Как масштабировать базы данных?

Партиционирование (разделение) базы данных — это процесс разделения большой таблицы или базы данных на более мелкие, удобные для управления части, известные как партиции. Это позволяет нам запрашивать только части данных, что ускоряет их загрузку.

В целом существует два типа партиционирования:

1. Горизонтальное партиционирование (шардинг). Разделяет таблицы по строкам, при этом каждая партиция содержит одинаковую схему, но разные строки. Идеально подходит для многопользовательских приложений, где данные можно разделить по клиентам или пользователям для распределённых вычислений, или когда данные слишком велики для хранения в одной базе данных.

Существуют различные виды шардинга:

* Хеш-шардинг (Hash-based sharding). Шард определяется с помощью хеш-функции на определённом ключевом столбце в каждой записи. Эта хеш-функция равномерно распределяет записи по доступным шардам. Основное преимущество — равномерное распределение данных и нагрузки, но это может усложнить запросы, охватывающие несколько шардов, и затруднить повторную шардизацию.

* Ранг-шардинг (Range-based sharding). Разделение данных на шарды на основе диапазонов определённого ключа. Например, идентификаторы клиентов от 1 до 1000 могут храниться в одном шарде, а идентификаторы 1001–2000 — в другом. Этот подход упрощает запросы, включающие операции с диапазонами, но может привести к неравномерному распределению данных и горячим точкам, если данные распределены неравномерно.

* Директивный шардинг (Directory-based sharding). Этот метод использует справочную таблицу для сопоставления ключей с соответствующими шардами. Он обеспечивает отличную гибкость, позволяя легко добавлять или удалять шарды и выполнять простую повторную шардизацию.

При шардинге каждый сервер базы данных должен быть структурно идентичен, а записи данных должны быть разделены по шардированной базе данных.

2. Вертикальное партиционирование. Разделяет таблицы по столбцам или таблицам, отделяя часто используемые столбцы от менее используемых, оптимизируя время доступа и эффективность кэширования. Таким образом, каждая таблица может быть размещена в отдельной базе данных.

Однако шардинг базы данных — сложная задача. Это отнимает много времени, поскольку необходимо настроить множество вещей, таких как перемещение данных и сопоставление запросов. Кроме того, это требует финансовых затрат.

Вот несколько эффективных практик при возникновении проблем с базой данных:

1. Вертикальное масштабирование — добавление дополнительных ресурсов на сервер БД (CPU, память и т. д.).

2. Репликация — создание реплики для чтения из вашей БД. Это помогает улучшить производительность чтения, но также необходимо включить кэширование.

Если всё вышеперечисленное не помогает, то можно прибегнуть к партиционированию:

* Используйте горизонтальное партиционирование для больших таблиц, где масштабируемость и производительность для определённых запросов имеют решающее значение.

* Используйте вертикальное партиционирование, когда у вас есть таблицы со множеством столбцов, но не все они часто используются вместе.

Источник: vk.com

Комментарии: