Andmebaasi sharding: horisontaalne partitsioneerimine – globaalne juhend

Tänapäeva andmepõhises maailmas seisavad ettevõtted üle maailma silmitsi enneolematu andmete kasvuga. Traditsioonilised andmebaasiarhitektuurid on sageli raskustes tänapäevaste rakenduste loodud andmete mahu, kiiruse ja mitmekesisusega toimetulekul. Siin tulebki mängu andmebaasi sharding, eriti horisontaalne partitsioneerimine. See põhjalik juhend süveneb andmebaasi shardingu kontseptsiooni, keskendudes horisontaalsele partitsioneerimisele, ning uurib selle eeliseid, väljakutseid, rakendusstrateegiaid ja kaalutlusi globaalse skaleeritavuse ja jõudluse osas.

Mis on andmebaasi sharding?

Andmebaasi sharding on andmebaasiarhitektuuri muster, mis hõlmab suure andmebaasi jagamist väiksemateks, paremini hallatavateks osadeks, mida nimetatakse shardideks. Iga shard sisaldab alamhulka üldistest andmetest ja asub eraldi andmebaasiserveris. See hajutatud lähenemine võimaldab horisontaalset skaleerimist, kus saate lisada rohkem sharde (ja servereid) oma andmete kasvades, selle asemel, et skaleerida ühte serverit vertikaalselt (lisades rohkem ressursse, nagu protsessor, RAM ja salvestusruum).

Kujutage ette globaalset e-kaubanduse ettevõtet. Selle asemel, et salvestada kõik kliendiandmed ühte massiivsesse andmebaasi, võiksid nad andmebaasi shardida geograafilise piirkonna alusel. Näiteks võiks üks shard hoida andmeid Põhja-Ameerika klientide kohta, teine Euroopa ja kolmas Aasia-Vaikse ookeani piirkonna kohta.

Horisontaalne partitsioneerimine: shardingu võti

Horisontaalne partitsioneerimine, tuntud ka kui reaalapõhine partitsioneerimine, on kõige levinum andmebaasi shardingu tüüp. Selle lähenemise korral sisaldab iga shard algse tabeli ridade alamhulka. Kõigil shardidel on sama skeem, mis tähendab, et neil on sama tabeli struktuur ja andmetüübid. Erinevus seisneb andmetes, mida iga shard sisaldab.

Horisontaalse partitsioneerimise põhiomadused:

Reaalapõhine: Andmed jaotatakse shardide vahel ridade alusel.
Sama skeem: Kõik shardid jagavad sama tabeli struktuuri.
Hajutatud andmed: Andmed on jaotatud mitme andmebaasiserveri vahel.

Mõelge sotsiaalmeedia platvormile. Kasutajaandmeid saab horisontaalselt partitsioneerida kasutajatunnuste vahemike alusel. Shard 1 võib sisaldada kasutajatunnuseid 1-1000, Shard 2 kasutajatunnuseid 1001-2000 ja nii edasi. Kui kasutaja sisse logib, teab rakendus, millist shardi päringuga sihtida tema kasutajatunnuse alusel.

Andmebaasi shardingu eelised horisontaalse partitsioneerimisega

Andmebaasi shardingu rakendamine horisontaalse partitsioneerimisega pakub mitmeid olulisi eeliseid:

Täiustatud skaleeritavus

Shardingu peamine eelis on parem skaleeritavus. Kui teie andmemaht kasvab, saate lihtsalt süsteemi lisada rohkem sharde. See horisontaalne skaleerimislähenemine on sageli kulutõhusam ja lihtsamini hallatav kui vertikaalne skaleerimine, millel on oma piirangud.

Näide: Mänguettevõte kogeb uue mängu lansseerimise ajal kasutajate arvu tõusu. Nad saavad kiiresti lisada uusi sharde, et toime tulla suurenenud koormusega, ilma et see mõjutaks olemasolevate kasutajate jõudlust.

Parem jõudlus

Jagades andmed mitme serveri vahel, vähendab sharding koormust igale üksikule serverile. See viib kiiremate päringute vastuseaegadeni ja parema üldise jõudluseni. Päringuid saab paralleelselt käivitada mitme shardi vahel, mis kiirendab veelgi andmete kättesaamist.

