Database Sharding: การขยายขนาดแนวนอนสำหรับแอปพลิเคชันระดับโลก

ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบัน แอปพลิเคชันต้องสามารถจัดการกับปริมาณข้อมูลและทราฟฟิกของผู้ใช้ที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง เซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูลเพียงเครื่องเดียวมักจะกลายเป็นคอขวด ซึ่งส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพและความสามารถในการขยายขนาด Database sharding ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของการแบ่งพาร์ติชันแนวนอน (horizontal partitioning) นำเสนอวิธีแก้ปัญหาโดยการกระจายข้อมูลไปยังฐานข้อมูลหลายๆ แห่ง (shards) แนวทางนี้ช่วยให้แอปพลิเคชันระดับโลกสามารถขยายขนาดในแนวนอน (horizontally) ได้ ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและความพร้อมใช้งาน คู่มือนี้จะให้ภาพรวมที่ครอบคลุมเกี่ยวกับ database sharding โดยครอบคลุมถึงประโยชน์ ความท้าทาย กลยุทธ์การนำไปใช้ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

Database Sharding คืออะไร?

Database sharding หรือที่เรียกว่าการแบ่งพาร์ติชันแนวนอน เป็นรูปแบบสถาปัตยกรรมฐานข้อมูลที่ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ถูกแบ่งออกเป็นส่วนเล็กๆ ที่จัดการได้ง่ายขึ้น เรียกว่า ชาร์ด (shards) แต่ละชาร์ดเป็นฐานข้อมูลอิสระที่เก็บชุดข้อมูลย่อยของข้อมูลทั้งหมด ชาร์ดเหล่านี้จะถูกกระจายไปตามเซิร์ฟเวอร์หรือโหนดหลายๆ ตัว ทำให้สามารถประมวลผลแบบขนานและเพิ่มความจุได้ ซึ่งแตกต่างจากการแบ่งพาร์ติชันแนวตั้ง (vertical partitioning) ที่แบ่งข้อมูลตามคอลัมน์ แต่ sharding จะแบ่งข้อมูลตามแถว

ลักษณะสำคัญของ Database Sharding:

• การแบ่งพาร์ติชันแนวนอน: ข้อมูลถูกแบ่งเป็นชาร์ดตามแถว (records)
• ฐานข้อมูลอิสระ: แต่ละชาร์ดเป็นฐานข้อมูลที่ทำงานได้อย่างสมบูรณ์และเป็นอิสระ
• การกระจาย: ชาร์ดต่างๆ จะถูกกระจายไปตามเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง
• ความสามารถในการขยายขนาด: ช่วยให้สามารถขยายขนาดในแนวนอนได้โดยการเพิ่มชาร์ดและเซิร์ฟเวอร์มากขึ้น

ทำไมต้องใช้ Database Sharding?

Database sharding มีข้อดีที่สำคัญหลายประการสำหรับแอปพลิเคชันระดับโลก:

1. ประสิทธิภาพที่ดีขึ้น

ด้วยการกระจายข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง sharding ช่วยลดภาระงานของเซิร์ฟเวอร์แต่ละเครื่อง การสืบค้น (query) สามารถดำเนินการแบบขนานข้ามชาร์ดต่างๆ ได้ ซึ่งช่วยปรับปรุงเวลาในการตอบสนองได้อย่างมาก ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซระดับโลกที่มีผู้ใช้ทั่วโลกสามารถทำ sharding ฐานข้อมูลแคตตาล็อกสินค้าตามภูมิภาคได้ ผู้ใช้ในยุโรปจะเข้าถึงชาร์ดที่อยู่ในศูนย์ข้อมูลในยุโรป ส่งผลให้เวลาในการโหลดเร็วขึ้นและประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น

