Datu bāzes šardings: Horizontālā sadalīšana - Vispasaules ceļvedis

Mūsdienu datu vadītajā pasaulē uzņēmumi visā pasaulē saskaras ar nepieredzētu datu pieaugumu. Tradicionālās datu bāzu arhitektūras bieži vien nespēj tikt galā ar milzīgo datu apjomu, ātrumu un daudzveidību, ko rada mūsdienu lietojumprogrammas. Šeit talkā nāk datu bāzes šardings, īpaši horizontālā sadalīšana. Šis visaptverošais ceļvedis iedziļināsies datu bāzes šardinga koncepcijā, koncentrējoties uz horizontālo sadalīšanu, un izpētīs tās priekšrocības, izaicinājumus, ieviešanas stratēģijas un apsvērumus globālai mērogojamībai un veiktspējai.

Kas ir datu bāzes šardings?

Datu bāzes šardings ir datu bāzes arhitektūras modelis, kas ietver lielas datu bāzes sadalīšanu mazākās, vieglāk pārvaldāmās daļās, ko sauc par šardiem (shards). Katrs šards satur kopējo datu apakškopu un atrodas uz atsevišķa datu bāzes servera. Šī izkliedētā pieeja nodrošina horizontālu mērogošanu, kurā varat pievienot vairāk šardu (un serveru), kad jūsu dati pieaug, nevis mērogot vienu serveri vertikāli (pievienojot vairāk resursu, piemēram, CPU, RAM un krātuvi).

Iedomājieties globālu e-komercijas uzņēmumu. Tā vietā, lai visus klientu datus glabātu vienā milzīgā datu bāzē, viņi varētu sadalīt datu bāzi šardos, pamatojoties uz ģeogrāfisko reģionu. Piemēram, vienā šardā varētu glabāties dati par klientiem Ziemeļamerikā, citā – par Eiropu un vēl citā – par Āzijas un Klusā okeāna reģionu.

Horizontālā sadalīšana: šardinga atslēga

Horizontālā sadalīšana, zināma arī kā uz rindām balstīta sadalīšana, ir visizplatītākais datu bāzes šardinga veids. Šajā pieejā katrs šards satur sākotnējās tabulas rindu apakškopu. Visiem šardiem ir vienāda shēma, kas nozīmē, ka tiem ir vienāda tabulas struktūra un datu tipi. Atšķirība ir datos, ko katrs šards satur.

Horizontālās sadalīšanas galvenās iezīmes:

• Uz rindām balstīta: Dati tiek sadalīti pa šardiem, pamatojoties uz rindām.
• Vienāda shēma: Visiem šardiem ir vienāda tabulas struktūra.
• Izkliedēti dati: Dati tiek izplatīti vairākos datu bāzes serveros.

Apsveriet sociālo mediju platformu. Lietotāju datus varētu horizontāli sadalīt, pamatojoties uz lietotāja ID diapazoniem. 1. šards varētu saturēt lietotāju ID no 1 līdz 1000, 2. šards — lietotāju ID no 1001 līdz 2000 un tā tālāk. Kad lietotājs piesakās sistēmā, lietojumprogramma zina, kuram šardam nosūtīt vaicājumu, pamatojoties uz viņa lietotāja ID.

Datu bāzes šardinga ar horizontālo sadalīšanu priekšrocības

Datu bāzes šardinga ieviešana ar horizontālo sadalīšanu piedāvā vairākas būtiskas priekšrocības:

Uzlabota mērogojamība

Galvenā šardinga priekšrocība ir uzlabota mērogojamība. Pieaugot datu apjomam, jūs varat vienkārši pievienot sistēmai vairāk šardu. Šī horizontālās mērogošanas pieeja bieži ir rentablāka un vieglāk pārvaldāma nekā vertikālā mērogošana, kurai ir raksturīgi ierobežojumi.

Piemērs: Spēļu uzņēmums piedzīvo lietotāju pieplūdumu jaunas spēles izlaišanas laikā. Viņi var ātri pievienot jaunus šardus, lai pielāgotos palielinātajai slodzei, neietekmējot esošo lietotāju veiktspēju.

Uzlabota veiktspēja

Izkliedējot datus vairākos serveros, šardings samazina slodzi uz katru atsevišķo serveri. Tas nodrošina ātrākus vaicājumu atbildes laikus un uzlabotu kopējo veiktspēju. Vaicājumus var izpildīt paralēli vairākos šardos, vēl vairāk paātrinot datu izgūšanu.

Piemērs: Tiešsaistes mazumtirgotājs ar miljoniem produktu var sadalīt savu produktu kataloga datu bāzi šardos. Kad lietotājs meklē produktu, vaicājumu var izpildīt vienlaicīgi vairākos šardos, atgriežot rezultātus daudz ātrāk nekā vaicājot vienai milzīgai datu bāzei.

Paaugstināta pieejamība un kļūmju tolerance

Šardings var uzlabot jūsu datu bāzes sistēmas pieejamību un kļūmju toleranci. Ja viens šards pārstāj darboties, pārējie šardi paliek darba kārtībā, nodrošinot, ka visa sistēma neiziet no ierindas. Jūs varat arī ieviest replikāciju katrā šardā, lai vēl vairāk uzlabotu pieejamību.

Piemērs: Finanšu iestāde sadala savus darījumu datus šardos. Ja vienā šardā rodas aparatūras kļūme, pārējie šardi turpina apstrādāt darījumus, samazinot traucējumus klientiem.

Ģeogrāfiskā izplatīšana (datu lokalitāte)

Šardings ļauj izplatīt datus ģeogrāfiski, novietojot datus tuvāk lietotājiem, kuriem tie nepieciešami. Tas samazina latentumu un uzlabo lietotāja pieredzi, īpaši lietojumprogrammām ar globālu lietotāju bāzi. To bieži sauc par datu lokalitāti.

Piemērs: Globāls sociālais tīkls var sadalīt savus lietotāju datus šardos, pamatojoties uz ģeogrāfisko reģionu, glabājot datus par Eiropas lietotājiem datu centrā Eiropā un datus par Āzijas lietotājiem datu centrā Āzijā. Tas samazina latentumu lietotājiem katrā reģionā.

Datu bāzes šardinga izaicinājumi

Lai gan šardings piedāvā daudzas priekšrocības, tas rada arī vairākus izaicinājumus, kas ir rūpīgi jāapsver:

Palielināta sarežģītība

Šardings ievērojami palielina jūsu datu bāzes arhitektūras sarežģītību. Jums ir jāpārvalda vairāki datu bāzes serveri, jāievieš šardinga stratēģija un jāapstrādā starpšardu vaicājumi un darījumi. Tas prasa specializētas zināšanas un rīkus.

Datu izplatīšanas stratēģija

Pareizas šardinga atslēgas (kolonnas, ko izmanto, lai noteiktu, kuram šardam rinda pieder) izvēle ir ļoti svarīga. Slikti izvēlēta šardinga atslēga var izraisīt nevienmērīgu datu sadalījumu, radot "karstos punktus" (pārslogotus šardus) un samazinātu veiktspēju. Izvēloties šardinga atslēgu, ņemiet vērā tādus faktorus kā datu piekļuves modeļi un vaicājumu veidi.

Piemērs: Lietotāju datu bāzes sadalīšana šardos, pamatojoties uz lietotājvārda pirmo burtu, var izraisīt nevienmērīgu sadalījumu, ja daži burti ir biežāk sastopami nekā citi.

Starpšardu vaicājumi un darījumi

Vaicājumi, kas ietver datus no vairākiem šardiem, var būt sarežģīti un lēni. Līdzīgi, darījumiem, kas aptver vairākus šardus, nepieciešama izkliedēto darījumu pārvaldība, ko var būt grūti ieviest un uzturēt.

Piemērs: Lai izveidotu pārskatu, kas apkopo datus par visiem lietotājiem no vairākiem šardiem, ir jāveic vaicājums katram šardam un pēc tam jāapvieno rezultāti.

Operacionālās izmaksas

Šardētas datu bāzes sistēmas pārvaldība prasa lielākas operacionālās izmaksas nekā vienas datu bāzes pārvaldība. Jums ir jāuzrauga katra šarda stāvoklis un veiktspēja, jārisina šardu kļūmes un jāveic dublēšana un atjaunošana vairākos serveros.

Datu konsekvence

Datu konsekvences uzturēšana vairākos šardos var būt izaicinājums, īpaši izkliedētā vidē. Jums ir jāievieš stratēģijas, lai nodrošinātu, ka dati ir konsekventi un precīzi visos šardos.

Horizontālās sadalīšanas ieviešanas stratēģijas

Horizontālās sadalīšanas ieviešanai var izmantot vairākas stratēģijas. Labākā pieeja ir atkarīga no jūsu specifiskajām prasībām un lietojumprogrammas īpašībām.

