ສາມຊັ້ນ Cache ລະຫວ່າງເລືອກແລະແຜ່ນ

ເມື່ອແອັບພລິເຄຊັນຂອງທ່ານເປີດຄຳສັ່ງ SELECT, ການສອບຖາມນັ້ນເກືອບບໍ່ເຄີຍແຕະໃສ່ແຜ່ນ spinning ຫຼືແມ້ກະທັ້ງ flash storage ດິບ — ມັນຈະຜ່ານສາມຊັ້ນ cache ທີ່ແຕກຕ່າງກັນທີ່ກໍານົດຢ່າງງຽບໆວ່າຄໍາຕອບຂອງທ່ານມາຮອດ microseconds ຫຼື milliseconds. ການເຂົ້າໃຈຊັ້ນຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງແພລະຕະຟອມທຸລະກິດທີ່ປັບຂະໜາດໄດ້ຢ່າງບໍ່ຫຍຸ້ງຍາກ ແລະ ຊັ້ນໜຶ່ງທີ່ຕິດຢູ່ໃຕ້ການໂຫຼດຕົວຈິງ.

ເກີດຫຍັງຂຶ້ນໃນຂະນະທີ່ SELECT Query ອອກຈາກໃບສະໝັກຂອງເຈົ້າ?

ຂະນະທີ່ແອັບພລິເຄຊັນຂອງທ່ານສົ່ງ SELECT query, ມັນຈະເຂົ້າສູ່ທໍ່ທີ່ນັກພັດທະນາສ່ວນໃຫຍ່ບໍ່ເຄີຍກວດສອບ. ເຄື່ອງຈັກຖານຂໍ້ມູນຂັດຂວາງການຮ້ອງຂໍກ່ອນທີ່ I / O ໃດໆເກີດຂື້ນ, parsing SQL ເຂົ້າໄປໃນແຜນການປະຕິບັດພາຍໃນແລະທັນທີທີ່ປຶກສາການປ້ອງກັນແຖວທໍາອິດ: cache ຜົນການສອບຖາມ. ຖ້າການສອບຖາມດຽວກັນກັບພາລາມິເຕີທີ່ຄ້າຍຄືກັນໄດ້ຖືກປະຕິບັດບໍ່ດົນມານີ້, ເຄື່ອງຈັກສາມາດສົ່ງຄືນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຕັ້ງໄວ້ໃນຖານຄວາມຈໍາໂດຍບໍ່ມີການສໍາຜັດກັບຫນ້າດຽວຂອງຂໍ້ມູນ. ອັນນີ້ບາງຄັ້ງເອີ້ນວ່າ ແຄສຄິວຣີ ຫຼືແຄດຜົນລັບ, ແລະໃນວຽກທີ່ອ່ານສູງ, ຂຽນໜ້ອຍ - ເຊັ່ນ: ແຜງໜ້າປັດການວິເຄາະ ແລະ ໂມດູນການລາຍງານ - ມັນສາມາດລົບລ້າງການອ່ານດິສກ໌ສ່ວນໃຫຍ່ທັງໝົດໄດ້.

ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສໍາຄັນຢູ່ທີ່ນີ້ແມ່ນວ່າ cache ສອບຖາມແມ່ນມີຄວາມອ່ອນໄຫວສູງຕໍ່ການປ່ຽນຂໍ້ມູນ. ໃດໆກໍຕາມ INSERT, UPDATE, ຫຼື DELETE ຕໍ່ກັບຕາຕະລາງທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງເຮັດໃຫ້ຜົນລັບຂອງແຄດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ນີ້​ຄື​ເຫດຜົນ​ທີ່​ລະບົບ​ທຸລະ​ກຳ​ທີ່​ຂຽນ​ໜັກ​ຈຶ່ງ​ມັກ​ປິດ​ການ​ຕັ້ງ​ແຄດ​ການ​ສອບ​ຖາມ​ທັງ​ໝົດ ແລະ​ອາໄສ​ຊັ້ນ​ເລິກ​ກວ່າ​ແທນ.