2. ความสามารถในการขยายขนาดที่เพิ่มขึ้น

Sharding ช่วยให้แอปพลิเคชันสามารถขยายขนาดในแนวนอนได้โดยการเพิ่มชาร์ดเมื่อปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้น ซึ่งช่วยขจัดข้อจำกัดของการขยายขนาดในแนวตั้ง (การอัปเกรดเซิร์ฟเวอร์เครื่องเดียว) ซึ่งในที่สุดก็จะถึงขีดจำกัดของฮาร์ดแวร์ ลองนึกภาพแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียที่เติบโตอย่างรวดเร็ว การทำ sharding ฐานข้อมูลผู้ใช้ช่วยให้แพลตฟอร์มสามารถเพิ่มชาร์ดและเซิร์ฟเวอร์ใหม่เพื่อรองรับจำนวนผู้ใช้ที่เพิ่มขึ้นและข้อมูลของพวกเขาได้ ซึ่งทำให้มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพที่สม่ำเสมอ

3. ความพร้อมใช้งานและการทนต่อความผิดพร่องที่เพิ่มขึ้น

หากชาร์ดหนึ่งล้มเหลว ชาร์ดอื่นๆ จะยังคงทำงานต่อไปได้ ซึ่งช่วยปรับปรุงความพร้อมใช้งานโดยรวมและการทนต่อความผิดพร่องของแอปพลิเคชัน สามารถใช้การจำลองข้อมูล (replication) ร่วมกับ sharding เพื่อให้มีความซ้ำซ้อนมากยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น สถาบันการเงินสามารถทำ sharding ฐานข้อมูลธุรกรรมและจำลองข้อมูลแต่ละชาร์ดไปยังเซิร์ฟเวอร์สำรองได้ หากชาร์ดล้มเหลว ชาร์ดที่จำลองไว้สามารถเข้ามาทำงานแทนได้ ซึ่งช่วยลดเวลาหยุดทำงานและการสูญเสียข้อมูล

4. ลดความหน่วงสำหรับผู้ใช้ทั่วโลก

ด้วยการวางชาร์ดให้ใกล้กับผู้ใช้ในภูมิภาคทางภูมิศาสตร์ต่างๆ sharding ช่วยลดความหน่วงของเครือข่ายและปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ บริษัทเครือข่ายการจัดส่งเนื้อหา (CDN) สามารถทำ sharding ฐานข้อมูลเนื้อหาตามตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ได้ ผู้ใช้ที่เข้าถึงเนื้อหาจากเอเชียจะได้รับบริการจากชาร์ดที่อยู่ในศูนย์ข้อมูลในเอเชีย ส่งผลให้ความเร็วในการดาวน์โหลดเร็วขึ้นและประสบการณ์โดยรวมที่ดีขึ้น สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่มีฐานผู้ใช้ทั่วโลก

5. การจัดการข้อมูลที่ง่ายขึ้น

การจัดการฐานข้อมูลขนาดเล็ก (ชาร์ด) มักจะง่ายกว่าการจัดการฐานข้อมูลขนาดใหญ่เพียงแห่งเดียว งานบำรุงรักษา เช่น การสำรองและกู้คืนข้อมูล สามารถทำได้ในแต่ละชาร์ดโดยไม่ส่งผลกระทบต่อทั้งแอปพลิเคชัน บริษัทสื่อขนาดใหญ่สามารถทำ sharding ฐานข้อมูลคลังวิดีโอตามประเภทเนื้อหา (เช่น ข่าว กีฬา ความบันเทิง) ซึ่งช่วยให้การจัดการและจัดระเบียบคลังวิดีโอมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ความท้าทายของ Database Sharding

แม้ว่า sharding จะมีประโยชน์มากมาย แต่ก็มีความซับซ้อนและความท้าทายเช่นกัน:

1. ความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น

การนำไปใช้และการจัดการสถาปัตยกรรมฐานข้อมูลแบบ sharded นั้นซับซ้อนกว่าการจัดการฐานข้อมูลเดียว ต้องมีการวางแผน ออกแบบ และนำไปใช้อย่างรอบคอบ ผู้ดูแลฐานข้อมูลจำเป็นต้องเข้าใจแนวคิดของ sharding เลือกกลยุทธ์ sharding ที่เหมาะสม และจัดการการกระจายและการประสานงานของข้อมูลข้ามชาร์ด