Näide: Miljonite toodetega veebipood saab oma tootekataloogi andmebaasi shardida. Kui kasutaja otsib toodet, saab päringu käivitada samaaegselt mitmes shardis, tagastades tulemused palju kiiremini kui ühe massiivse andmebaasi päringu tegemisel.

Suurenenud kättesaadavus ja tõrketaluvus

Sharding võib parandada teie andmebaasisüsteemi kättesaadavust ja tõrketaluvust. Kui üks shard langeb rivist välja, jäävad teised shardid tööle, tagades, et kogu süsteem ei ebaõnnestu. Kättesaadavuse edasiseks parandamiseks saate rakendada replikatsiooni iga shardi sees.

Näide: Finantsasutus shardib oma tehinguandmeid. Kui ühes shardis tekib riistvaratõrge, jätkavad teised shardid tehingute töötlemist, minimeerides klientidele tekkivaid häireid.

Geograafiline jaotus (andmete lokaalsus)

Sharding võimaldab teil andmeid geograafiliselt jaotada, paigutades andmed lähemale neid vajavatele kasutajatele. See vähendab latentsust ja parandab kasutajakogemust, eriti globaalse kasutajaskonnaga rakenduste puhul. Seda nimetatakse sageli andmete lokaalsuseks.

Näide: Globaalne sotsiaalvõrgustik saab shardida oma kasutajaandmeid geograafilise piirkonna alusel, salvestades Euroopa kasutajate andmed Euroopas asuvas andmekeskuses ja Aasia kasutajate andmed Aasias asuvas andmekeskuses. See vähendab latentsust iga piirkonna kasutajate jaoks.

Andmebaasi shardingu väljakutsed

Kuigi sharding pakub arvukalt eeliseid, toob see kaasa ka mitmeid väljakutseid, mida tuleb hoolikalt kaaluda:

Suurenenud keerukus

Sharding suurendab oluliselt teie andmebaasiarhitektuuri keerukust. Peate haldama mitut andmebaasiserverit, rakendama shardingu strateegiat ning käsitlema shardidevahelisi päringuid ja tehinguid. See nõuab erialaseid teadmisi ja tööriistu.

Andmete jaotusstrateegia

Õige shardingu võtme (veerg, mida kasutatakse rea kuulumise määramiseks teatud shardi) valimine on ülioluline. Halvasti valitud shardingu võti võib viia ebaühtlase andmejaotuseni, põhjustades kuumi kohti (ülekoormatud shardid) ja vähenenud jõudlust. Shardingu võtme valimisel arvestage selliste teguritega nagu andmetele juurdepääsu mustrid ja päringutüübid.

Näide: Kasutajaandmebaasi sharding kasutajanime esimese tähe alusel võib põhjustada ebaühtlast jaotust, kui teatud tähed on teistest levinumad.

Shardidevahelised päringud ja tehingud

Päringud, mis hõlmavad andmeid mitmest shardist, võivad olla keerulised ja aeglased. Samamoodi nõuavad mitut shardi hõlmavad tehingud hajutatud tehinguhaldust, mida võib olla keeruline rakendada ja hooldada.

Näide: Aruande genereerimine, mis koondab andmeid kõigi kasutajate kohta mitmest shardist, nõuab iga shardi päringu tegemist ja seejärel tulemuste kombineerimist.

Operatiivne lisakoormus

Sharditud andmebaasisüsteemi haldamine nõuab rohkem operatiivset lisakoormust kui ühe andmebaasi haldamine. Peate jälgima iga shardi tervist ja jõudlust, tegelema shardide tõrgetega ning tegema varundusi ja taastamisi mitmes serveris.

Andmete järjepidevus

Andmete järjepidevuse säilitamine mitme shardi vahel võib olla väljakutse, eriti hajutatud keskkonnas. Peate rakendama strateegiaid, et tagada andmete järjepidevus ja täpsus kõigis shardides.

Horisontaalse partitsioneerimise rakendusstrateegiad

Horisontaalse partitsioneerimise rakendamiseks saab kasutada mitmeid strateegiaid. Parim lähenemine sõltub teie konkreetsetest nõuetest ja rakenduse omadustest.