Buffer Pool ແມ່ນຫຍັງ ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສຳຄັນກວ່າທີ່ເຈົ້າຄິດ?

ຊັ້ນ cache ທີສອງ — ແລະ arguably ສໍາຄັນທີ່ສຸດໃນລະບົບການຜະລິດ — ແມ່ນ buffer pool (ເອີ້ນວ່າ buffer ທີ່ໃຊ້ຮ່ວມກັນໃນ PostgreSQL, InnoDB buffer pool ໃນ MySQL). ນີ້ແມ່ນພື້ນທີ່ຂອງ RAM ທີ່ເຄື່ອງຈັກຖານຂໍ້ມູນໃຊ້ເພື່ອຖືຫນ້າຂໍ້ມູນທີ່ເຂົ້າເຖິງບໍ່ດົນມານີ້. ເມື່ອ​ການ​ສອບ​ຖາມ​ບໍ່​ສາ​ມາດ​ຮັບ​ໃຊ້​ຈາກ​ແຄດ​ຜົນ​ໄດ້​ຮັບ, ເຄື່ອງ​ຈັກ​ຈະ​ກວດ​ເບິ່ງ​ວ່າ​ໜ້າ​ຂໍ້​ມູນ​ທີ່​ຕ້ອງ​ການ​ແມ່ນ​ຢູ່​ແລ້ວ​ຢູ່​ໃນ buffer pool ກ່ອນ​ທີ່​ຈະ​ອອກ​ການ​ອ່ານ​ແຜ່ນ​ໃດ​ໜຶ່ງ.

buffer pool ດໍາເນີນການໂດຍຫຼັກການຂອງພື້ນທີ່ຊົ່ວຄາວແລະພື້ນທີ່: ຂໍ້ມູນທີ່ເຂົ້າເຖິງບໍ່ດົນມານີ້ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເຂົ້າເຖິງອີກເທື່ອຫນຶ່ງ, ແລະຂໍ້ມູນທີ່ເກັບຮັກສາໄວ້ຢູ່ໃກ້ກັບຂໍ້ມູນທີ່ເຂົ້າເຖິງໄດ້ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເຂົ້າເຖິງໃນໄວໆນີ້. ຜູ້ບໍລິຫານຖານຂໍ້ມູນປັບຂະຫນາດຂອງ buffer pool ເປັນໜຶ່ງໃນການຕັດສິນໃຈກຳນົດຄ່າທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງສຸດທີ່ພວກເຂົາເຮັດ. buffer pool ທີ່ນ້ອຍເກີນໄປເຮັດໃຫ້ເກີດການຂັບໄລ່ຫນ້າຄົງທີ່, ຜະລິດປະກົດການທີ່ເອີ້ນວ່າ thrashing, ເຊິ່ງລະບົບໃຊ້ເວລາຫຼາຍກວ່າທີ່ຈະຈັດການ cache misss ຫຼາຍກວ່າການດໍາເນີນການສອບຖາມ.

Key Insight: ໃນການເຮັດວຽກຂອງ OLTP ສ່ວນໃຫຍ່, buffer pool ຂະໜາດດີໝາຍຄວາມວ່າ 95–99% ຂອງຂໍ້ມູນທັງໝົດແມ່ນໄດ້ມາຈາກ RAM. ຊຸດເຮັດວຽກ - ຊຸດຍ່ອຍຂອງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານທີ່ສອບຖາມຕົວຈິງແລ້ວແຕະເລື້ອຍໆ - ມັກຈະນ້ອຍກວ່າຂະຫນາດຖານຂໍ້ມູນທັງຫມົດ. ການຈັດຂະໜາດ buffer pool ຂອງເຈົ້າໃຫ້ພໍດີກັບຊຸດເຮັດວຽກຂອງເຈົ້າ, ບໍ່ແມ່ນຊຸດຂໍ້ມູນທັງໝົດຂອງເຈົ້າ, ເປັນການປັບແຕ່ງໃຫ້ຜົນຕອບແທນສູງສຸດອັນດຽວທີ່ທ່ານສາມາດເຮັດໄດ້.

ລະບົບປະຕິບັດການ Cache ຕື່ມຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງ RAM ແລະ Disk ແນວໃດ?

ເຖິງແມ່ນວ່າເມື່ອບໍ່ພົບ buffer pool ຂອງຖານຂໍ້ມູນຂອງຕົນເອງ, ຄໍາຖາມທີ່ຍັງບໍ່ທັນໄດ້ກໍານົດສໍາລັບ true disk read. ລະບົບປະຕິບັດການຮັກສາ page cache (ຍັງເອີ້ນວ່າ cache ຂອງລະບົບໄຟລ໌), ພາກພື້ນຂອງ RAM ທີ່ຈັດການ kernel ທີ່ buffers ອ່ານແລະຂຽນເພື່ອສະກັດອຸປະກອນ. ເມື່ອເຄື່ອງຈັກຖານຂໍ້ມູນຮ້ອງຂໍຫນ້າທີ່ບໍ່ຢູ່ໃນ buffer pool ຂອງມັນ, OS kernel ກວດເບິ່ງ cache ຂອງຫນ້າຂອງຕົນເອງກ່ອນທີ່ຈະອອກຄໍາສັ່ງ I/O ທາງດ້ານຮ່າງກາຍໃຫ້ກັບຕົວຄວບຄຸມການເກັບຮັກສາ.

ຊັ້ນ​ທີ​ສາມ​ນີ້​ສ່ວນ​ໃຫຍ່​ແມ່ນ​ເບິ່ງ​ບໍ່​ເຫັນ​ຜູ້​ພັດ​ທະ​ນາ​ແອັບ​ພ​ລິ​ເຄ​ຊັນ ແຕ່​ມີ​ຄວາມ​ສຳ​ຄັນ​ຢ່າງ​ເລິກ​ຊຶ້ງ​ໃນ​ລະ​ບົບ​ທີ່​ຖານ​ຂໍ້​ມູນ​ບໍ່​ມີ​ການ​ຈັດ​ຫາ. cache ຂອງຫນ້າ OS ຖືກແບ່ງປັນໃນທົ່ວຂະບວນການທັງຫມົດ, ດັ່ງນັ້ນມັນແຂ່ງຂັນກັບເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຂອງແອັບພລິເຄຊັນ, ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍເວັບ, ແລະຊອບແວອື່ນໆທີ່ເຮັດວຽກຢູ່ໃນໂຮດດຽວກັນ. ໃນເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຂອງຖານຂໍ້ມູນທີ່ອຸທິດຕົນ, ການແຂ່ງຂັນນີ້ແມ່ນຫນ້ອຍ, ແລະ OS cache ສະຫນອງ buffer ທີສອງທີ່ມີຄວາມຫມາຍ. ໃນໂຮສທີ່ໃຊ້ຮ່ວມກັນ ຫຼືບັນຈຸທີ່ມີຂີດຈຳກັດຄວາມຈຳທີ່ແໜ້ນໜາ, OS cache ມັກຈະໜ້ອຍເກີນໄປທີ່ຈະຊ່ວຍໄດ້.

ຊັ້ນ Cache ໃດ​ທີ່​ມີ​ຄວາມ​ຮັບ​ຜິດ​ຊອບ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ຊະ​ນະ​ຫຼາຍ​ທີ່​ສຸດ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ?

ໃນລະບົບການຜະລິດໃນໂລກຕົວຈິງ, buffer pool ຄອບງຳຜົນການປະຕິບັດໂດຍຂອບກ້ວາງ. ນີ້ແມ່ນເຫດຜົນທີ່ແຕ່ລະຊັ້ນປະກອບສ່ວນແຕກຕ່າງກັນໃນທົ່ວກໍລະນີການນໍາໃຊ້:

• ແຄສຜົນການສອບຖາມ: ຜົນປະໂຫຍດສູງສຸດໃນການອ່ານຫຼາຍ, ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນຊຸດຂໍ້ມູນຄົງທີ່ — ລາຍງານການສອບຖາມ, ແຜງໜ້າປັດທີ່ເກັບໄວ້ໃນບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນ, ຈຸດສິ້ນສຸດຂອງເນື້ອຫາສາທາລະນະ. ບໍ່ມີປະໂຫຍດໃນຕາຕະລາງທີ່ຂຽນຫຼາຍ.
• Database buffer pool: The universal workhorse. ທຸກໆເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຖານຂໍ້ມູນການຜະລິດຄວນຖືກປັບຢູ່ທີ່ນີ້ກ່ອນ. ຈັດການທັງຮູບແບບການເຂົ້າເຖິງແບບສຸ່ມ ແລະແບບລຳດັບຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.
• ຖານຄວາມຈຳຂອງໜ້າ OS: ສະໜອງຕາໜ່າງຄວາມປອດໄພ ເມື່ອ buffer pool ມີຂະໜາດນ້ອຍລົງ. ນອກຈາກນີ້ຍັງຊ່ວຍຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນລະຫວ່າງການສະແກນຕາມລໍາດັບຂອງຕາຕະລາງຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນຈະຂັບໄລ່ຫນ້າເວັບຮ້ອນຈາກ buffer pool.
• ແຄສຕົວຄວບຄຸມພື້ນທີ່ຈັດເກັບຂໍ້ມູນ (ຊັ້ນຮາດແວ): ຊັ້ນທີສີ່, ມັກຈະຖືກມອງຂ້າມ — NVMe SSDs ແລະ RAID controllers ຮັກສາ cache ຂຽນ onboard ດ້ວຍການສໍາຮອງຂໍ້ມູນຫມໍ້ໄຟຫຼືຕົວເກັບປະຈຸ. ນີ້ປົກປ້ອງຄວາມທົນທານໂດຍບໍ່ມີການເສຍສະຫຼະການຂຽນຜ່ານຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງ fsync latency.
• Application-layer cache (Redis, Memcached): ຢູ່ເທິງຖານຂໍ້ມູນທັງໝົດ, ແຄດຜົນການສອບຖາມທີ່ຈັດເປັນລຳດັບ ຫຼືວັດຖຸທີ່ຄຳນວນໄວ້ເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການຕີຖານຂໍ້ມູນທັງໝົດ — ເໝາະສຳລັບແພລດຟອມ SaaS ທີ່ມີຜູ້ເຊົ່າຫຼາຍພັນຄົນໃຫ້ບໍລິການຜູ້ໃຊ້ພ້ອມກັນຫຼາຍພັນຄົນ.

ແພລດຟອມທຸລະກິດສະໄໝໃໝ່ສາມາດນຳໃຊ້ສະຖາປັດຕະຍະກຳ Cache ເພື່ອຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ແນວໃດ?

ສຳ​ລັບ​ທຸ​ລະ​ກິດ​ທີ່​ປະ​ຕິ​ບັດ​ໃນ​ທົ່ວ​ຫຼາຍ​ໂມ​ດູນ​ທີ່​ເປັນ​ປະ​ໂຫຍດ — CRM, ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ໂຄງ​ການ, e-commerce, ການ​ວິ​ເຄາະ — ສະ​ຖາ​ປັດ​ຕະ​ຖານ​ຖານ​ຄວາມ​ຈໍາ​ໂດຍ​ກົງ​ກໍາ​ນົດ​ການ​ຕອບ​ສະ​ຫນອງ​ເວ​ທີ​ທີ່​ທີມ​ງານ​ຂະ​ຫຍາຍ​ຕົວ. ແພລະຕະຟອມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນຍຸດທະສາດຖານຄວາມຈໍາທີ່ມີຊັ້ນດີສາມາດໃຫ້ບໍລິການຜູ້ໃຊ້ພ້ອມກັນຫຼາຍສິບພັນຄົນໂດຍບໍ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນໂຄງສ້າງພື້ນຖານ. ສິ່ງສໍາຄັນແມ່ນການອອກແບບຮູບແບບການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ເຄົາລົບຂອບເຂດແຄດ: ຮັກສາຂໍ້ມູນຮ້ອນຂະຫນາດນ້ອຍ ແລະຮູບແບບການເຂົ້າເຖິງທີ່ສາມາດຄາດເດົາໄດ້, ການນໍາໃຊ້ການຈໍາລອງການອ່ານເພື່ອແຈກຢາຍ buffer pool load, ແລະການຈັດຕໍາແຫນ່ງ cache ຊັ້ນຂອງແອັບພລິເຄຊັນເຊັ່ນ Redis ຢູ່ທາງຫນ້າຂອງຖານຂໍ້ມູນສໍາລັບຈຸດສິ້ນສຸດທີ່ໃຫ້ບໍລິການຂໍ້ມູນດຽວກັນກັບຜູ້ໃຊ້ຫຼາຍຄົນໃນເວລາດຽວກັນ.