2. การกระจายข้อมูลและการกำหนดเส้นทาง

การตัดสินใจว่าจะกระจายข้อมูลข้ามชาร์ดอย่างไร (การเลือก sharding key) และจะกำหนดเส้นทาง query ไปยังชาร์ดที่ถูกต้องได้อย่างไรนั้นอาจเป็นเรื่องท้าทาย การเลือก sharding key ที่ไม่ถูกต้องอาจนำไปสู่การกระจายข้อมูลที่ไม่สม่ำเสมอ เกิด hot spot และคอขวดด้านประสิทธิภาพ อัลกอริทึมการกำหนดเส้นทางที่มีประสิทธิภาพมีความสำคัญอย่างยิ่งในการส่ง query ไปยังชาร์ดที่เหมาะสมได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ

3. การสืบค้นข้ามชาร์ด (Cross-Shard Queries)

Query ที่ต้องการข้อมูลจากหลายชาร์ด (cross-shard queries) อาจมีความซับซ้อนและไม่มีประสิทธิภาพ Query เหล่านี้มักต้องการการรวมข้อมูลและการประสานงานข้ามชาร์ด การลด query ข้ามชาร์ดเป็นสิ่งสำคัญในการรักษาประสิทธิภาพ เทคนิคต่างๆ เช่น denormalization หรือการใช้ distributed query engine สามารถช่วยแก้ปัญหานี้ได้

4. การจัดการธุรกรรม (Transaction Management)

การจัดการธุรกรรมที่ครอบคลุมหลายชาร์ด (distributed transactions) อาจเป็นเรื่องยาก คุณสมบัติ ACID แบบดั้งเดิม (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) อาจเป็นเรื่องท้าทายในการรักษาในสภาพแวดล้อมแบบ sharded โซลูชันอย่าง two-phase commit (2PC) สามารถนำมาใช้ได้ แต่ก็มักจะมาพร้อมกับภาระด้านประสิทธิภาพ ควรพิจารณาโมเดล eventual consistency สำหรับสถานการณ์ที่ไม่ต้องการการปฏิบัติตาม ACID อย่างเคร่งครัด

5. ความสอดคล้องของข้อมูล (Data Consistency)

การรักษาความสอดคล้องของข้อมูลข้ามชาร์ดอาจเป็นเรื่องท้าทาย โดยเฉพาะในระบบแบบกระจาย การทำให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกซิงโครไนซ์และสอดคล้องกันในทุกชาร์ดต้องอาศัยการประสานงานและกลยุทธ์การจำลองข้อมูลอย่างรอบคอบ โมเดลความสอดคล้องที่แตกต่างกัน เช่น strong consistency และ eventual consistency ให้การรับประกันในระดับที่แตกต่างกัน

6. ภาระในการดำเนินงาน (Operational Overhead)

การจัดการสภาพแวดล้อมฐานข้อมูลแบบ sharded ต้องมีภาระในการดำเนินงานเพิ่มเติม งานตรวจสอบ สำรองข้อมูล และบำรุงรักษาจำเป็นต้องทำในแต่ละชาร์ด ระบบอัตโนมัติและเครื่องมือตรวจสอบที่แข็งแกร่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการจัดการระบบฐานข้อมูลแบบ sharded ขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ

กลยุทธ์การทำ Sharding (Sharding Strategies)

มีกลยุทธ์ sharding หลายแบบที่สามารถใช้ในการกระจายข้อมูลข้ามชาร์ดได้ การเลือกกลยุทธ์ขึ้นอยู่กับความต้องการของแอปพลิเคชันและลักษณะของข้อมูล

1. Range-Based Sharding

ใน range-based sharding ข้อมูลจะถูกแบ่งเป็นชาร์ดตามช่วงของค่า sharding key ตัวอย่างเช่น ข้อมูลผู้ใช้สามารถถูก sharded ตามช่วงของ ID ผู้ใช้ (เช่น ชาร์ด 1: ID ผู้ใช้ 1-1000, ชาร์ด 2: ID ผู้ใช้ 1001-2000 เป็นต้น)

ข้อดี:

• ง่ายต่อการนำไปใช้และทำความเข้าใจ
• มีประสิทธิภาพสำหรับการสืบค้นแบบช่วง (range queries)

ข้อเสีย:

• อาจนำไปสู่การกระจายข้อมูลที่ไม่สม่ำเสมอหาก sharding key ไม่ได้กระจายอย่างเท่าเทียมกัน
• อาจเกิด hot spot ได้หากมีการเข้าถึงช่วงของค่าใดค่าหนึ่งบ่อยครั้ง