Vahemikupõhine sharding

Vahemikupõhises shardingus partitsioneeritakse andmed shardingu võtme väärtuste vahemiku alusel. Igale shardile määratakse kindel väärtuste vahemik ja selle vahemiku väärtustega read salvestatakse sellesse shardi.

Näide: Kliendi andmebaasi saab shardida kliendi ID vahemike alusel. Shard 1 võib sisaldada kliendi ID-sid 1-1000, Shard 2 kliendi ID-sid 1001-2000 ja nii edasi.

Eelised:

Lihtne rakendada.
Tõhus vahemikupäringute jaoks.

Puudused:

Võib põhjustada ebaühtlast andmejaotust, kui andmed ei ole vahemikus ühtlaselt jaotunud.
Nõuab hoolikat planeerimist kuumade kohtade vältimiseks.

Räsipõhine sharding

Räsipõhises shardingus partitsioneeritakse andmed shardingu võtme räsiväärtuse alusel. Shardingu võtmele rakendatakse räsifunktsiooni ja saadud räsiväärtust kasutatakse selleks, et määrata, millisesse shardi rida kuulub.

Näide: Tootekataloogi andmebaasi saab shardida toote ID räsiväärtuse alusel. Räsiväärtuse kaardistamiseks kindlale shardile saab kasutada mooduloperaatorit.

Eelised:

Ühtlane andmejaotus.
Lihtne rakendada.

Puudused:

Ebaefektiivne vahemikupäringute jaoks.
Shardide lisamine või eemaldamine nõuab ümberräsimist ja andmete migreerimist.

Kataloogipõhine sharding

Kataloogipõhises shardingus kasutatakse otsingutabelit või kataloogi shardingu võtmete kaardistamiseks konkreetsetele shardidele. Rakendus konsulteerib kataloogiga, et määrata, milline shard sisaldab antud shardingu võtme andmeid.

Näide: Kasutajaandmebaas võib kasutada kataloogi, mis kaardistab kasutaja ID-d shardide ID-dega. Kui rakendus peab pääsema juurde konkreetse kasutaja andmetele, konsulteerib see kõigepealt kataloogiga, et määrata, millises shardis kasutaja andmed asuvad.

Eelised:

Paindlik ja võimaldab dünaamilist shardide määramist.
Saab hakkama keeruka shardingu loogikaga.

Puudused:

Nõuab eraldi kataloogi hooldamist.
Võib tekitada ühe rikkepunkti, kui kataloog ei ole kõrge kättesaadavusega.

Loendipõhine sharding

Loendipõhine sharding määrab shardingu võtme konkreetsed väärtused kindlatele shardidele. See on kasulik, kui teil on oma andmetest selge arusaam ja saate teatud üksused kokku grupeerida.

Näide: E-kaubanduse sait võib shardida oma tooteandmeid tootekategooria alusel. Shard 1 võiks sisaldada andmeid elektroonika kohta, Shard 2 riiete kohta jne.

Eelised:

Intuitiivne ja kergesti mõistetav.
Hea konkreetsete kasutusjuhtude jaoks, kus andmeid saab selgelt grupeerida.

Puudused:

Võib põhjustada ebaühtlast jaotust, kui mõned loendid on teistest palju suuremad.
Vähem paindlik kui teised meetodid, kui andmete seosed muutuvad.

Õige shardingu võtme valimine

Õige shardingu võtme valimine on teie shardingu strateegia edukuse seisukohalt kriitilise tähtsusega. Shardingu võti tuleks hoolikalt valida, et tagada ühtlane andmejaotus, minimeerida shardidevahelisi päringuid ja optimeerida jõudlust. Siin on mõned peamised kaalutlused:

Andmetele juurdepääsu mustrid: Analüüsige oma rakenduse andmetele juurdepääsu mustreid, et tuvastada kõige sagedamini kasutatavad andmed. Valige shardingu võti, mis on kooskõlas nende juurdepääsumustritega.
Päringutüübid: Kaaluge, milliseid päringuid teie rakendus hakkab täitma. Valige shardingu võti, mis võimaldab nende päringute tõhusat täitmist.
Andmete jaotus: Veenduge, et shardingu võti tagab andmete ühtlase jaotuse shardide vahel. Vältige shardingu võtmeid, mis tõenäoliselt põhjustavad kuumi kohti.
Tulevane kasv: Kaaluge, kuidas teie andmed tulevikus kasvavad, ja valige shardingu võti, mis jääb tõhusaks ka teie andmemahu suurenemisel.

