Шардинг — это лучший способ масштабирования реляционной базы данных |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-10-03 11:58 Именно так многие компании достигают масштаба баз данных в петабайты Существует два наиболее популярных метода шардинга: * на основе хеширования (Hash sharding ) * на основе диапазонов (Range sharding) Шардинг на основе хеширования создаёт хеш для столбца каждой входящей строки. Хеш не обязательно должен быть криптографически защищённым, но должен быстро создаваться. Это используется для определения того, в каком шарде будет храниться строка — каждому шард присваивается определённый диапазон хешей Шардинг на основе диапазонов более прост в реализации. Каждому шард присваивается диапазон значений для определённого столбца (например, название модели) Преимущество шардинга на основе диапазонов заключается в том, что инженер БД имеет полный контроль над тем, где именно располагаются данные. Но есть и недостаток: сложно правильно подобрать диапазоны, из-за чего часто возникает неравномерное распределение данных или появляются «горячие» шарды Источник: vk.com Комментарии: |
|