КЛАСИФІКАЦІЯ ПРОБЛЕМ ПРОЄКТУВАННЯ БАЗ ДАНИХ У МІКРОСЕРВІСНІЙ АРХІТЕКТУРІ ТА РЕКОМЕНДАЦІЇ ЩОДО ЇХ ВИРІШЕННЯ
DOI:
https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.34.1327Ключові слова:
база даних; СКБД; SQL; NoSQL; Database per Service; поліглотна персистентність; мікросервіси; мікросервісна архітектура; HoReCa; архітектурні патерниАнотація
Статтю присвячено дослідженню проблем проєктування систем зберігання даних у мікросервісній архітектурі сучасних інформаційних систем. Актуальність роботи обумовлена широким використанням мікросервісного підходу та концепції Polyglot Persistence, що забезпечують гнучкість і масштабованість програмних систем, проте водночас істотно ускладнюють організацію зберігання, інтеграції та узгодженості даних. Особливо гостро ці проблеми проявляються в інформаційних системах сфери HoReCa, для яких характерні інтенсивні транзакційні навантаження, висока частота оновлення даних, інтеграція із зовнішніми сервісами та необхідність підтримки роботи в режимі реального часу. Метою роботи є комплексний аналіз, систематизація та багаторівнева класифікація проблем проєктування систем зберігання даних у мікросервісній архітектурі, а також формування практичних рекомендацій щодо їх вирішення на основі сучасних архітектурних підходів і патернів. У дослідженні використано методи системного аналізу, порівняльного аналізу сучасних архітектурних рішень, узагальнення наукових публікацій та практик проєктування мікросервісних інформаційних систем. Запропоновано авторську класифікацію проблем, яка охоплює три взаємопов’язані рівні: концептуальний, архітектурний та операційний. Для кожного рівня визначено характерні проблеми, проаналізовано причини їх виникнення, наведено приклади з інформаційних систем сфери HoReCa, електронної комерції та банківських сервісів, а також сформовано комплекс рекомендацій щодо їх практичного вирішення. У роботі показано, що ефективність організації систем зберігання даних визначається не лише правильним вибором технологій баз даних, а й обґрунтованим визначенням меж бізнес-контекстів, принципів Data Ownership, моделей узгодженості даних, способів інтеграції різнорідних сховищ та організації експлуатації мікросервісної системи. Окрему увагу приділено використанню архітектурних патернів Database per Service, Saga, CQRS, Event Sourcing, Transactional Outbox, Transactional Inbox, API Composition та Domain Events як практичних засобів вирішення виявлених проблем. Наукова новизна дослідження полягає у систематизації проблем керування даними в мікросервісній архітектурі шляхом їх розподілу за концептуальним, архітектурним та операційним рівнями, визначення причинно-наслідкових зв’язків між рівнями та встановлення відповідності між виявленими проблемами, архітектурними патернами, умовами їх застосування й супровідними обмеженнями. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості використання сформованих рекомендацій під час розроблення масштабованих інформаційних систем, побудованих на основі мікросервісної архітектури.
Завантаження
Посилання
Soni, M., & Jyotinagar, V. (2023). SQL vs NoSQL databases for the microservices: A comparative survey. In Proceedings of the 2nd International Conference on Edge Computing and Applications (pp. 17-22). IEEE. https://doi.org/10.1109/icecaa58104.2023.10212190
Kavuluri, H. V., & Avula, S. B. (2024). Database engineering for microservices: PostgreSQL as the foundation. International Journal of Artificial Intelligence, Data Science, and Machine Learning, 5(4). https://doi.org/10.63282/3050-9262.ijaidsml-v5i4p103
Halili, F., Nuhiji, A., & Mustafai Veliu, D. (2025). Polyglot persistence in microservices: Managing data diversity in distributed systems. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.08014
André, M., Raglianti, M., Serbout, S., Cleve, A., & Lanza, M. (2025). An empirical study on database usage in microservices. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.20582
Fowler, M. (n.d.). Polyglot persistence. https://martinfowler.com/bliki/PolyglotPersistence.html
Ali, A. M. (2024). Exploring database design patterns of microservices. Journal of Artificial Intelligence, Machine Learning and Data Science. https://doi.org/10.51219/jaimld/azra-jabeen-mohamed-ali/376
Ataei, P., & Staegemann, D. (2023). Application of microservices patterns to big data systems. Journal of Big Data, 10, 1-49. https://doi.org/10.1186/s40537-023-00733-4
Bandaru, S. (2021). Polyglot persistence in web engineering: Adaptive database selection across PostgreSQL, Oracle, MySQL, and MongoDB. International Journal of Information and Electronics Engineering. https://doi.org/10.48047/ijiee.2021.11.4.11
