4 базовых стратегии масштабирования БД:

1) Кэширование запросов к базе данных

Кэширование запросов к базе данных — одно из самых простых улучшений, которое можно применить для обработки нагрузки на базу данных.

Уменьшите нагрузку за счет кэширования часто запрашиваемых результатов запросов.

Такие инструменты, как Redis или Memcached, сохраняют эти результаты в памяти, позволяя приложению быстрее извлекать данные без повторного обращения к БД.

2) Индексы базы данных

Еще одна простая стратегия, которая обеспечивает колоссальный прирост производительности.

Индексирование ускоряет поиск данных, обеспечивая быстрое нахождение данных без сканирования каждой строки.

Обычно реализуемые с помощью B-деревьев, индексы снижают сложность времени доступа к данным с O(n) до O(log n). Значительно более быстрые запросы.

3) Репликация чтения базы данных

В средах с интенсивным чтением репликация может оказаться следующим лучшим решением.

При репликации чтения у вас есть единая база данных, в которую вы записываете данные.

Она клонируется в несколько (столько, сколько вам нужно) баз данных-реплик, из которых вы читаете. При этом каждая база данных-реплик находится на другой машине.

4) Шардинг базы данных

В то время как предыдущие стратегии фокусировались на обработке нагрузки чтения, шардинг фокусируется на чтении и записи.

Шардинг подразумевает разделение базы данных на более мелкие независимые части (шарды), каждая из которых обрабатывает подмножество данных. Это обеспечивает горизонтальное масштабирование путем распределения нагрузки по нескольким серверам. Несмотря на свою мощь, шардинг значительно усложняет управление данными и логику запросов.

Обычно такую ??стратегию стоит рассматривать только после того, как исчерпаны другие, более простые решения.

Источник: vk.com

Комментарии: