Duomenų bazės šardavimas: horizontalus mastelio keitimas globalioms programoms

Šiuolaikiniame duomenimis grindžiamame pasaulyje programos turi apdoroti vis didėjančius duomenų kiekius ir vartotojų srautus. Vienas duomenų bazės serveris dažnai tampa kliūtimi, darančia neigiamą įtaką našumui ir plečiamumui. Duomenų bazės šardavimas (angl. sharding), viena iš horizontalaus skaidymo formų, siūlo sprendimą paskirstant duomenis per kelias duomenų bazes (šardus). Šis metodas leidžia globalioms programoms plėstis horizontaliai, gerinant našumą ir prieinamumą. Šiame vadove pateikiama išsami duomenų bazės šardavimo apžvalga, apimanti jo privalumus, iššūkius, diegimo strategijas ir geriausias praktikas.

Kas yra duomenų bazės šardavimas?

Duomenų bazės šardavimas, dar žinomas kaip horizontalus skaidymas, yra duomenų bazės architektūros modelis, pagal kurį didelė duomenų bazė padalijama į mažesnes, lengviau valdomas dalis, vadinamas šardais. Kiekvienas šardas yra nepriklausoma duomenų bazė, kurioje laikomas bendrų duomenų poaibis. Šie šardai yra paskirstomi per kelis serverius ar mazgus, leidžiant lygiagretų apdorojimą ir didesnę talpą. Skirtingai nuo vertikalaus skaidymo, kuris dalija duomenis pagal stulpelius, šardavimas dalija duomenis pagal eilutes.

Pagrindinės duomenų bazės šardavimo savybės:

• Horizontalus skaidymas: Duomenys skaidomi į šardus pagal eilutes (įrašus).
• Nepriklausomos duomenų bazės: Kiekvienas šardas yra visiškai veikianti ir nepriklausoma duomenų bazė.
• Paskirstymas: Šardai yra paskirstomi per kelis serverius.
• Plečiamumas: Leidžia horizontaliai plėstis pridedant daugiau šardų ir serverių.

Kodėl verta naudoti duomenų bazės šardavimą?

Duomenų bazės šardavimas siūlo keletą reikšmingų privalumų globalioms programoms:

1. Pagerintas našumas

Paskirsčius duomenis per kelis serverius, šardavimas sumažina apkrovą bet kuriam vienam serveriui. Užklausos gali būti vykdomos lygiagrečiai skirtinguose šarduose, o tai žymiai pagerina atsakymo laiką. Pavyzdžiui, globali el. prekybos platforma, turinti vartotojų visame pasaulyje, gali šarduoti savo produktų katalogo duomenų bazę pagal regioną. Vartotojai Europoje pasiektų šardus, esančius Europos duomenų centruose, todėl įkrovimo laikas būtų greitesnis ir vartotojo patirtis geresnė.

2. Padidintas plečiamumas

Šardavimas leidžia programoms plėstis horizontaliai, pridedant daugiau šardų, kai didėja duomenų apimtis. Tai panaikina vertikalaus mastelio keitimo (vieno serverio atnaujinimo) apribojimus, kuris galiausiai pasiekia techninės įrangos ribą. Įsivaizduokite socialinės medijos platformą, kurioje sparčiai auga vartotojų skaičius. Vartotojų duomenų bazės šardavimas leidžia platformai pridėti naujų šardų ir serverių, kad būtų galima sutalpinti didėjantį vartotojų skaičių ir jų duomenis, užtikrinant pastovų našumą.

3. Didesnis prieinamumas ir atsparumas gedimams

Jei vienas šardas sugenda, kiti šardai lieka veikti. Tai pagerina bendrą programos prieinamumą ir atsparumą gedimams. Replikacija gali būti naudojama kartu su šardavimu, siekiant užtikrinti dar didesnį dubliavimą. Pavyzdžiui, finansų institucija galėtų šarduoti savo transakcijų duomenų bazę ir kiekvieną šardą replikuoti į antrinį serverį. Jei šardas sugenda, replikuotas šardas gali perimti jo funkcijas, sumažindamas prastovų laiką ir duomenų praradimą.

