Шардинг: что это такое и как использовать в базах данных

Современные базы данных сталкиваются с огромным количеством информации, в совокупности, которая блокирует быстродействие всего приложения. Большинство баз данных прекрасно обрабатывают масштабы информации, пусть даже она растет в огромных объёмах.

Но что делать, если выбранная база данных не может обработать обширные объемы информации? Здесь на помощь приходит технология шардинга, благодаря которой можно равновесно распределить большие объёмы данных между несколькими базами данных.

Несмотря на все эти достоинства, механизм шардинга может чрезвычайно усложнить разработку и поддержку приложения. Тем не менее, выбор этой технологии становится рациональным, если объемы информации просто не могут быть обработаны стандартным более-менее доступным решением с базами данных реляционной модели.

Давайте рассмотрим подробнее, что такое шардинг и как это работает.

Шардинг: разделение данных

Что такое шардинг?

Шардинг — это технология, которая позволяет разделить большую базу данных на несколько меньших фрагментов, так называемых шардов. Каждый шард содержит только часть данных из исходной базы данных.

Как работает шардинг?

При использовании шардинга данные разбиваются на равные или неравные части по ключу, например, по региону или дате. Каждый шард хранится на отдельном физическом сервере. Когда приложение запрашивает данные, запрос обрабатывается несколькими шардами параллельно, а затем результаты объединяются.

Преимущества шардинга

• Повышение производительности приложения, так как несколько шардов могут обрабатывать запросы параллельно.
• Улучшение масштабируемости, так как прирост данных не приводит к увеличению нагрузки на каждый отдельный сервер, а можно просто добавить новый шард.
• Улучшение отказоустойчивости, так как сбой в работе одного шарда не приводит к неработоспособности всей системы, а только к ограниченному проблемному месту.

Принцип работы шардинга

Разделение данных

Шардинг – это технология, позволяющая разделить базу данных на несколько частей, которые называются шардами. Эти шарды могут храниться на разных серверах и независимо обрабатываться. Для этого данные разбиваются на небольшие фрагменты, которые вместе образуют шарды.

Партиционирование

Разделение данных на шарды происходит при помощи партиционирования. В рамках данной технологии данные делятся на части в зависимости от заданных правил. Каждый фрагмент данных попадает в конкретный шард, который затем обрабатывается независимо от других шардов.

Горизонтальное масштабирование

Шардинг используется для горизонтального масштабирования базы данных. Это означает, что при увеличении количества данных можно просто добавить новый шард и распределить данные между ними. Это позволяет увеличивать производительность и отказоустойчивость системы, так как нагрузка распределяется между несколькими серверами.

Преимущества использования шардинга

Повышенная производительность

Шардинг позволяет увеличивать количество запросов к базе данных и обрабатывать их быстрее, распределяя данные между отдельными узлами. Это даёт возможность достигать гораздо более высокой производительности, чем при использовании обычного однородного кластера.

Масштабируемость

Шардинг позволяет расширять базу данных более гибко, чем обычная репликация данных. Например, при использовании репликации необходимо добавлять новый узел, копируя полную базу данных. С использованием шардинга можно добавлять новые узлы по отдельности, добавляя новые части данных на каждый из них.

Устойчивость к отказам

При использовании шардинга данные распределяются между несколькими узлами, что повышает устойчивость к отказам и предотвращает полное отключение базы данных. При выходе из строя отдельного узла, данные продолжают храниться на остальных узлах шардинга.

Экономия ресурсов

Шардинг оптимизирует использование ресурсов путём распределения данных по нескольким узлам и позволяет использовать меньше оборудования для хранения и обработки больших объёмов данных.

Инструменты для разделения данных

Шардинг является ключевым инструментом в области масштабируемости баз данных. Существует множество инструментов, которые позволяют реализовать шардинг данных. Рассмотрим некоторые из них:

1. MongoDB

Один из самых популярных инструментов для шардинга MongoDB. Это свободно распространяемая, документ-ориентированная NoSQL база данных, которая позволяет горизонтальное масштабирование путем автоматического перераспределения данных на серверах.

2. MySQL Cluster

MySQL Cluster — это открытая, высокодоступная система управления базами данных, разработанная для использования в крупномасштабных приложениях. Он позволяет использовать несколько серверов и шардировать данные в базе данных.

3. Apache Cassandra

Apache Cassandra — это распределенная база данных NoSQL, которая позволяет горизонтальное масштабирование данных на несколько серверов. Он предоставляет высокую доступность и отказоустойчивость.

4. Redis

Redis — это быстрая, открытая и гибкая ин-памяти база данных, которая может использоваться для кэширования, хранения сессий и других задач. Redis предоставляет механизмы для горизонтального масштабирования данных на несколько серверов, используя шардинг.

5. PostgreSQL

PostgreSQL — это открытая, реляционная база данных, которая может использоваться для шардинга данных. Он поддерживает горизонтальное масштабирование больших объемов данных через разделение таблиц в несколько фрагментов и помещение их на различные серверы.

Выбор инструмента для шардинга данных зависит от различных факторов, таких как требования к производительности, гибкости, надежности и других факторов. При правильном выборе инструмента можно создать масштабируемую и отказоустойчивую систему для управления большим объемом данных.

Вопрос-ответ

Что такое шардинг?

Шардинг — это технология, которая позволяет разбивать базу данных на несколько частей (шардов), которые хранятся на разных серверах. Таким образом, увеличивается производительность базы данных и ее масштабируемость.

Как работает шардинг?

При использовании шардинга, данные разбиваются на разные фрагменты. Чаще всего, разделение происходит по полю, которое содержит уникальные значения (например, идентификатор пользователя). Затем каждый фрагмент данных хранится на отдельном сервере в отдельной базе данных. В результате запросы к базе данных распределяются между несколькими серверами, что увеличивает производительность системы.

Какие существуют виды шардинга?

Существуют два вида шардинга: вертикальный и горизонтальный. Вертикальный шардинг предполагает разбиение базы данных по столбцам — разные столбцы хранятся на разных серверах. Горизонтальный шардинг, в свою очередь, предполагает разбиение данных по строкам — разные строки хранятся на разных серверах.

Какую проблему решает шардинг?

Шардинг решает проблему масштабируемости баз данных. При росте размера БД и увеличения количества запросов к ней, производительность базы данных ухудшается. Использование технологии шардинга решает эту проблему, позволяя распределять запросы между несколькими серверами.

Какие есть преимущества у шардинга?

Шардинг имеет ряд преимуществ. Во-первых, увеличивается масштабируемость базы данных. Во-вторых, повышается производительность системы при росте количества запросов. В-третьих, уменьшается нагрузка на отдельный сервер, что повышает его надежность.

Какие есть недостатки у шардинга?

Недостатками шардинга являются сложность его реализации и управления. Кроме того, из-за разбиения данных на несколько серверов, могут возникать проблемы с целостностью данных и синхронизацией между серверами. При этом также возрастает сложность резервного копирования и восстановления данных.