Duomenų bazių skaidymas: Horizontalus particionavimas – pasaulinis gidas

Šiuolaikiniame duomenimis grįstame pasaulyje įmonės visame pasaulyje susiduria su precedento neturinčiu duomenų augimu. Tradicinės duomenų bazių architektūros dažnai sunkiai susidoroja su milžiniška modernių programų generuojamų duomenų apimtimi, greičiu ir įvairove. Būtent čia į pagalbą ateina duomenų bazių skaidymas (angl. sharding), ypač horizontalus particionavimas. Šiame išsamiame gide gilinsimės į duomenų bazių skaidymo koncepciją, sutelkdami dėmesį į horizontalųjį particionavimą, ir nagrinėsime jo privalumus, iššūkius, diegimo strategijas bei aspektus, susijusius su pasauliniu masteliu ir našumu.

Kas yra duomenų bazių skaidymas?

Duomenų bazių skaidymas yra duomenų bazės architektūros modelis, kuris apima didelės duomenų bazės padalijimą į mažesnes, lengviau valdomas dalis, vadinamas skeveldromis (angl. shards). Kiekvienoje skeveldroje yra bendrų duomenų poaibis ir ji yra atskirame duomenų bazės serveryje. Šis paskirstytas požiūris leidžia vykdyti horizontalųjį mastelio keitimą, kai, augant duomenims, galite pridėti daugiau skeveldrų (ir serverių), užuot vertikaliai didinę vieno serverio pajėgumus (pridedant daugiau išteklių, pvz., CPU, RAM ir saugyklos).

Įsivaizduokite pasaulinę elektroninės prekybos įmonę. Užuot saugojusi visus klientų duomenis vienoje didžiulėje duomenų bazėje, ji galėtų suskaidyti duomenų bazę pagal geografinį regioną. Pavyzdžiui, vienoje skeveldroje galėtų būti saugomi klientų iš Šiaurės Amerikos duomenys, kitoje – iš Europos, o trečioje – iš Azijos ir Ramiojo vandenyno regiono.

Horizontalus particionavimas: raktas į skaidymą

Horizontalus particionavimas, taip pat žinomas kaip eilutėmis pagrįstas particionavimas, yra labiausiai paplitęs duomenų bazių skaidymo tipas. Taikant šį metodą, kiekvienoje skeveldroje yra originalios lentelės eilučių poaibis. Visos skeveldros turi tą pačią schemą, o tai reiškia, kad jos turi tą pačią lentelės struktūrą ir duomenų tipus. Skirtumas yra duomenyse, kuriuos kiekviena skeveldra saugo.

Pagrindinės horizontalaus particionavimo savybės:

• Eilutėmis pagrįstas: Duomenys skaidomi tarp skeveldrų pagal eilutes.
• Ta pati schema: Visos skeveldros dalijasi ta pačia lentelės struktūra.
• Paskirstyti duomenys: Duomenys paskirstomi per kelis duomenų bazių serverius.

Pagalvokite apie socialinės medijos platformą. Vartotojų duomenys galėtų būti horizontaliai particionuojami pagal vartotojo ID diapazonus. 1-ojoje skeveldroje galėtų būti vartotojų ID nuo 1 iki 1000, 2-ojoje – nuo 1001 iki 2000 ir t. t. Kai vartotojas prisijungia, programa žino, kurios skeveldros reikia užklausti pagal jo vartotojo ID.

Duomenų bazių skaidymo su horizontaliu particionavimu privalumai

Duomenų bazių skaidymo su horizontaliu particionavimu diegimas suteikia keletą reikšmingų privalumų:

Pagerintas skaliuojamumas

Pagrindinis skaidymo privalumas yra pagerintas skaliuojamumas. Augant duomenų apimčiai, galite tiesiog pridėti daugiau skeveldrų į sistemą. Šis horizontalus mastelio keitimo metodas dažnai yra ekonomiškesnis ir lengviau valdomas nei vertikalus mastelio keitimas, kuris turi savo apribojimų.

Pavyzdys: Žaidimų kompanija patiria vartotojų antplūdį išleidus naują žaidimą. Jie gali greitai pridėti naujų skeveldrų, kad susidorotų su padidėjusia apkrova, nepaveikdami esamų vartotojų našumo.

Pagerintas našumas

Paskirstant duomenis per kelis serverius, skaidymas sumažina kiekvieno atskiro serverio apkrovą. Tai lemia greitesnį užklausų atsakymo laiką ir pagerina bendrą našumą. Užklausos gali būti vykdomos lygiagrečiai per kelias skeveldras, dar labiau pagreitinant duomenų gavimą.

Pavyzdys: Internetinis mažmenininkas, turintis milijonus produktų, gali suskaidyti savo produktų katalogo duomenų bazę. Kai vartotojas ieško produkto, užklausa gali būti vykdoma vienu metu keliose skeveldrose, o rezultatai grąžinami daug greičiau nei užklausiant vieną didžiulę duomenų bazę.

Padidintas pasiekiamumas ir atsparumas gedimams

Skaidymas gali pagerinti jūsų duomenų bazių sistemos pasiekiamumą ir atsparumą gedimams. Jei viena skeveldra nustoja veikti, kitos skeveldros lieka veikiančios, užtikrinant, kad visa sistema nesugestų. Taip pat galite įdiegti replikaciją kiekvienoje skeveldroje, kad dar labiau padidintumėte pasiekiamumą.

Pavyzdys: Finansų įstaiga skaido savo transakcijų duomenis. Jei vienoje skeveldroje įvyksta aparatinės įrangos gedimas, kitos skeveldros toliau apdoroja transakcijas, sumažindamos trikdžius klientams.

Geografinis paskirstymas (duomenų lokalumas)

Skaidymas leidžia paskirstyti duomenis geografiškai, talpinant duomenis arčiau vartotojų, kuriems jų reikia. Tai sumažina delsą ir pagerina vartotojo patirtį, ypač programoms su pasauline vartotojų baze. Tai dažnai vadinama duomenų lokalumu.

Pavyzdys: Pasaulinis socialinis tinklas gali skaidyti savo vartotojų duomenis pagal geografinį regioną, saugodamas duomenis apie Europos vartotojus duomenų centre Europoje, o duomenis apie Azijos vartotojus – duomenų centre Azijoje. Tai sumažina delsą vartotojams kiekviename regione.

Duomenų bazių skaidymo iššūkiai

Nors skaidymas siūlo daugybę privalumų, jis taip pat kelia keletą iššūkių, kuriuos reikia atidžiai apsvarstyti:

Padidėjęs sudėtingumas

Skaidymas žymiai padidina jūsų duomenų bazės architektūros sudėtingumą. Jums reikia valdyti kelis duomenų bazių serverius, įdiegti skaidymo strategiją ir tvarkyti kelių skeveldrų apimančias užklausas bei transakcijas. Tam reikalinga specializuota patirtis ir įrankiai.

Duomenų paskirstymo strategija

Tinkamo skaidymo rakto (stulpelio, naudojamo nustatyti, kuriai skeveldrai priklauso eilutė) pasirinkimas yra labai svarbus. Prastai parinktas skaidymo raktas gali lemti netolygų duomenų paskirstymą, sukelti karštuosius taškus (perkrautas skeveldras) ir sumažinti našumą. Renkantis skaidymo raktą, atsižvelkite į tokius veiksnius kaip duomenų prieigos modeliai ir užklausų tipai.

Pavyzdys: Vartotojų duomenų bazės skaidymas pagal pirmąją vartotojo vardo raidę gali lemti netolygų paskirstymą, jei tam tikros raidės yra labiau paplitusios nei kitos.