4. Sumažinta delsa globaliems vartotojams

Šardavimas sumažina tinklo delsą ir pagerina vartotojo patirtį, nes šardai yra arčiau vartotojų skirtinguose geografiniuose regionuose. Turinio pristatymo tinklo (CDN) įmonė gali šarduoti savo turinio duomenų bazę pagal geografinę vietovę. Vartotojams, pasiekiantiems turinį iš Azijos, būtų teikiamos paslaugos iš Azijos duomenų centruose esančių šardų, todėl atsisiuntimo greitis būtų didesnis ir bendra patirtis geresnė. Tai ypač svarbu programoms su globalia vartotojų baze.

5. Lengvesnis duomenų valdymas

Valdyti mažesnes duomenų bazes (šardus) dažnai yra lengviau nei valdyti vieną didžiulę duomenų bazę. Priežiūros užduotys, tokios kaip atsarginių kopijų kūrimas ir atkūrimas, gali būti atliekamos atskiruose šarduose, nepaveikiant visos programos. Didelė medijos įmonė gali šarduoti savo vaizdo įrašų archyvo duomenų bazę pagal turinio tipą (pvz., naujienos, sportas, pramogos). Tai leidžia efektyviau valdyti ir organizuoti vaizdo įrašų biblioteką.

Duomenų bazės šardavimo iššūkiai

Nors šardavimas siūlo daugybę privalumų, jis taip pat sukelia sudėtingumo ir iššūkių:

1. Padidėjęs sudėtingumas

Įdiegti ir valdyti šarduotą duomenų bazės architektūrą yra sudėtingiau nei valdyti vieną duomenų bazę. Tam reikia kruopštaus planavimo, projektavimo ir diegimo. Duomenų bazių administratoriai turi suprasti šardavimo koncepcijas, pasirinkti tinkamas šardavimo strategijas ir valdyti duomenų paskirstymą bei koordinavimą tarp šardų.

2. Duomenų paskirstymas ir maršrutizavimas

Nustatyti, kaip paskirstyti duomenis tarp šardų (šardavimo rakto pasirinkimas) ir kaip nukreipti užklausas į teisingą šardą, gali būti sudėtinga. Netinkamas šardavimo rakto pasirinkimas gali lemti netolygų duomenų paskirstymą, „karštuosius taškus“ ir našumo problemas. Efektyvūs maršrutizavimo algoritmai yra labai svarbūs norint greitai ir tiksliai nukreipti užklausas į atitinkamą šardą.

3. Tarpšardinės užklausos

Užklausos, kurioms reikia duomenų iš kelių šardų (tarpšardinės užklausos), gali būti sudėtingos ir neefektyvios. Šioms užklausoms dažnai reikia duomenų agregavimo ir koordinavimo tarp šardų. Norint išlaikyti našumą, būtina sumažinti tarpšardinių užklausų skaičių. Šiam iššūkiui spręsti gali padėti tokios technikos kaip denormalizavimas arba paskirstytosios užklausų sistemos naudojimas.

4. Transakcijų valdymas

Valdyti transakcijas, apimančias kelis šardus (paskirstytąsias transakcijas), gali būti sunku. Tradicines ACID (atomiškumo, nuoseklumo, izoliacijos, patvarumo) savybes sunku išlaikyti šarduotoje aplinkoje. Galima naudoti sprendimus, tokius kaip dviejų fazių fiksavimas (2PC), tačiau jie dažnai sumažina našumą. Apsvarstykite galutinio suderinamumo modelius scenarijams, kuriuose griežtas ACID laikymasis nėra būtinas.

5. Duomenų nuoseklumas

Išlaikyti duomenų nuoseklumą tarp šardų gali būti iššūkis, ypač paskirstytosiose sistemose. Norint užtikrinti, kad duomenys būtų sinchronizuoti ir nuoseklūs visuose šarduose, reikia kruopštaus koordinavimo ir replikacijos strategijų. Skirtingi nuoseklumo modeliai, tokie kaip griežtas nuoseklumas ir galutinis nuoseklumas, siūlo skirtingus garantijų lygius.