Mewayz ຖືກສະຖາປະນິກດ້ວຍປັດຊະຍານີ້ຢ່າງແນ່ນອນ. ດ້ວຍ 207 ໂມດູນທຸລະກິດປະສົມປະສານໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ຫຼາຍກວ່າ 138,000 ຄົນ, ຊັ້ນຂໍ້ມູນຂອງແພລດຟອມຖືກອອກແບບເພື່ອໃຫ້ການອ່ານສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ລົ້ນເຫຼືອແມ່ນໃຫ້ບໍລິການຈາກແຄດ - ການຮັກສາເວລາຕອບສະຫນອງໄວແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ຄາດເດົາໄດ້ວ່າທ່ານກໍາລັງແລ່ນຢູ່ໃນແຜນການເລີ່ມຕົ້ນ $19/ເດືອນ ຫຼືລະດັບມືອາຊີບ $49/ເດືອນ.

ຄຳຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆ

ການ​ປິດ​ການ​ທໍາ​ງານ​ຖານ​ຂໍ້​ມູນ​ການ​ສອບ​ຖາມ​ສະ​ເຫມີ​ໄປ​ປັບ​ປຸງ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ຂອງ​ຖານ​ຂໍ້​ມູນ​?

ບໍ່ສະເໝີໄປ, ແຕ່ສຳລັບວຽກທີ່ຂຽນໜັກມັນມັກຈະເຮັດ. cache query ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີ mutex ທົ່ວໂລກເພື່ອຮັກສາຄວາມສອດຄ່ອງ, ເຊິ່ງກາຍເປັນກະຕຸກພາຍໃຕ້ຄວາມສອດຄ່ອງສູງ. MySQL 8.0 ເອົາ cache query ອອກທັງຫມົດສໍາລັບເຫດຜົນນີ້. PostgreSQL ບໍ່ເຄີຍປະຕິບັດຖານຄວາມຈໍາແບບສອບຖາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນຕົວ, ໂດຍອາໄສ buffer pool ແລະການເກັບຂໍ້ມູນຊັ້ນຂອງແອັບພລິເຄຊັນ. ຖ້າອັດຕາສ່ວນການອ່ານຕໍ່ຂຽນຂອງທ່ານສູງ ແລະ ການສອບຖາມຂອງທ່ານຊໍ້າຊ້ອນກັນຫຼາຍ, ແຄດການສອບຖາມສາມາດສົ່ງຜົນກໍາໄລໄດ້ - ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນ, ລົງທຶນການປັບຕົວເຂົ້າກັນໄດ້.

ຂ້ອຍຈະຮູ້ໄດ້ແນວໃດວ່າ buffer pool ຂອງຂ້ອຍມີຂະໜາດທີ່ຖືກຕ້ອງບໍ?