Kelių skeveldrų apimančios užklausos ir transakcijos

Užklausos, apimančios duomenis iš kelių skeveldrų, gali būti sudėtingos ir lėtos. Panašiai, transakcijos, apimančios kelias skeveldras, reikalauja paskirstyto transakcijų valdymo, kurį gali būti sudėtinga įdiegti ir prižiūrėti.

Pavyzdys: Generuojant ataskaitą, kuri apjungia duomenis apie visus vartotojus iš kelių skeveldrų, reikia pateikti užklausą kiekvienai skeveldrai ir tada sujungti rezultatus.

Veiklos sąnaudos

Skaidytos duomenų bazių sistemos valdymas reikalauja daugiau veiklos sąnaudų nei vienos duomenų bazės valdymas. Jums reikia stebėti kiekvienos skeveldros būklę ir našumą, tvarkyti skeveldrų gedimus ir atlikti atsargines kopijas bei atkūrimą keliuose serveriuose.

Duomenų nuoseklumas

Duomenų nuoseklumo palaikymas keliose skeveldrose gali būti iššūkis, ypač paskirstytoje aplinkoje. Jums reikia įdiegti strategijas, užtikrinančias, kad duomenys būtų nuoseklūs ir tikslūs visose skeveldrose.

Horizontalaus particionavimo diegimo strategijos

Horizontaliam particionavimui įdiegti galima naudoti kelias strategijas. Geriausias metodas priklauso nuo jūsų konkrečių reikalavimų ir programos savybių.

Diapazonu pagrįstas skaidymas

Taikant diapazonu pagrįstą skaidymą, duomenys particionuojami pagal skaidymo rakto verčių diapazoną. Kiekvienai skeveldrai priskiriamas konkretus verčių diapazonas, ir eilutės su vertėmis, patenkančiomis į tą diapazoną, yra saugomos toje skeveldroje.

Pavyzdys: Klientų duomenų bazę galima skaidyti pagal klientų ID diapazonus. 1-ojoje skeveldroje gali būti klientų ID nuo 1 iki 1000, 2-ojoje – nuo 1001 iki 2000 ir t. t.

Privalumai:

• Paprasta įdiegti.
• Efektyvu diapazono užklausoms.

Trūkumai:

• Gali lemti netolygų duomenų paskirstymą, jei duomenys nėra vienodai pasiskirstę per diapazoną.
• Reikalauja kruopštaus planavimo, kad būtų išvengta karštųjų taškų.

Maišos funkcija (angl. Hash) pagrįstas skaidymas

Taikant maišos funkcija pagrįstą skaidymą, duomenys particionuojami pagal skaidymo rakto maišos vertę. Skaidymo raktui taikoma maišos funkcija, o gauta maišos vertė naudojama nustatyti, kuriai skeveldrai priklauso eilutė.

Pavyzdys: Produktų katalogo duomenų bazę galima skaidyti pagal produkto ID maišos vertę. Galima naudoti modulio operatorių, kad maišos vertė būtų susieta su konkrečia skeveldra.

Privalumai:

• Tolygus duomenų paskirstymas.
• Paprasta įdiegti.

Trūkumai:

• Neefektyvu diapazono užklausoms.
• Pridedant ar šalinant skeveldras, reikia iš naujo taikyti maišos funkciją ir perkelti duomenis.

Katalogu pagrįstas skaidymas

Taikant katalogu pagrįstą skaidymą, naudojama peržvalgos lentelė arba katalogas, siejantis skaidymo raktus su konkrečiomis skeveldromis. Programa pasikonsultuoja su katalogu, kad nustatytų, kurioje skeveldroje yra duomenys, atitinkantys tam tikrą skaidymo raktą.

Pavyzdys: Vartotojų duomenų bazė gali naudoti katalogą, kuris sieja vartotojų ID su skeveldrų ID. Kai programai reikia pasiekti konkretaus vartotojo duomenis, ji pirmiausia pasikonsultuoja su katalogu, kad nustatytų, kurioje skeveldroje yra vartotojo duomenys.