Uz diapazonu balstīts šardings

Uz diapazonu balstītā šardingā dati tiek sadalīti, pamatojoties uz šardinga atslēgas vērtību diapazonu. Katram šardam tiek piešķirts noteikts vērtību diapazons, un rindas ar vērtībām šajā diapazonā tiek glabātas šajā šardā.

Piemērs: Klientu datu bāzi var sadalīt šardos, pamatojoties uz klientu ID diapazoniem. 1. šards varētu saturēt klientu ID no 1 līdz 1000, 2. šards — klientu ID no 1001 līdz 2000 un tā tālāk.

Priekšrocības:

• Vienkārši ieviešams.
• Efektīvs diapazona vaicājumiem.

Trūkumi:

• Var izraisīt nevienmērīgu datu sadalījumu, ja dati nav vienmērīgi sadalīti pa diapazonu.
• Nepieciešama rūpīga plānošana, lai izvairītos no karstajiem punktiem.

Uz jaucējkoda (hash) balstīts šardings

Uz jaucējkoda balstītā šardingā dati tiek sadalīti, pamatojoties uz šardinga atslēgas jaucējkoda vērtību. Šardinga atslēgai tiek piemērota jaucējfunkcija, un iegūtā jaucējkoda vērtība tiek izmantota, lai noteiktu, kuram šardam rinda pieder.

Piemērs: Produktu kataloga datu bāzi var sadalīt šardos, pamatojoties uz produkta ID jaucējkoda vērtību. Moduļa operatoru var izmantot, lai kartētu jaucējkoda vērtību uz konkrētu šardu.

Priekšrocības:

• Vienmērīgs datu sadalījums.
• Vienkārši ieviešams.

Trūkumi:

• Neefektīvs diapazona vaicājumiem.
• Šardu pievienošana vai noņemšana prasa atkārtotu jaukšanu un datu migrāciju.

Uz direktoriju balstīts šardings

Uz direktoriju balstītā šardingā tiek izmantota uzmeklēšanas tabula vai direktorijs, lai kartētu šardinga atslēgas uz konkrētiem šardiem. Lietojumprogramma konsultējas ar direktoriju, lai noteiktu, kurš šards satur datus par konkrēto šardinga atslēgu.

Piemērs: Lietotāju datu bāze var izmantot direktoriju, kas kartē lietotāju ID uz šardu ID. Kad lietojumprogrammai nepieciešams piekļūt datiem par konkrētu lietotāju, tā vispirms konsultējas ar direktoriju, lai noteiktu, kurš šards satur lietotāja datus.

Priekšrocības:

• Elastīgs un ļauj dinamiski piešķirt šardus.
• Var apstrādāt sarežģītu šardinga loģiku.

Trūkumi:

• Nepieciešams uzturēt atsevišķu direktoriju.
• Var radīt vienu kļūmes punktu, ja direktorijs nav augsti pieejams.

Uz sarakstu balstīts šardings

Uz sarakstu balstīts šardings piešķir konkrētas šardinga atslēgas vērtības noteiktiem šardiem. Tas ir noderīgi, ja jums ir skaidra izpratne par saviem datiem un varat grupēt konkrētus elementus kopā.

Piemērs: E-komercijas vietne varētu sadalīt savus produktu datus šardos, pamatojoties uz produktu kategoriju. 1. šards varētu saturēt datus par elektroniku, 2. šards – par apģērbu un tā tālāk.

Priekšrocības:

• Intuitīvs un viegli saprotams.
• Piemērots specifiskiem lietošanas gadījumiem, kur datus var skaidri grupēt.

Trūkumi:

• Var izraisīt nevienmērīgu sadalījumu, ja daži saraksti ir daudz lielāki par citiem.
• Mazāk elastīgs nekā citas metodes, ja mainās datu attiecības.

Pareizās šardinga atslēgas izvēle

Pareizas šardinga atslēgas izvēle ir būtiska jūsu šardinga stratēģijas panākumiem. Šardinga atslēga ir rūpīgi jāizvēlas, lai nodrošinātu vienmērīgu datu sadalījumu, samazinātu starpšardu vaicājumus un optimizētu veiktspēju. Šeit ir daži galvenie apsvērumi:

• Datu piekļuves modeļi: Analizējiet savas lietojumprogrammas datu piekļuves modeļus, lai identificētu visbiežāk izmantotos datus. Izvēlieties šardinga atslēgu, kas atbilst šiem piekļuves modeļiem.
• Vaicājumu veidi: Apsveriet vaicājumu veidus, kurus izpildīs jūsu lietojumprogramma. Izvēlieties šardinga atslēgu, kas ļauj efektīvi izpildīt šos vaicājumus.
• Datu sadalījums: Nodrošiniet, ka šardinga atslēga nodrošina vienmērīgu datu sadalījumu pa šardiem. Izvairieties no šardinga atslēgām, kas, visticamāk, radīs karstos punktus.
• Nākotnes izaugsme: Apsveriet, kā jūsu dati pieaugs nākotnē, un izvēlieties šardinga atslēgu, kas paliks efektīva, pieaugot datu apjomam.

Tehnoloģijas un rīki datu bāzes šardingam

Vairākas tehnoloģijas un rīki var palīdzēt jums ieviest datu bāzes šardingu:

• MySQL Cluster: Koplietojama klasterizācijas risinājums MySQL, kas nodrošina automātisku šardingu un replikāciju.
• PostgreSQL ar Citus Data: Izkliedēts PostgreSQL paplašinājums, kas ļauj sadalīt jūsu PostgreSQL datu bāzi vairākos mezglos.
• MongoDB Sharding: MongoDB nodrošina iebūvētu atbalstu šardingam, ļaujot izplatīt datus vairākos šardos.
• Apache Cassandra: NoSQL datu bāze, kas paredzēta mērogojamībai un kļūmju tolerancei, kas pēc būtības izmanto šardingu.
• Redis Cluster: Izkliedēta, atmiņā esoša datu krātuve, kas nodrošina automātisku šardingu.
• CockroachDB: Izkliedēta SQL datu bāze, kas nodrošina automātisku šardingu un replikāciju.
• Mākoņpakalpojumu datu bāzes pakalpojumi: Mākoņpakalpojumu sniedzēji, piemēram, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) un Microsoft Azure, piedāvā pārvaldītus datu bāzes pakalpojumus ar iebūvētām šardinga iespējām, piemēram, Amazon Aurora, Google Cloud Spanner un Azure SQL Database Hyperscale.

Datu bāzes šardings mākoņvidēs

Mākoņvides nodrošina elastīgu un mērogojamu infrastruktūru datu bāzes šardinga ieviešanai. Mākoņpakalpojumu datu bāzes pakalpojumi piedāvā vairākas priekšrocības:

• Vienkāršota pārvaldība: Pārvaldītie datu bāzes pakalpojumi automatizē daudzus uzdevumus, kas saistīti ar šardētas datu bāzes pārvaldību, piemēram, serveru nodrošināšanu, replikācijas konfigurēšanu un dublējumu veikšanu.
• Mērogojamība: Mākoņvides nodrošina mērogojamību pēc pieprasījuma, ļaujot viegli pievienot vai noņemt šardus, mainoties datu apjomam.
• Rentabilitāte: Mākoņpakalpojumu datu bāzes pakalpojumi var būt rentablāki nekā pašu pārvaldītas šardētas datu bāzes infrastruktūras uzturēšana.
• Globālā sasniedzamība: Mākoņpakalpojumu sniedzējiem ir datu centri visā pasaulē, kas ļauj izvietot jūsu šardēto datu bāzi vairākos reģionos, lai uzlabotu veiktspēju un pieejamību globāliem lietotājiem.

Apsvērumi globālai mērogojamībai

Projektējot šardētu datu bāzes sistēmu globālai mērogojamībai, ņemiet vērā šādus faktorus:

• Datu lokalitāte: Izplatiet datus ģeogrāfiski, lai samazinātu latentumu lietotājiem dažādos reģionos.
• Konsekvences modeļi: Izvēlieties konsekvences modeli, kas līdzsvaro datu konsekvenci ar veiktspēju un pieejamību. Apsveriet iespējamo konsekvenci (eventual consistency) mazāk kritiskiem datiem.
• Replikācija starp reģioniem: Ieviesiet replikāciju starp reģioniem, lai nodrošinātu datu pieejamību un avārijas atjaunošanu.
• Tīkla latentums: Optimizējiet savu lietojumprogrammu un datu bāzi, lai samazinātu tīkla latentuma ietekmi.
• Laika joslas: Esiet informēts par laika joslu atšķirībām, glabājot un apstrādājot datus.
• Normatīvā atbilstība: Ievērojiet datu privātuma noteikumus dažādos reģionos, piemēram, GDPR Eiropā un CCPA Kalifornijā.
• Valūtas un valodu atbalsts: Projektējiet savu datu bāzi, lai atbalstītu vairākas valūtas un valodas.