Tehnoloogiad ja tööriistad andmebaasi shardimiseks

Andmebaasi shardingu rakendamisel võivad aidata mitmed tehnoloogiad ja tööriistad:

MySQL Cluster: MySQL-i jagatud-mitte-midagi klastrilahendus, mis pakub automaatset shardingut ja replikatsiooni.
PostgreSQL koos Citus Data'ga: Hajutatud PostgreSQL-i laiendus, mis võimaldab teil shardida oma PostgreSQL-i andmebaasi mitme sõlme vahel.
MongoDB Sharding: MongoDB pakub sisseehitatud tuge shardingule, mis võimaldab teil jaotada oma andmeid mitme shardi vahel.
Apache Cassandra: NoSQL andmebaas, mis on loodud skaleeritavuse ja tõrketaluvuse jaoks ning kasutab olemuslikult shardingut.
Redis Cluster: Hajutatud, mälusisene andmehoidla, mis pakub automaatset shardingut.
CockroachDB: Hajutatud SQL andmebaas, mis pakub automaatset shardingut ja replikatsiooni.
Pilvepõhised andmebaasiteenused: Pilveteenuse pakkujad nagu Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) ja Microsoft Azure pakuvad hallatavaid andmebaasiteenuseid sisseehitatud shardingu võimalustega, näiteks Amazon Aurora, Google Cloud Spanner ja Azure SQL Database Hyperscale.

Andmebaasi sharding pilvekeskkondades

Pilvekeskkonnad pakuvad paindlikku ja skaleeritavat infrastruktuuri andmebaasi shardingu rakendamiseks. Pilvepõhised andmebaasiteenused pakuvad mitmeid eeliseid:

Lihtsustatud haldus: Hallatavad andmebaasiteenused automatiseerivad paljusid sharditud andmebaasi haldamisega seotud ülesandeid, nagu serverite ettevalmistamine, replikatsiooni konfigureerimine ja varunduste tegemine.
Skaleeritavus: Pilvekeskkonnad pakuvad tellitavat skaleeritavust, võimaldades teil hõlpsalt lisada või eemaldada sharde vastavalt andmemahu muutumisele.
Kulutõhusus: Pilvepõhised andmebaasiteenused võivad olla kulutõhusamad kui oma sharditud andmebaasi infrastruktuuri haldamine.
Globaalne ulatus: Pilveteenuse pakkujatel on andmekeskused üle maailma, mis võimaldab teil paigutada oma sharditud andmebaasi mitmesse piirkonda, et parandada jõudlust ja kättesaadavust globaalsetele kasutajatele.

Globaalse skaleeritavuse kaalutlused

Globaalse skaleeritavuse jaoks sharditud andmebaasisüsteemi kavandamisel arvestage järgmiste teguritega:

Andmete lokaalsus: Jaotage andmed geograafiliselt, et minimeerida latentsust eri piirkondade kasutajate jaoks.
Järjepidevuse mudelid: Valige järjepidevuse mudel, mis tasakaalustab andmete järjepidevust jõudluse ja kättesaadavusega. Kaaluge lõplikku järjepidevust vähem kriitiliste andmete jaoks.
Regioonidevaheline replikatsioon: Rakendage regioonidevahelist replikatsiooni, et tagada andmete kättesaadavus ja katastroofijärgne taaste.
Võrgu latentsus: Optimeerige oma rakendus ja andmebaas, et minimeerida võrgu latentsuse mõju.
Ajavööndid: Olge andmete salvestamisel ja töötlemisel teadlik ajavööndite erinevustest.
Regulatiivne vastavus: Järgige andmekaitse-eeskirju eri piirkondades, näiteks GDPR Euroopas ja CCPA Californias.
Valuuta ja keele tugi: Kujundage oma andmebaas nii, et see toetaks mitut valuutat ja keelt.