Privalumai:

• Lankstus ir leidžia dinamiškai priskirti skeveldras.
• Gali tvarkyti sudėtingą skaidymo logiką.

Trūkumai:

• Reikalauja atskiro katalogo priežiūros.
• Gali tapti vieninteliu gedimo tašku, jei katalogas nėra labai pasiekiamas.

Sąrašu pagrįstas skaidymas

Sąrašu pagrįstas skaidymas priskiria konkrečias skaidymo rakto vertes tam tikroms skeveldroms. Tai naudinga, kai aiškiai suprantate savo duomenis ir galite sugrupuoti konkrečius elementus.

Pavyzdys: El. prekybos svetainė gali skaidyti savo produktų duomenis pagal produkto kategoriją. 1-ojoje skeveldroje galėtų būti duomenys apie elektroniką, 2-ojoje – apie drabužius ir t. t.

Privalumai:

• Intuityvu ir lengvai suprantama.
• Tinka specifiniams naudojimo atvejams, kai duomenis galima aiškiai sugrupuoti.

Trūkumai:

• Gali lemti netolygų paskirstymą, jei kai kurie sąrašai yra daug didesni už kitus.
• Mažiau lankstus nei kiti metodai, jei keičiasi duomenų ryšiai.

Tinkamo skaidymo rakto pasirinkimas

Tinkamo skaidymo rakto pasirinkimas yra labai svarbus jūsų skaidymo strategijos sėkmei. Skaidymo raktas turėtų būti atidžiai parinktas, siekiant užtikrinti tolygų duomenų paskirstymą, sumažinti kelių skeveldrų apimančių užklausų skaičių ir optimizuoti našumą. Štai keletas pagrindinių aspektų:

• Duomenų prieigos modeliai: Išanalizuokite savo programos duomenų prieigos modelius, kad nustatytumėte dažniausiai pasiekiamus duomenis. Pasirinkite skaidymo raktą, kuris atitiktų šiuos prieigos modelius.
• Užklausų tipai: Apsvarstykite, kokių tipų užklausas vykdys jūsų programa. Pasirinkite skaidymo raktą, kuris leistų efektyviai vykdyti šias užklausas.
• Duomenų paskirstymas: Užtikrinkite, kad skaidymo raktas lemtų tolygų duomenų paskirstymą tarp skeveldrų. Venkite skaidymo raktų, kurie gali sukelti karštuosius taškus.
• Ateities augimas: Apsvarstykite, kaip jūsų duomenys augs ateityje, ir pasirinkite skaidymo raktą, kuris išliks efektyvus didėjant duomenų apimčiai.

Duomenų bazių skaidymo technologijos ir įrankiai

Kelios technologijos ir įrankiai gali padėti įdiegti duomenų bazių skaidymą:

• MySQL Cluster: Klasterizavimo sprendimas MySQL, neturintis bendrų resursų (shared-nothing), kuris teikia automatinį skaidymą ir replikaciją.
• PostgreSQL su Citus Data: Paskirstytas PostgreSQL plėtinys, leidžiantis skaidyti PostgreSQL duomenų bazę per kelis mazgus.
• MongoDB Sharding: MongoDB teikia integruotą skaidymo palaikymą, leidžiantį paskirstyti duomenis per kelias skeveldras.
• Apache Cassandra: NoSQL duomenų bazė, sukurta skaliuojamumui ir atsparumui gedimams, kuri iš prigimties naudoja skaidymą.
• Redis Cluster: Paskirstyta, atmintyje esanti duomenų saugykla, teikianti automatinį skaidymą.
• CockroachDB: Paskirstyta SQL duomenų bazė, teikianti automatinį skaidymą ir replikaciją.
• Debesijos duomenų bazių paslaugos: Debesijos paslaugų teikėjai, tokie kaip Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) ir Microsoft Azure, siūlo valdomas duomenų bazių paslaugas su integruotomis skaidymo galimybėmis, pavyzdžiui, Amazon Aurora, Google Cloud Spanner ir Azure SQL Database Hyperscale.