6. Operacinės pridėtinės išlaidos

Valdyti šarduotą duomenų bazės aplinką reikalauja papildomų operacinių pridėtinių išlaidų. Kiekviename šarde reikia atlikti stebėsenos, atsarginių kopijų kūrimo ir priežiūros užduotis. Automatizavimas ir patikimi stebėsenos įrankiai yra būtini norint efektyviai valdyti didelio masto šarduotą duomenų bazės sistemą.

Šardavimo strategijos

Duomenims paskirstyti tarp šardų galima naudoti keletą šardavimo strategijų. Strategijos pasirinkimas priklauso nuo konkrečių programos reikalavimų ir duomenų savybių.

1. Intervalais paremtas šardavimas

Naudojant intervalais paremtą šardavimą, duomenys skirstomi į šardus pagal šardavimo rakto verčių intervalą. Pavyzdžiui, vartotojų duomenis galima šarduoti pagal vartotojo ID intervalus (pvz., 1 šardas: vartotojų ID 1-1000, 2 šardas: vartotojų ID 1001-2000 ir t. t.).

Privalumai:

• Paprasta įdiegti ir suprasti.
• Efektyvus intervalų užklausoms.

Trūkumai:

• Gali lemti netolygų duomenų paskirstymą, jei šardavimo raktas nėra tolygiai pasiskirstęs.
• Gali atsirasti „karštųjų taškų“, jei dažnai pasiekiamas tam tikras verčių intervalas.

Pavyzdys: Internetinis knygynas, šarduojantis savo knygų duomenų bazę pagal ISBN intervalus.

2. Maišos funkcija (angl. hash) paremtas šardavimas

Naudojant maišos funkcija paremtą šardavimą, šardavimo raktui taikoma maišos funkcija, siekiant nustatyti šardą, kuriame bus saugomi duomenys. Pavyzdžiui, duomenims paskirstyti tarp šardų galima naudoti modulio operatorių (pvz., šardas = maišos_funkcija(vartotojo_id) % šardų_skaičius).

Privalumai:

• Užtikrina tolygesnį duomenų paskirstymą, palyginti su intervalais paremtu šardavimu.
• Sumažina „karštųjų taškų“ riziką.

Trūkumai:

• Sunku įgyvendinti intervalų užklausas.
• Pridedant ar šalinant šardus, reikia iš naujo taikyti maišos funkciją ir migruoti duomenis.

Pavyzdys: Socialinės medijos platforma, šarduojanti savo vartotojų duomenis pagal vartotojo ID maišos funkcijos rezultatą.

3. Katalogu paremtas šardavimas

Naudojant katalogu paremtą šardavimą, šardavimo raktams priskirti konkretiems šardams naudojama peržvalgos lentelė arba katalogų paslauga. Kai gaunama užklausa, konsultuojamasi su katalogų paslauga, siekiant nustatyti teisingą šardą.

Privalumai:

• Suteikia lankstumo duomenų paskirstymui.
• Leidžia dinamiškai priskirti šardus.

Trūkumai:

• Įvedamas papildomas netiesioginio adresavimo lygmuo.
• Katalogų paslauga gali tapti kliūtimi.
• Reikia kruopštaus katalogo valdymo ir priežiūros.

Pavyzdys: El. prekybos platforma, šarduojanti savo produktų katalogą pagal produkto kategoriją, naudodama katalogų paslaugą kategorijoms priskirti šardams.

4. Geografine padėtimi paremtas šardavimas

Naudojant geografine padėtimi paremtą šardavimą, duomenys šarduojami pagal duomenų ar vartotojų geografinę vietą. Pavyzdžiui, vartotojų duomenis galima šarduoti pagal vartotojo šalį ar regioną.

Privalumai:

• Sumažina delsą vartotojams skirtinguose geografiniuose regionuose.
• Atitinka duomenų suverenumo reglamentus.

Trūkumai:

• Gali lemti netolygų duomenų paskirstymą, jei vartotojų pasiskirstymas yra netolygus.
• Šardavimui reikalingi geografiniai duomenys.

Pavyzdys: Pavėžėjimo programėlė, šarduojanti savo kelionių istorijos duomenis pagal miestą, kuriame vyko kelionė.