ຕິດຕາມອັດຕາສ່ວນການກົດດັນຂອງ buffer pool ຂອງທ່ານ: ເປີເຊັນຂອງການຮ້ອງຂໍໜ້າເວັບທີ່ໃຫ້ບໍລິການຈາກສະນຸກ ທຽບກັບສິ່ງທີ່ຕ້ອງການອ່ານແຜ່ນ. ອັດຕາສ່ວນການຕີຕໍ່າກວ່າ 95% ໃນ OLTP workload ເປັນສັນຍານທີ່ຈະເພີ່ມຂະຫນາດສະນຸກເກີ. ໃນ MySQL, ສອບຖາມ ສະແດງ ENGINE INNODB STATUS ແລະເບິ່ງອັດຕາການຕີຕົວຂອງ buffer pool. ໃນ PostgreSQL, ມຸມເບິ່ງ pg_statio_user_tables ເປີດເຜີຍບລັອກ heap ທີ່ອ່ານຈາກດິສກ໌ທຽບກັບການໃຫ້ບໍລິການຈາກສະນຸກເກີ. ຕັ້ງໃຈຮັກສາຊຸດເຮັດວຽກທັງໝົດຂອງທ່ານ — ບໍ່ແມ່ນຊຸດຂໍ້ມູນເຕັມຂອງເຈົ້າ — ຢູ່ໃນ RAM.

ຄວາມ​ສຳພັນ​ລະຫວ່າງ​ຊັ້ນ​ຖານ​ຄວາມ​ຈຳ​ແລະ​ຄວາມ​ໜ້າ​ເຊື່ອ​ຖື SaaS ຫຼາຍ​ຜູ້​ເຊົ່າ​ແມ່ນ​ຫຍັງ?

ໃນ SaaS ຫຼາຍຜູ້ເຊົ່າ, ຊັ້ນ cache ປ້ອງກັນບັນຫາ "ບ້ານໃກ້ເຮືອນຄຽງທີ່ມີສຽງດັງ" ບ່ອນທີ່ການໂຫຼດແບບສອບຖາມອັນໜັກໜ່ວງຂອງຜູ້ເຊົ່າຄົນໜຶ່ງເຮັດໃຫ້ປະສິດທິພາບຂອງຜູ້ເຊົ່າອື່ນທັງໝົດຫຼຸດລົງ. ການເກັບຂໍ້ມູນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຮູ້ຈັກຜູ້ເຊົ່າກັບຄວາມບໍ່ຖືກຕ້ອງຕາມ TTL ຮັກສາຂໍ້ມູນຮ້ອນຕໍ່ຜູ້ເຊົ່າໃນ Redis, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມກົດດັນຂອງ buffer pool ຈາກບັນຊີຂະຫນາດໃຫຍ່ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ການລວມການເຊື່ອມຕໍ່ລະດັບຖານຂໍ້ມູນລວມກັບສະນຸກເກີທີ່ອົບອຸ່ນ ຮັບປະກັນວ່າກິດຈະກໍາທີ່ເກີດຂຶ້ນຈາກບັນຊີດຽວຈະບໍ່ດຶງຫນ້າເວັບທີ່ແບ່ງປັນອອກຈາກແຄດ ແລະເຮັດໃຫ້ເກີດການເລັ່ງເວລາແພັກເກັດໃນທົ່ວແພລດຟອມ.

ຊັ້ນຂໍ້ມູນຖານຄວາມຈຳບໍ່ແມ່ນເລື່ອງເລັກໆນ້ອຍໆຂອງຖານຂໍ້ມູນ — ພວກມັນເປັນພື້ນຖານສະຖາປັດຕະຍະກຳທີ່ແຍກແພລດຟອມທີ່ມີຂະໜາດໄວຈາກອັນທີ່ຕ້ອງການການດັບເພີງພື້ນຖານໂຄງລ່າງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ຖ້າທ່ານກໍາລັງສ້າງຫຼືດໍາເນີນທຸລະກິດທີ່ຕ້ອງການແພລະຕະຟອມທີ່ເຫມາະສົມກັບຄວາມເປັນຈິງເຫຼົ່ານີ້, ສຳຫຼວດ Mewayz ທີ່ app.mewayz.com — 207 ໂມດູນ, ເປັນແພລະຕະຟອມທີ່ສອດຄ່ອງກັນ, ສ້າງຂຶ້ນເພື່ອປະຕິບັດຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຈາກຜູ້ໃຊ້ທໍາອິດຂອງທ່ານເຖິງຮ້ອຍພັນຄົນ.