
- Pecahkan gabungan berbilang jadual kepada pertanyaan berasingan
- Gunakan sisipan berbilang rekod secara berkelompok untuk operasi pukal
- Aktifkan Smart Placement untuk prestasi yang lebih baik
Kes Penggunaan yang Sesuai untuk D1:
- Projek kecil dengan <5 jadual dan JOIN minimal
- Kiraan pelawat halaman
- Senarai mel
- Penjejakan paparan halaman laman web
- Senario bacaan tinggi, penulisan rendah dengan penimbal agresif
Kes Penggunaan Terhad
Memandangkan kekangan prestasi, pembangun mendapati aplikasi praktikal D1 lebih terhad daripada yang diharapkan pada mulanya. Sesetengah mencadangkan ia mungkin hanya sesuai untuk senario tertentu seperti aplikasi bacaan tinggi, penulisan rendah dengan cache agresif, atau projek sangat kecil dengan kerumitan hubungan yang terhad. Beberapa pengguna menyatakan bahawa D1 berfungsi paling baik untuk kes penggunaan mudah seperti kiraan pelawat halaman, senarai mel, atau penjejakan paparan halaman laman web di mana gabungan kompleks tidak diperlukan dan saiz jadual kekal sederhana.
Alternatif dan Perbandingan
Ramai pembangun yang menilai D1 akhirnya memilih penyelesaian alternatif. Beberapa pengulas menyebut mencapai prestasi yang jauh lebih baik menggunakan Cloudflare Workers dengan pangkalan data PostgreSQL tradisional yang dihoskan, melaporkan respons pertanyaan dalam julat 50-100ms berbanding dengan 300-3000ms D1. Yang lain mencadangkan bahawa untuk aplikasi yang memerlukan fungsi pangkalan data sebenar, kos awal yang lebih tinggi untuk penyelesaian pangkalan data tradisional mungkin diimbangi oleh pengurangan masa kejuruteraan yang sebaliknya dihabiskan untuk menangani masalah serverless dan pengebilan yang mungkin tidak dapat diramalkan.
Penempatan Pintar dan Penambahbaikan Masa Depan
Sesetengah pengguna melaporkan prestasi yang sedikit bertambah baik selepas mengaktifkan ciri Penempatan Pintar Cloudflare, yang cuba mengoptimumkan lokasi pelaksanaan pekerja. Walau bagaimanapun, walaupun dengan ciri ini diaktifkan, ramai masih mendapati prestasi tidak mencukupi untuk aplikasi pengeluaran. Beberapa pembangun menyatakan harapan bahawa isu prestasi D1 mungkin ditangani dalam kemas kini masa depan, mencadangkan pelaksanaan semasa mungkin mengutamakan masa ke pasaran berbanding pengoptimuman prestasi.
Kesimpulannya, walaupun Cloudflare D1 menawarkan pilihan pangkalan data tanpa pelayan yang menarik yang disepadukan dengan platform Workers mereka, batasan prestasi semasa kelihatan cukup ketara sehingga ramai pembangun mencari tempat lain untuk aplikasi pengeluaran. Teknik pengoptimuman yang diterangkan dalam artikel mungkin membantu meningkatkan kecekapan tetapi tidak kelihatan menangani kekangan seni bina asas yang menyebabkan isu kependaman. Buat masa ini, D1 kelihatan paling sesuai untuk kes penggunaan tertentu di mana keperluan prestasi adalah sederhana dan kerumitan pangkalan data adalah terhad.