Иногда серверу приходится одновременно читать и записывать слишком много запросов. Система становится перегруженной, пользователи замечают задержки и нестабильную работу. Sharding стоит применять, если БД сильно разрослась, хранить её на одном сервере становится сложно и дорого. Серверу приходится обрабатывать много данных, и поэтому увеличивается время отклика. В базе данных есть таблица orders, её мы и https://www.xcritical.com/ хотим шардировать по customer_id при помощи хеширования (hash-based sharding). Однако за эти преимущества приходится платить повышенной сложностью, особенно в плане реализации и управления.
Применение Шардирования В Различных Областяхприменение Шардирования В Различных Областях
Это популярное расширение, которое как раз добавляет возможности горизонтального масштабирования и шардинга. Оно превращает кластер стандартных серверов PostgreSQL в распределённую базу данных. Его применение должно быть обоснованным, учитывая специфику бизнеса и возможности инфраструктуры.
Давайте свернём наш идентификатор в небольшое число в каком-то диапазоне, назовём эти значения – виртуальные сегменты. И теперь из этого диапазона каждому числу (виртуальному сегменту) присвоим “реальный” сегмент. На самом простом уровне можно использовать остаток от деления идентификатора. Главный плюс подхода, равномерное использование ресурсов сегментов.
Стратегии Шардинга
Если всё же произойдёт смена правил, требующая переноса информации между сегментами, то стоит проанализировать необходимость её реализовывать. Возможно нет необходимости, как в примере с кешировнием. Пусть у нас кешируются записи, очистка происходит по времени нахождения в кеше. Тогда можно не производить решардинг в явном виде, так как со временем записи переместятся “естественным образом”, cтарые сротируются, а новые по запросу добавятся в “положенное” место.
Например, ключ с возможными значениями North, South, East и West имеет низкую кардинальность, поскольку их всего 4. В сочетании с этим в идеале желательно иметь хорошее распределение в пределах этой кардинальности. Она не учитывает размер полезной нагрузки и занимаемое пространство. Преимущества хэширования заключаются в более равномерном распределении данных в случае отсутствия подходящего ключа раздела, а при наличии соответствующего ключа раздела местоположение может быть рассчитано “на лету”.
- Для более глубокого погружения в эти темы рекомендуем ознакомиться со статьями из списка ниже.
- Этот метод реже применяется на практике, так как может усложнить структуру базы данных.
- Когда пользователи начнут регистрироваться, у нас будет активен шард 1, потом шард 2.
- Шардинг – отличное решение для приложений, которым необходимо управлять большим объемом данных и иметь их в свободном доступе для чтения и записи в больших объемах.
“Фарш невозможно провернуть назад”, при радикальной смене хеш-функции глобальный решардинг неизбежен. Из минусов отмечу, очевидное неравномерное распределение ресурсов в ряде случаев. Например, часть старых пользователей перестаёт делать заказы, тогда как новые более активно заказывают. При этом у старых пользователей больше что такое шардирование сделано заказов из-за этого более нагружено работает отображение архива.
Похожие Записи
Маршрутизатор получает запрос, смотрит на значение этого ключа и сравнивает его с известными диапазонами, чтобы определить целевой шард. Шардинг может привести к значительному повышению производительности. Разделение базы данных обеспечивает распределение рабочей криптоаналитик нагрузки, снижая нагрузку на отдельные серверы. Этот метод предполагает разделение данных на шарды на основе диапазона значений ключа шарда. Каждый шард содержит данные для определенного диапазона значений. Идеально подходит для приложений, где равномерное распределение данных является критически важным, например при хранении пользовательских сессий в веб-приложениях.
Ваше приложение запрашивает данные из этой БД и получает результат. Опционально можно добавить метрику для отслеживания частоты запросов по старому маппингу, которая будет сигнализировать нам о том, что данные перетащились и можно отключать дублирующий легаси-флоу. Для полноты картины разберём вариант решардинга в условиях, когда нам не хотелось бы останавливать сервис. Писать данные будем только в новый маппинг шардов, а вот читать их будем сразу из старого и нового. Этот принцип называется партиционированием или секционированием.
СУБД — это очень часто «узкое место» в производительности веб‑приложений. В момент, когда сервер баз данных не может справится с нагрузками, производится масштабирование. В современных высоконагруженных системах эффективное управление данными невозможно без использования методов масштабирования и обеспечения отказоустойчивости. Репликация, партиционирование и шардирование — ключевые подходы, которые позволяют распределять данные, повышать производительность и гарантировать доступность.
Несмотря на сложности, шардинг является важнейшим инструментом в арсенале архитекторов баз данных, особенно в сфере больших данных и приложений с высоким трафиком. Поскольку объем и значимость данных продолжают расти, шардинг будет оставаться жизненно важной стратегией для эффективного и результативного управления базами данных. 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. Это в том числе негативно влияет на степень удовлетворенности пользователей данной системы. Выбор подходящей базы данных — важнейшая часть проектирования системы, поэтому внимательно прочитайте этот раздел. Используйте её, если даже после индексирования, партиционирования и вертикального масштабирования ваши запросы выполняются медленно или ваша база данных не может обрабатывать дальнейшие запросы на одном сервере.
Вертикальное шардирование же, в свою очередь, подразумевает разделение хранилище по столбцам. В таком случае каждый шард содержит определенные столбцы и все связанные с ними строки. Этот метод используется скорее менее часто, но может быть полезен, когда части таблицы имеют разные требования к производительности. На изображении выше вы видите, что мы разделили таблицу на three части и поместили их на 3 разных сервера.