Масштабирование Баз Данных Партиционирование, Репликация И Шардирование

Таблица делится на несколько с меньшим количеством столбцов. Обычно они группируются по частоте использования или по смысловой нагрузке. Например, в таблице юзеров можно выделить часто запрашиваемые user_id, username, email в одну таблицу, а редко используемые — biography, preferences, last_login_details — в другую. Шардинг  —  это эффективный архитектурный паттерн, предназначенный для управления крупномасштабными базами данных.

Если сервер выходит из строя или добавляется новый, только те ключи, которые были привязаны к нему, перераспределяются, а все остальные остаются на месте. Это делает систему устойчивой к изменениям и снижает нагрузку при решардинге. Существует множество стратегий решения указанной проблемы. Сегодня мы разберем самые популярные из них — репликацию, партициривание и шардирование.

Подход, сочетающий шардирование баз данных с другими методами, такими как репликация и партицирование, позволяет создать надежную и масштабируемую архитектуру для современных приложений. В этой статье мы рассмотрим, что такое шардирование баз данных, где и когда оно применяется, разберем виды шардирования и основные методы, а также проанализируем преимущества и недостатки этого подхода. Когда таблицы достигают определенного размера, люди часто считают, что шардинг – это волшебное решение всех проблем масштабирования.

Это постоянная работа, требующая хорошо понимать свои данные, знать, как к ним обращаются пользователи, и, конечно, вкладываться в планирование, аккуратную реализацию и поддержку. Успех здесь зависит от того, насколько правильно вы выберете ключ и стратегию, будете ли готовы решать хитрые технические задачки и не пожалеете ли сил на автоматизацию и мониторинг. Главное – помнить, что шардирование это не спринт, а марафон. Если подойти к нему с умом, то ваше приложение сможет переварить любые объемы данных и выдержать самые дикие нагрузки. После указанных команд, в переменной shard будет хранится номер нужного нам узла.

• В случае если требуется распределить нагрузку на запись, необходимо подобрать такой ключ, который обеспечит равномерное распределение запросов между инстансами.
• Обе этих техники ускоряют выполнение запросов внутри одной партиции / шарда, так как количество обрабатываемых данных внутри отдельной партиции или отдельного шарда меньше, нежели их общее количество.
• В карте можно хранить не конкретный сегмент, а виртуальный сегмент (фактически аналог результата хеш-функции), и автоматизировать их заполнение можно через хеш-функцию.
• Приложение будет на Go, а мигрировать будем с помощью Goose.

Рассказав об этих правилах своим друзьям, получил очень много комментариев. Могу отметить, что по принципу Парето, указанные выше принципы идут как универсальный для 80% систем, для остальных 20% действуют другие принципы, описать и алгоритмизировать которые очень сложно. Актор направляет свою команду в маршрутизатор, который по определённому правилу выбирает сегмент для обработки и отправляет команду в этот сегмент. Иногда команда уходит в несколько сегментов, и на маршрутизаторе происходит агрегация полученного результата. Мы столкнулись с проблемой, что шард 1 и шард 2 после завершения диапазонов простаивали, а вся новая нагрузка приходилась на шард three. Когда пользователи начнут регистрироваться, у нас будет активен шард 1, потом шард 2.

И пара слов об упячках, с блокчейн которыми я сталкивался, — о партиционировании внутри одной БД и шардинге целыми партициями. Ведь для решардинга достаточно просто перетащить целую партицию с одного шарда в другой. Со временем вы устанете от трёхэтажного мата негодования, вызванного пятиэтажными пакетными запросами, из-за которых горячие данные не будут нормально попадать в кеш. Такой способ работает лишь в том случае, если партиционирование выполняется по дате, но запросы, как правило, обращаются к свежим или старым данным, как, например, во многих OLAP-системах. В остальных случаях перспективнее держать данные в рамках одной партиции, а решардить их путём постепенного переноса, если, конечно, БД не предусматривает своих вариантов решения проблемы решардинга.

Группа данных, имеющих один и тот же ключ, называется логическим шардом. В один узел базы данных, называемый также физическим, включается несколько логических разделов. Низкая производительность обусловлена тем, что база данных должна быть лучше спроектирована для той рабочей нагрузки, которую она обслуживает. Например, хранение поисковых данных в реляционном хранилище данных не имеет смысла.

Шардинг Как Паттерн Архитектуры Базы Данных

Управление транзакциями, охватывающими несколько шардов, является сложной задачей. Если один шард выходит из строя, это не приводит к сбою всей базы данных. Иногда понятие шардирования путают с репликацией и партицированием, но на самом деле это разные направления масштабирования, которые могут быть реализованы в пределах одной базы данных. Также шардирование может использоваться в облачных и веб-сервисах, онлайн-играх, сервисах доставки и любых других системах, где объем информации постоянно увеличивается.

Старайтесь избегать этого в реальной жизни и делайте это только в том случае, если всего вышеперечисленного недостаточно и требуется дальнейшее масштабирование. При выполнении любого запроса на чтение (запросы SELECT) он будет перенаправлен на наименее загруженный сервер. Когда ваш индекс становится очень большим, при поиске также возникают проблемы с производительностью.

Преимущества И Недостатки Шардирования

Этот метод очень эффективен при балансировке нагрузки и повышении производительности запросов, поскольку сокращает количество строк, по которым идет поиск в каждом запросе. Шардирование баз данных в MySQL — это что такое шардирование мощный инструмент для решения проблем производительности, особенно в крупных проектах. Понимание его принципов и правильная реализация поможет вам оптимизировать ваши системы и работать с большими объемами данных. Изучите дополнительные материалы о шардировании и примените знания на практике — и вы увидите, как ваш проект станет более устойчивым и масштабируемым.

— Больше Работы

По сути, это разделение таблицы на логические части (партиции) для ускорения запросов и управления большими объемами данных. В результате будет ускорение запросов за счет работы с меньшими объемами данных и упрощения управления https://www.xcritical.com/ информацией (в частности, при архивации старых партиций или при разделении данных на «горячие» и «холодные»). Database sharding (шардирование базы данных) — это техника горизонтального масштабирования, при которой большая база разделяется на несколько частей.