fikarПри репликации изменения, внесённые в одну копию базы (основной узел), автоматически передаются на другие узлы (реплики), которые могут использоваться для балансировки нагрузки, резервного копирования или аналитики. Бывают реляционные (SQL) и нереляционные (NoSQL) системы управления базами данных. Реляционные системы управления базами данных (SQL) хранят данные в таблицах и наиболее часто используются в качестве основного хранилища для веб‑приложений. Нереляционные СУБД (NoSQL) заметно отличаются по структуре хранения данных и работе с ними.
Методы Распределения Данных
Горизонтальный шардинг, также известный как шардинг данных, подразумевает разделение таблицы базы данных на что такое шардирование несколько баз данных или экземпляров базы данных. Каждый шард сохраняет одну и ту же структуру таблицы, но содержит разное подмножество данных, обычно разделяемое на основе ключа шарда. Разделение происходит таким образом, что каждая строка таблицы хранится только в одном шарде.
Простыми словами объясним эти подходы к масштабированию систем хранения данных. На понятном примере и без использования сложной терминологии. Следующая статья будет через 2-3 месяца и будет посвящена шардированию по географическому положению и будет больше раскрыта тема решардинга и кросс шардинговых запросов. То есть выбирать малую пачку данных, блокировать их и переносить. При этом не перенесённые данные обрабатывать в “старом” месте, а перенесённые в “новом”. Для этого способа требуется оркестрация переноса, и требуется разработать систему блокировок по “строкам”.
- Шардинг особенно актуален для больших систем, в которых объем данных и количество запросов постоянно увеличивается, что приводит к снижению производительности, вследствие чего система становится медленнее.
- Администрирование разных ресурсов ест время администратора, администрирование недозагруженных ресурсов ест деньги равные стоимости лишних ресурсов, перегруженные ресурсы приводят к потерям в бизнесе.
- Благодаря ей достигается отказоустойчивость и масштабируются запросы на чтение, которых сильно больше почти во всех прикладных системах.
- С увеличением нагрузки на базы данных, возможно, мы увидим более автоматизированные и изощренные решения для шардирования, такие как AI-подходы.
- Иногда серверу приходится одновременно читать и записывать слишком много запросов.
- Мало того что он направляет каждый запрос в нужный шард, он также способен делать довольно сложные SQL запросы, декомпозировать на под-запросы к разным шардам с последующим объединением и т д.
Он обеспечивает масштабируемость, производительность и доступность при работе с базами данными. Как и у любого технического решения, у шардирования баз данных есть как плюсы, так и минусы. Горизонтальное шардирование представляет из себя метод разделения хранилища по строкам, а точнее по определенным критериям строки. Каждый сегмент содержит одинаковые столбцы, но, соответственно, разные строки. Индекс предназначен для группировки данных в логические структуры.
Вы можете разделить данные на несколько частей и переместить определенные таблицы в свои базы данных, что во многом напоминает архитектуру микросервисов, где определенный аспект приложения имеет свой сервер базы данных. В качестве альтернативы можно хранить строки одной и той же таблицы на нескольких узлах базы данных, что позволяет реализовать такие идеи, как шардирование ключей; подробнее об этом мы поговорим позже. Горизонтальное партицирование — более распространённый метод, заключающийся в делении таблицы по строкам. Например, таблицу customers с полями city, name, и age можно разбить на таблицы по типу users_russia, users_ukraine, users_monaco. Однако опять же, важно помнить про равномерность распределения.
Mysql + Vitess
Это может быть ИД записи, а может быть поле для группировки, например, ид пользователя для заказов. Давайте рассмотрим, один из способов разбиения более подробно. Шардированный кластер — это распределённая система, управлять которой сложнее, чем одним сервером.
Сложность Управления И Мониторинга
Предположим, что мы решили, что на одной машине выполнять все задачи у нас не получится, или по ещё каким-либо причинам решили шардировать. Не торопимся, обратимся к DDD книга с обезьяной, давайте в начале убедимся, что мы будем реализовывать один агрегат в терминологии DDD. Если мы реализовываем несколько агрегатов, то стоит в начале разделить систему на несколько систем, по одной на каждый агрегат, и потом снова оценить для каждой из получившихся систем “а нужно ли нам шардирование? Разгрузить систему можно “отправив в архив” часть данных, или сделав “охлаждение” каким-либо ещё способом, имеется ввиду, удалить старые и неактуальные данные из оперативных. Но если счёт А находится на одном шарде, а счёт Б — на другом, стандартная транзакция не сработает. Между независимыми серверами нельзя просто так обеспечить ACID-гарантии.
Отвлекаться на детальный разбор того, как правильно раскатывать PostgreSQL, мы не будем. Шардирование — это разновидность партиционирования (от англ. partition — деление, раздел). Отличие в том, что партиционирование подразумевает разделение данных внутри одной БД, а шардирование распределяет их по разным экземплярам БД. В заключение я хочу рассказать о сложностях, которые могут возникнуть при выполнении транзакций, охватывающих несколько хранилищ.
Теоремы CAP и PACELC объясняют ограничения, возникающие в распределённых системах, и позволяют проектировать решения, обеспечивающие правильный баланс между доступностью, согласованностью и быстродействием. Для плавного ликвидность решардинга, без перерыва в работе вам придётся организовать оркестратор, который будет производить блокировку и разблокировку, а также добавлять признак того, что запись в процессе миграции. В карте можно хранить не конкретный сегмент, а виртуальный сегмент (фактически аналог результата хеш-функции), и автоматизировать их заполнение можно через хеш-функцию. А для особых случаев сделать значения вне диапазона хеш-функции. Другой вариант заключается в том, чтобы делать сегменты разными или смириться с неравномерной нагрузкой.
При этом появляется множество небольших, более простых в управлении систем, каждая из которых может самостоятельно увеличиваться и уменьшаться с помощью соответствующих реплик. Более современные базы данных, такие как Cassandra и другие, абстрагируют этот вопрос от логики приложения и https://www.xcritical.com/ поддерживают его на уровне базы данных. При данном подходе, наша хеш-функция принимает 2 аргумента – pivot поле и номер шарда. Комбинация, при которой хеш будет наибольшим и будет указывать нужный шард. Мало того что он направляет каждый запрос в нужный шард, он также способен делать довольно сложные SQL запросы, декомпозировать на под-запросы к разным шардам с последующим объединением и т д. В этом методе существует специальный каталог (Directory), который отслеживает, в каком шарде находятся данные.
