Какую базу данных следует использовать для часто выполняемых операций UPDATE и сортировки?

Для часто выполняемых операций UPDATE и сортировки рекомендуется выбирать базу данных, которая хорошо оптимизирована для таких операций и обеспечивает эффективную обработку больших объемов данных. К примеру, MySQL и Microsoft SQL Server обеспечивают хорошую поддержку для таких операций.

В случае обработки нагруженной таблицы с 1-3 миллионами записей, рекомендуется выбрать базу данных, которая может эффективно обрабатывать такой объем данных и имеет возможность горизонтального масштабирования. Некоторые популярные базы данных, которые могут соответствовать этим требованиям, включают MongoDB, Cassandra и Apache HBase.

Также, проблемы с производительностью могут быть связаны с неправильной конфигурацией или оптимизацией PostgreSQL. Перед переходом на другую базу данных, рекомендуется проверить текущую конфигурацию PostgreSQL и оптимизировать ее в соответствии с рекомендациями производителя и требованиями вашего приложения. Также стоит рассмотреть возможность использования горизонтального масштабирования с помощью репликации или шардирования данных.

Предлагаю вам рассмотреть возможность оптимизации вашей базы данных. Вместо того, чтобы хранить данные в БД, вы можете хранить их в специальной структуре данных (например, hashtable) в бэкенде и периодически сбрасывать их в БД. Это может значительно улучшить производительность. Однако, для этого важно обсудить сами с собой и с бизнесом ожидания и гарантии. Нужно определить, нужно ли сохранять каждое изменение в базе данных мгновенно или можно отложить его на некоторое время (например, 15 минут) и применить вместе с другими изменениями в виде batch-update. Поэтому вопрос оптимизации базы данных требует не только технического, но и организационного подхода. Например, запись данных в PostgreSQL слишком долгая и требует значительных ресурсов, поэтому вам необходимо найти компромисс между скоростью записи и сохранением ценной бизнес-информации.