Seire ja haldus

Tõhus seire ja haldus on sharditud andmebaasikeskkonnas üliolulised. Rakendage tugevaid seirevahendeid, et jälgida iga shardi jõudlust ja tervist. Peamised jälgitavad mõõdikud hõlmavad:

Protsessori kasutus: Jälgige iga andmebaasiserveri protsessori kasutust.
Mälukasutus: Jälgige iga andmebaasiserveri mälukasutust.
Ketta I/O: Jälgige iga andmebaasiserveri ketta I/O jõudlust.
Päringu vastuseaeg: Jälgige iga shardi keskmist päringu vastuseaega.
Veamäärad: Jälgige iga shardi veamäärasid.
Shardi latentsus: Mõõtke aega, mis kulub andmetele juurdepääsuks erinevate shardide vahel.

Samuti peavad teil olema automatiseeritud protsessid shardi taastamiseks, varundamiseks ja tõrkesiirdeks. Hoiatussüsteemid peaksid teavitama administraatoreid kõigist tähelepanu nõudvatest probleemidest.

Reaalse maailma näited andmebaasi shardingust

Paljud edukad ettevõtted üle maailma kasutavad andmebaasi shardingut, et hallata massiivseid andmemahtusid ja tagada kõrge jõudlus. Siin on mõned näited:

Facebook: Kasutab laialdaselt shardingut oma massiivsete kasutajaandmete ja sisu haldamiseks.
Twitter: Kasutab shardingut suure hulga säutsude ja kasutajate interaktsioonide haldamiseks.
Google: Kasutab shardingut erinevates teenustes, sealhulgas Gmailis ja Google'i otsingus.
Amazon: Shardib oma tootekataloogi ja kliendiandmeid mitme andmebaasi vahel.
Netflix: Kasutab shardingut oma videokataloogi ja kasutajate vaatamisajaloo haldamiseks.

Andmebaasi shardingu tulevik

Andmebaasi sharding jääb ka tulevikus oluliseks tehnikaks suurte andmemahtude haldamisel. Kuna andmemahud jätkavad kasvamist, peavad üha enam organisatsioone võtma kasutusele shardingu, et tagada skaleeritavus, jõudlus ja kättesaadavus. Esilekerkivad suundumused andmebaasi shardingus hõlmavad:

Automatiseeritud sharding: Rohkem andmebaasisüsteeme pakuvad automatiseeritud shardingu võimalusi, mis lihtsustavad sharditud andmebaaside seadistamist ja haldamist.
Pilvepõhine sharding: Pilveteenuse pakkujad jätkavad oma hallatavate andmebaasiteenuste täiustamist täiustatud shardingu funktsioonidega.
Serverivaba sharding: Serverivabad arvutusplatvormid võimaldavad uusi lähenemisi shardingule, mis võimaldab organisatsioonidel skaleerida oma andmebaase tellimisel ilma servereid haldamata.
Tehisintellektil põhinev sharding: Tehisintellekti (AI) ja masinõpet (ML) kasutatakse shardingu strateegiate optimeerimiseks ja andmejaotuse parandamiseks.

Kokkuvõte

Andmebaasi sharding horisontaalse partitsioneerimisega on võimas tehnika teie andmebaasi infrastruktuuri skaleerimiseks ja suurte andmemahtude haldamiseks. Hoolikalt kaaludes eeliseid, väljakutseid ja rakendusstrateegiaid, saate edukalt rakendada shardingut, et parandada oma rakenduste jõudlust, kättesaadavust ja skaleeritavust. Olgu tegemist väikese idufirma või suurettevõttega, andmebaasi sharding aitab teil vastata tänapäeva andmepõhise maailma nõudmistele ja ehitada kindla aluse tulevaseks kasvuks. Ärge unustage valida sobiv shardingu võti, mis põhineb teie juurdepääsumustritel ja andmejaotusel. Kaaluge pilvepõhiseid lahendusi lihtsustatud haldamiseks ja skaleeritavuseks, eriti globaalsel tasandil tegutsedes. Investeerimine tugevatesse seirevahenditesse ja automatiseeritud protsessidesse tagab teie sharditud andmebaasisüsteemi pikaajalise tervise ja tõhususe. Globaalse skaleeritavuse kaalutluste, nagu andmete lokaalsus, järjepidevuse mudelid ja regulatiivne vastavus, mõistmine on rahvusvahelistel turgudel edu saavutamiseks ülioluline.