Monitorings un pārvaldība

Efektīvs monitorings un pārvaldība ir būtiski šardētā datu bāzes vidē. Ieviesiet robustus monitoringa rīkus, lai izsekotu katra šarda veiktspēju un stāvokli. Galvenie metrikas rādītāji, kas jāuzrauga, ir:

• CPU izlietojums: Uzraugiet katra datu bāzes servera CPU lietojumu.
• Atmiņas lietojums: Sekojiet līdzi katra datu bāzes servera atmiņas patēriņam.
• Diska I/O: Uzraugiet katra datu bāzes servera diska I/O veiktspēju.
• Vaicājuma atbildes laiks: Sekojiet līdzi vidējam vaicājuma atbildes laikam katram šardam.
• Kļūdu līmenis: Uzraugiet kļūdu līmeni katram šardam.
• Šarda latentums: Mēriet laiku, kas nepieciešams, lai piekļūtu datiem dažādos šardos.

Tāpat ir nepieciešami automatizēti procesi šardu atkopšanai, dublēšanai un avārijas pārslēgšanai. Brīdināšanas sistēmām būtu jāinformē administratori par jebkādām problēmām, kas prasa uzmanību.

Reāli datu bāzes šardinga piemēri

Daudzi veiksmīgi uzņēmumi visā pasaulē izmanto datu bāzes šardingu, lai apstrādātu milzīgus datu apjomus un nodrošinātu augstu veiktspēju. Šeit ir daži piemēri:

• Facebook: Plaši izmanto šardingu, lai pārvaldītu savus milzīgos lietotāju datus un saturu.
• Twitter: Izmanto šardingu, lai apstrādātu lielo tvītu un lietotāju mijiedarbību apjomu.
• Google: Izmanto šardingu dažādos pakalpojumos, tostarp Gmail un Google Search.
• Amazon: Sadala savu produktu katalogu un klientu datus vairākās datu bāzēs.
• Netflix: Izmanto šardingu, lai pārvaldītu savu video katalogu un lietotāju skatīšanās vēsturi.

Datu bāzes šardinga nākotne

Datu bāzes šardings arī turpmāk būs svarīga tehnika liela mēroga datu pārvaldībai. Tā kā datu apjomi turpina pieaugt, arvien vairāk organizāciju būs jāpieņem šardings, lai nodrošinātu mērogojamību, veiktspēju un pieejamību. Jaunākās tendences datu bāzes šardingā ietver:

• Automatizēts šardings: Vairāk datu bāzu sistēmu piedāvās automatizētas šardinga iespējas, vienkāršojot šardētu datu bāzu iestatīšanas un pārvaldības procesu.
• Mākoņspecifisks šardings: Mākoņpakalpojumu sniedzēji turpinās uzlabot savus pārvaldītos datu bāzes pakalpojumus ar progresīvām šardinga funkcijām.
• Bezservera šardings: Bezservera skaitļošanas platformas nodrošinās jaunas pieejas šardingam, ļaujot organizācijām mērogot savas datu bāzes pēc pieprasījuma, nepārvaldot serverus.
• Ar MI darbināts šardings: Mākslīgais intelekts (MI) un mašīnmācīšanās (ML) tiks izmantoti, lai optimizētu šardinga stratēģijas un uzlabotu datu sadalījumu.

Noslēgums

Datu bāzes šardings ar horizontālo sadalīšanu ir jaudīga tehnika, lai mērogotu jūsu datu bāzes infrastruktūru un apstrādātu lielus datu apjomus. Rūpīgi apsverot priekšrocības, izaicinājumus un ieviešanas stratēģijas, jūs varat veiksmīgi ieviest šardingu, lai uzlabotu savu lietojumprogrammu veiktspēju, pieejamību un mērogojamību. Neatkarīgi no tā, vai esat mazs jaunuzņēmums vai liels uzņēmums, datu bāzes šardings var palīdzēt jums apmierināt mūsdienu datu vadītās pasaules prasības un izveidot stabilu pamatu nākotnes izaugsmei. Atcerieties izvēlēties piemērotu šardinga atslēgu, pamatojoties uz jūsu piekļuves modeļiem un datu sadalījumu. Apsveriet mākoņpakalpojumu risinājumus vienkāršotai pārvaldībai un mērogojamībai, īpaši darbojoties globālā mērogā. Ieguldījumi robustos monitoringa rīkos un automatizētos procesos nodrošinās jūsu šardētās datu bāzes sistēmas ilgtermiņa veselību un efektivitāti. Izpratne par globālās mērogojamības apsvērumiem, piemēram, datu lokalitāti, konsekvences modeļiem un normatīvo atbilstību, ir būtiska panākumiem starptautiskajos tirgos.