Duomenų bazių skaidymas debesijos aplinkose

Debesijos aplinkos suteikia lanksčią ir skaliuojamą infrastruktūrą duomenų bazių skaidymui įdiegti. Debesijos duomenų bazių paslaugos siūlo keletą privalumų:

• Supaprastintas valdymas: Valdomos duomenų bazių paslaugos automatizuoja daugelį užduočių, susijusių su skaidytos duomenų bazės valdymu, pavyzdžiui, serverių paruošimą, replikacijos konfigūravimą ir atsarginių kopijų darymą.
• Skaliuojamumas: Debesijos aplinkos suteikia pagal poreikį keičiamą mastelį, leidžiantį lengvai pridėti ar pašalinti skeveldras keičiantis duomenų apimčiai.
• Ekonomiškumas: Debesijos duomenų bazių paslaugos gali būti ekonomiškesnės nei nuosavos skaidytos duomenų bazių infrastruktūros valdymas.
• Pasaulinis pasiekiamumas: Debesijos paslaugų teikėjai turi duomenų centrus visame pasaulyje, leidžiančius diegti savo skaidytą duomenų bazę keliuose regionuose, siekiant pagerinti našumą ir pasiekiamumą pasauliniams vartotojams.

Aspektai, į kuriuos reikia atsižvelgti siekiant pasaulinio mastelio

Projektuojant skaidytą duomenų bazių sistemą pasauliniam masteliui, atsižvelkite į šiuos veiksnius:

• Duomenų lokalumas: Paskirstykite duomenis geografiškai, kad sumažintumėte delsą vartotojams skirtinguose regionuose.
• Nuoseklumo modeliai: Pasirinkite nuoseklumo modelį, kuris suderintų duomenų nuoseklumą su našumu ir pasiekiamumu. Apsvarstykite galutinį nuoseklumą (eventual consistency) mažiau kritiniams duomenims.
• Replikacija tarp regionų: Įdiekite replikaciją tarp regionų, kad užtikrintumėte duomenų pasiekiamumą ir atkūrimą po nelaimingų atsitikimų.
• Tinklo delsa: Optimizuokite savo programą ir duomenų bazę, kad sumažintumėte tinklo delsos poveikį.
• Laiko juostos: Saugodami ir apdorodami duomenis, atsižvelkite į laiko juostų skirtumus.
• Teisinis atitikimas: Laikykitės duomenų privatumo reglamentų skirtinguose regionuose, pvz., BDAR Europoje ir CCPA Kalifornijoje.
• Valiutų ir kalbų palaikymas: Projektuokite savo duomenų bazę taip, kad ji palaikytų kelias valiutas ir kalbas.

Stebėsena ir valdymas

Efektyvi stebėsena ir valdymas yra labai svarbūs skaidytai duomenų bazių aplinkai. Įdiekite patikimus stebėsenos įrankius, kad galėtumėte sekti kiekvienos skeveldros našumą ir būklę. Pagrindiniai stebėtini rodikliai apima:

• CPU naudojimas: Stebėkite kiekvieno duomenų bazės serverio CPU naudojimą.
• Atminties naudojimas: Stebėkite kiekvieno duomenų bazės serverio atminties suvartojimą.
• Disko I/O: Stebėkite kiekvieno duomenų bazės serverio disko įvesties/išvesties našumą.
• Užklausos atsakymo laikas: Stebėkite vidutinį kiekvienos skeveldros užklausos atsakymo laiką.
• Klaidų dažnis: Stebėkite kiekvienos skeveldros klaidų dažnį.
• Skeveldros delsa: Matuokite laiką, per kurį pasiekiami duomenys skirtingose skeveldrose.