Kazanavičius, J., Mažeika, D., & Kalibatienė, D. (2022). An approach to migrate a monolith database into multi-model polyglot persistence based on microservice architecture: A case study for mainframe database. Applied Sciences, 12, 6189. https://doi.org/10.3390/app12126189
Laigner, R., Zhou, Y., Salles, M., Liu, Y., & Kalinowski, M. (2021). Data management in microservices: State of the practice, challenges, and research directions. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2103.00170
Gilbert, S., & Lynch, N. (2002). Brewer's conjecture and the feasibility of consistent, available, partition-tolerant web services. ACM SIGACT News, 33(2), 51-59. https://doi.org/10.1145/564585.564601
Ragothaman, K. (2025). Modernizing transactional systems: Deep dive from monolithic to microservices architectures. CLEI Electronic Journal, 28. https://doi.org/10.19153/cleiej.28.3.11
Online food delivery market (2025-2030). (2025). Grand View Research. https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/online-food-delivery-market-report
Lere, A., Pati, G., & Ege, E. (2023). Web-based restaurant food ordering application information system using agile development method. Journal of Technology and Health, 1, 104–110. https://doi.org/10.61677/jth.vi.93
Trofymenko, O. H., Manakov, S. Yu., Chykunov, P. O., Loboda, Yu. V., & Hurin, Ye. P. (2025). Routing in microfrontend applications: Architectural approaches, challenges, and solutions. Cybersecurity: Education, Science, Technique, 3(31), 635-651. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.31.1057
Kaur, K., Bharany, S., Badotra, S., Aggarwal, K., Nayyar, A., & Sharma, S. (2022). Energy-efficient polyglot persistence database live migration among heterogeneous clouds. The Journal of Supercomputing, 79, 1-30. https://doi.org/10.1007/s11227-022-04662-6
Genfer, P., & Zdun, U. (2026). Using guided community detection to improve existing microservice designs. In Service-oriented computing (ICSOC 2025) (Lecture Notes in Computer Science, Vol. 16320). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-95-5012-8_15
Braz, L., França, B., & Cafeo, B. (2025). Dynamic analysis for detecting microservices antipatterns. In Simpósio Brasileiro de Componentes, Arquiteturas e Reutilização de Software (pp. 67-78). https://doi.org/10.5753/sbcars.2025.14576
Newman, S. (2021). Building microservices (2nd ed.). O’Reilly Media.
Randa, A. A., & Adi, A. M. (2026). Analyzing the evolution of microservice architecture: Challenges, solutions, and proposed design. AIP Conference Proceedings, 3406(1), Article 020023. https://doi.org/10.1063/5.0318956
Cho’ponov, O. (2026). Comparative analysis of microservices and monolithic architectures: Evaluating performance, economic sustainability, and human factors in the 2025–2026 ecosystem. Advances in Science and Sustainability, 2, 9-12. https://doi.org/10.70728/susta.v02.i05.002
Zhang, Y. (2025). Exploration of enterprise big data microservice architecture based on domain-driven design (DDD). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.05880
Tangudu, R. (2026). A unified architectural framework for microservices integrating DevOps, CI/CD, and runtime orchestration. World Journal of Advanced Engineering Technology and Sciences, 18, 98-107. https://doi.org/10.30574/wjaets.2026.18.3.0128
Hao, L., Jiang, T., Lin, Y., & Lu, Y. (2023). Methods for solving the change data capture problem. In Advances in natural computation, fuzzy systems and knowledge discovery (Vol. 153). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-20738-9_87
Redžepagić, Ja., Malešević, N., & Dakic, V. (2026). Empirical performance and operational analysis of monolithic and distributed database architectures in Kubernetes environments. Computers, 15(5), 282. https://doi.org/10.3390/computers15050282
Amgothu, S. (2024). Innovative CI/CD pipeline optimization through canary and blue-green deployment. International Journal of Computer Applications, 186(50), 1-5. https://doi.org/10.5120/ijca2024924141
Trofymenko, O. H., & Dyka, A. I. (2022). Problems of testing e-commerce websites. In Proceedings of the International Scientific Conference “Information Technologies and Management in Higher Education and Sciences” (Part 3, pp. 195-199). Baltija Publishing. https://doi.org/10.30525/978-9934-26-277-7-230
Trofymenko, O. H., Pasternak, Yu. Yu., Manakov, S. Yu., & Loboda, Yu. H. (2021). Automation of e-commerce website testing. Modern Special Technique, 2(65), 46-59. https://doi.org/10.36486/mst2411–3816.2021.2(65).5
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Олена Трофименко, Юлія Лобода, Наталія Логінова , Сергій Ніколаєнко , Олександр Карагуц
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