5. Sąrašu paremtas šardavimas

Sąrašu paremtas šardavimas apima aiškų konkrečių šardavimo rakto verčių priskyrimą konkretiems šardams. Tai suteikia smulkiagrūdę duomenų išdėstymo kontrolę, tačiau reikalauja rankinio konfigūravimo ir priežiūros.

Privalumai:

• Smulkiagrūdė duomenų išdėstymo kontrolė.

Trūkumai:

• Reikalauja rankinio konfigūravimo ir priežiūros.
• Netinka greitai kintantiems duomenims.

Pavyzdys: Ryšių su klientais valdymo (CRM) sistema, šarduojanti savo klientų duomenis pagal konkrečius klientų segmentus, kiekvienam segmentui priskiriant konkretų šardą.

Duomenų bazės šardavimo diegimas

Duomenų bazės šardavimo diegimas apima kelis pagrindinius etapus:

1. Pasirinkite šardavimo strategiją

Pasirinkite šardavimo strategiją, kuri atitiktų programos reikalavimus ir duomenų savybes. Atsižvelkite į tokius veiksnius kaip duomenų paskirstymas, užklausų modeliai ir plečiamumo tikslai. Įvertinkite skirtingų strategijų kompromisus ir pasirinkite tą, kuri geriausiai suderina našumą, sudėtingumą ir valdomumą.

2. Apibrėžkite šardavimo raktą

Pasirinkite šardavimo raktą, kuris bus naudojamas duomenims paskirstyti tarp šardų. Šardavimo raktas turėtų būti atidžiai parinktas, kad būtų užtikrintas tolygus duomenų paskirstymas ir sumažintas tarpšardinių užklausų skaičius. Apsvarstykite šardavimo rakto poveikį užklausų našumui ir duomenų nuoseklumui.

3. Suprojektuokite šarduotos duomenų bazės schemą

Suprojektuokite kiekvieno šardo duomenų bazės schemą. Schema turėtų būti nuosekli visuose šarduose, siekiant supaprastinti užklausų apdorojimą ir duomenų valdymą. Apsvarstykite denormalizavimą, siekiant sumažinti tarpšardinių sujungimų (angl. join) poreikį.

4. Įdiekite duomenų paskirstymo logiką

Įdiekite logiką, skirtą duomenims paskirstyti tarp šardų. Paprastai tai apima kodo rašymą, kuris apskaičiuoja tikslinį šardą pagal šardavimo raktą. Naudokite nuoseklų maišos algoritmą arba katalogų paslaugą, kad užtikrintumėte tikslų ir efektyvų duomenų paskirstymą.

5. Įdiekite užklausų maršrutizavimo logiką

Įdiekite logiką, skirtą užklausoms nukreipti į teisingą šardą. Tai apima užklausos analizę ir šardavimo rakto išskyrimą. Naudokite maršrutizavimo sluoksnį arba užklausų sistemą, kad nukreiptumėte užklausas į atitinkamą šardą ar šardus.

6. Įdiekite transakcijų valdymą

Įdiekite transakcijų valdymą, kad užtikrintumėte duomenų nuoseklumą tarp šardų. Apsvarstykite paskirstytųjų transakcijų protokolų arba galutinio nuoseklumo modelių naudojimą. Pasirinkite transakcijų valdymo metodą, kuris atitiktų programos nuoseklumo reikalavimus ir našumo tikslus.

7. Įdiekite stebėseną ir valdymą

Įdiekite stebėsenos ir valdymo įrankius, kad galėtumėte stebėti šarduotos duomenų bazės sistemos našumą ir būklę. Stebėkite pagrindinius rodiklius, tokius kaip užklausų delsa, šardų naudojimas ir klaidų dažnis. Naudokite automatizavimą, kad supaprastintumėte priežiūros užduotis ir užtikrintumėte efektyvų veikimą.

Geriausios duomenų bazės šardavimo praktikos

Laikykitės šių geriausių praktikų, kad užtikrintumėte sėkmingą duomenų bazės šardavimą:

1. Pasirinkite tinkamą šardavimo raktą

Pasirinkite šardavimo raktą, kuris užtikrina tolygų duomenų paskirstymą ir sumažina tarpšardinių užklausų skaičių. Venkite naudoti šardavimo raktų, kurie yra labai iškreipti arba dažnai atnaujinami.