Taip pat turėkite automatizuotus procesus skeveldrų atkūrimui, atsarginėms kopijoms ir gedimų perjungimui. Perspėjimo sistemos turėtų pranešti administratoriams apie bet kokias problemas, reikalaujančias dėmesio.

Realūs duomenų bazių skaidymo pavyzdžiai

Daugelis sėkmingų kompanijų visame pasaulyje naudoja duomenų bazių skaidymą, kad galėtų tvarkyti didžiules duomenų apimtis ir užtikrinti aukštą našumą. Štai keli pavyzdžiai:

• Facebook: Plačiai naudoja skaidymą, kad valdytų savo milžiniškus vartotojų duomenis ir turinį.
• Twitter: Naudoja skaidymą, kad susidorotų su dideliu „tweet'ų“ ir vartotojų sąveikų kiekiu.
• Google: Naudoja skaidymą įvairiose paslaugose, įskaitant Gmail ir Google Search.
• Amazon: Skaido savo produktų katalogą ir klientų duomenis per kelias duomenų bazes.
• Netflix: Naudoja skaidymą, kad valdytų savo vaizdo įrašų katalogą ir vartotojų peržiūrų istoriją.

Duomenų bazių skaidymo ateitis

Duomenų bazių skaidymas ir ateityje išliks svarbi technika didelio masto duomenims valdyti. Duomenų apimtims toliau augant, vis daugiau organizacijų turės pritaikyti skaidymą, kad užtikrintų skaliuojamumą, našumą ir pasiekiamumą. Naujos tendencijos duomenų bazių skaidymo srityje apima:

• Automatizuotas skaidymas: Daugiau duomenų bazių sistemų siūlys automatizuotas skaidymo galimybes, supaprastindamos skaidytų duomenų bazių nustatymo ir valdymo procesą.
• Debesijai pritaikytas skaidymas: Debesijos paslaugų teikėjai toliau tobulins savo valdomas duomenų bazių paslaugas su pažangiomis skaidymo funkcijomis.
• Beserveris skaidymas: Beserverės kompiuterijos (serverless) platformos leis taikyti naujus skaidymo metodus, leidžiančius organizacijoms keisti savo duomenų bazių mastelį pagal poreikį, nevaldant serverių.
• Dirbtiniu intelektu paremtas skaidymas: Dirbtinis intelektas (DI) ir mašininis mokymasis (ML) bus naudojami optimizuoti skaidymo strategijas ir pagerinti duomenų paskirstymą.

Išvada

Duomenų bazių skaidymas su horizontaliu particionavimu yra galinga technika, skirta jūsų duomenų bazių infrastruktūrai keisti mastelį ir tvarkyti dideles duomenų apimtis. Atidžiai apsvarstę privalumus, iššūkius ir diegimo strategijas, galite sėkmingai įdiegti skaidymą, kad pagerintumėte savo programų našumą, pasiekiamumą ir skaliuojamumą. Nesvarbu, ar esate mažas startuolis, ar didelė įmonė, duomenų bazių skaidymas gali padėti jums atitikti šiuolaikinio duomenimis grįsto pasaulio reikalavimus ir sukurti tvirtą pagrindą ateities augimui. Nepamirškite pasirinkti tinkamą skaidymo raktą, atsižvelgdami į savo prieigos modelius ir duomenų paskirstymą. Apsvarstykite debesijos sprendimus supaprastintam valdymui ir skaliuojamumui, ypač veikiant pasauliniu mastu. Investavimas į patikimus stebėsenos įrankius ir automatizuotus procesus užtikrins ilgalaikę jūsų skaidytos duomenų bazių sistemos būklę ir efektyvumą. Norint sėkmingai veikti tarptautinėse rinkose, būtina suprasti pasaulinio mastelio aspektus, tokius kaip duomenų lokalumas, nuoseklumo modeliai ir teisinis atitikimas.