2. Minimizuokite tarpšardines užklausas

Suprojektuokite duomenų bazės schemą ir programos logiką taip, kad būtų sumažintas tarpšardinių užklausų poreikis. Apsvarstykite denormalizavimą arba paskirstytosios užklausų sistemos naudojimą.

3. Naudokite duomenų replikaciją

Naudokite duomenų replikaciją, kad pagerintumėte prieinamumą ir atsparumą gedimams. Replikuokite duomenis keliuose šarduose arba naudokite replikacijos technologijas, tokias kaip „master-slave“ arba „master-master“ replikacija.

4. Automatizuokite stebėseną ir valdymą

Automatizuokite stebėsenos ir valdymo užduotis, kad sumažintumėte operacines pridėtines išlaidas. Naudokite stebėsenos įrankius pagrindiniams rodikliams sekti ir operatoriams pranešti apie galimas problemas. Automatizuokite tokias užduotis kaip atsarginių kopijų kūrimas, atkūrimas ir šardų perbalansavimas.

5. Kruopščiai testuokite

Kruopščiai testuokite šarduotą duomenų bazės sistemą, kad įsitikintumėte, jog ji atitinka našumo ir plečiamumo reikalavimus. Atlikite apkrovos, streso ir gedimų testavimą, kad nustatytumėte galimas problemas.

6. Apsvarstykite galimybę naudoti šardavimo sistemą ar tarpinę programinę įrangą

Pasinaudokite esamomis šardavimo sistemomis ar tarpine programine įranga, kad supaprastintumėte šarduotų duomenų bazių diegimą ir valdymą. Šie įrankiai suteikia tokias funkcijas kaip automatinis šardų maršrutizavimas, transakcijų valdymas ir duomenų replikacija.

7. Įvertinkite kompromisus

Atidžiai įvertinkite kompromisus tarp skirtingų šardavimo strategijų ir diegimo metodų. Atsižvelkite į poveikį našumui, sudėtingumui ir valdomumui.

Duomenų bazės šardavimo pavyzdžiai praktikoje

Daugelis įmonių naudoja duomenų bazės šardavimą savo globalioms programoms plėsti. Štai keletas pavyzdžių:

• Facebook: Naudoja šardavimą savo didžiulei vartotojų duomenų bazei valdyti, šarduodama pagal vartotojo ID intervalus.
• Twitter: Taiko šardavimą dideliam „tweet'ų“ kiekiui apdoroti, naudodama vartotojo ID ir laiko žymės derinį šardavimui.
• LinkedIn: Naudoja šardavimą savo narių profilių duomenims valdyti, šarduodama pagal nario ID.
• Amazon: Šarduoja savo produktų katalogo ir užsakymų valdymo duomenų bazes, kad galėtų susidoroti su didžiuliu savo el. prekybos operacijų mastu.
• YouTube: Naudoja šardavimą savo didžiulei vaizdo įrašų bibliotekai saugoti ir valdyti, šarduodama pagal vaizdo įrašo ID.

Išvada

Duomenų bazės šardavimas yra galinga technika, skirta horizontaliam globalių programų mastelio keitimui. Paskirstydamas duomenis per kelias duomenų bazes, šardavimas pagerina našumą, padidina plečiamumą ir prieinamumą. Nors šardavimas sukelia sudėtingumo, kruopštus planavimas, projektavimas ir diegimas gali sumažinti šiuos iššūkius. Pasirinkdamos tinkamą šardavimo strategiją, apibrėždamos šardavimo raktą ir laikydamosi geriausių praktikų, organizacijos gali pasinaudoti duomenų bazės šardavimu, kad sukurtų patikimas ir plečiamas programas, atitinkančias globalios vartotojų bazės poreikius. Gebėjimas apdoroti didžiulius duomenų kiekius ir vartotojų srautus yra labai svarbus sėkmei šiuolaikiniame skaitmeniniame pasaulyje, o duomenų bazės šardavimas yra vertingas įrankis šiam tikslui pasiekti.