ตัวอย่าง: ร้านหนังสือออนไลน์ทำ sharding ฐานข้อมูลหนังสือตามช่วงของ ISBN

2. Hash-Based Sharding

ใน hash-based sharding จะใช้ฟังก์ชันแฮชกับ sharding key เพื่อกำหนดชาร์ดที่จะเก็บข้อมูล ตัวอย่างเช่น สามารถใช้ตัวดำเนินการโมดูโลเพื่อกระจายข้อมูลข้ามชาร์ด (เช่น shard = hash(user_id) % number_of_shards)

ข้อดี:

• ให้การกระจายข้อมูลที่สม่ำเสมอกว่า range-based sharding
• ลดความเสี่ยงของการเกิด hot spot

ข้อเสีย:

• ยากต่อการทำ range queries
• การเพิ่มหรือลบชาร์ดต้องมีการ re-hashing และการย้ายข้อมูล

ตัวอย่าง: แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียทำ sharding ข้อมูลผู้ใช้ตามแฮชของ ID ผู้ใช้

3. Directory-Based Sharding

ใน directory-based sharding จะใช้ตารางค้นหา (lookup table) หรือ directory service เพื่อจับคู่ sharding key กับชาร์ดที่ต้องการ เมื่อมี query เข้ามา จะมีการปรึกษา directory service เพื่อกำหนดชาร์ดที่ถูกต้อง

ข้อดี:

• ให้ความยืดหยุ่นในการกระจายข้อมูล
• อนุญาตให้มีการจัดสรรชาร์ดแบบไดนามิก

ข้อเสีย:

• เพิ่มชั้นของการอ้างอิงทางอ้อม (indirection)
• Directory service อาจกลายเป็นคอขวดได้
• ต้องการการจัดการและบำรุงรักษา directory อย่างรอบคอบ

ตัวอย่าง: แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซทำ sharding แคตตาล็อกสินค้าตามหมวดหมู่สินค้า โดยใช้ directory service เพื่อจับคู่หมวดหมู่กับชาร์ด

4. Geo-Based Sharding

ใน geo-based sharding ข้อมูลจะถูก sharded ตามตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ของข้อมูลหรือผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลผู้ใช้สามารถถูก sharded ตามประเทศหรือภูมิภาคของผู้ใช้

ข้อดี:

• ลดความหน่วงสำหรับผู้ใช้ในภูมิภาคทางภูมิศาสตร์ต่างๆ
• สอดคล้องกับกฎระเบียบด้านอธิปไตยของข้อมูล (data sovereignty)

ข้อเสีย:

• อาจนำไปสู่การกระจายข้อมูลที่ไม่สม่ำเสมอหากการกระจายของผู้ใช้ไม่สม่ำเสมอ
• ต้องใช้ข้อมูลทางภูมิศาสตร์สำหรับการทำ sharding

ตัวอย่าง: แอปเรียกรถทำ sharding ข้อมูลประวัติการเดินทางตามเมืองที่เกิดการเดินทาง

5. List-Based Sharding

List-based sharding เกี่ยวข้องกับการจับคู่ค่าเฉพาะของ sharding key กับชาร์ดที่ต้องการอย่างชัดเจน ซึ่งให้การควบคุมการวางข้อมูลอย่างละเอียด แต่ต้องการการกำหนดค่าและบำรุงรักษาด้วยตนเอง

ข้อดี:

• การควบคุมการวางข้อมูลอย่างละเอียด

ข้อเสีย:

• ต้องการการกำหนดค่าและบำรุงรักษาด้วยตนเอง
• ไม่เหมาะสำหรับข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

ตัวอย่าง: ระบบการจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) ทำ sharding ข้อมูลลูกค้าตามกลุ่มลูกค้าเฉพาะ โดยแต่ละกลุ่มจะถูกกำหนดไปยังชาร์ดที่ต้องการ

การนำ Database Sharding ไปใช้

การนำ database sharding ไปใช้ประกอบด้วยขั้นตอนสำคัญหลายขั้นตอน:

1. เลือกกลยุทธ์ Sharding

เลือกกลยุทธ์ sharding ที่สอดคล้องกับความต้องการของแอปพลิเคชันและลักษณะของข้อมูล พิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น การกระจายข้อมูล รูปแบบการสืบค้น และเป้าหมายด้านความสามารถในการขยายขนาด ประเมินข้อดีข้อเสียระหว่างกลยุทธ์ต่างๆ และเลือกกลยุทธ์ที่สมดุลที่สุดระหว่างประสิทธิภาพ ความซับซ้อน และความสามารถในการจัดการ

2. กำหนด Sharding Key

เลือก sharding key ที่จะใช้ในการกระจายข้อมูลข้ามชาร์ด ควรเลือก sharding key อย่างรอบคอบเพื่อให้แน่ใจว่ามีการกระจายข้อมูลที่สม่ำเสมอและลด query ข้ามชาร์ดให้น้อยที่สุด พิจารณาผลกระทบของ sharding key ต่อประสิทธิภาพการสืบค้นและความสอดคล้องของข้อมูล

3. ออกแบบสคีมาฐานข้อมูลแบบ Sharded

ออกแบบสคีมาฐานข้อมูลสำหรับแต่ละชาร์ด สคีมาควรมีความสอดคล้องกันในทุกชาร์ดเพื่อลดความซับซ้อนในการประมวลผล query และการจัดการข้อมูล พิจารณาการทำ denormalization เพื่อลดความจำเป็นในการ join ข้ามชาร์ด

4. นำตรรกะการกระจายข้อมูลไปใช้

นำตรรกะสำหรับการกระจายข้อมูลข้ามชาร์ดไปใช้ โดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับการเขียนโค้ดที่คำนวณชาร์ดเป้าหมายตาม sharding key ใช้อัลกอริทึม consistent hashing หรือ directory service เพื่อให้แน่ใจว่าการกระจายข้อมูลมีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพ

5. นำตรรกะการกำหนดเส้นทาง Query ไปใช้

นำตรรกะสำหรับการกำหนดเส้นทาง query ไปยังชาร์ดที่ถูกต้องไปใช้ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ query และดึง sharding key ออกมา ใช้ routing layer หรือ query engine เพื่อส่ง query ไปยังชาร์ดที่เหมาะสม

6. นำการจัดการธุรกรรมไปใช้

นำการจัดการธุรกรรมไปใช้เพื่อรับประกันความสอดคล้องของข้อมูลข้ามชาร์ด พิจารณาใช้โปรโตคอล distributed transaction หรือโมเดล eventual consistency เลือกแนวทางการจัดการธุรกรรมที่สอดคล้องกับความต้องการด้านความสอดคล้องและเป้าหมายด้านประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน

7. นำการตรวจสอบและการจัดการไปใช้

นำเครื่องมือตรวจสอบและจัดการไปใช้เพื่อติดตามประสิทธิภาพและสถานะของระบบฐานข้อมูลแบบ sharded ตรวจสอบตัวชี้วัดสำคัญ เช่น ความหน่วงของ query การใช้งานชาร์ด และอัตราข้อผิดพลาด ใช้ระบบอัตโนมัติเพื่อลดความซับซ้อนของงานบำรุงรักษาและรับประกันการทำงานที่มีประสิทธิภาพ

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ Database Sharding

ปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้เพื่อให้แน่ใจว่าการทำ database sharding ประสบความสำเร็จ:

1. เลือก Sharding Key ที่เหมาะสม

เลือก sharding key ที่ให้การกระจายข้อมูลที่สม่ำเสมอและลด query ข้ามชาร์ดให้น้อยที่สุด หลีกเลี่ยงการใช้ sharding key ที่มีความเบ้สูงหรือมีการอัปเดตบ่อยครั้ง

2. ลด Query ข้ามชาร์ดให้น้อยที่สุด

ออกแบบสคีมาฐานข้อมูลและตรรกะของแอปพลิเคชันเพื่อลดความจำเป็นในการทำ query ข้ามชาร์ด พิจารณาการทำ denormalization หรือใช้ distributed query engine

3. ใช้การจำลองข้อมูล (Data Replication)

ใช้การจำลองข้อมูลเพื่อปรับปรุงความพร้อมใช้งานและการทนต่อความผิดพร่อง จำลองข้อมูลข้ามชาร์ดหลายๆ แห่ง หรือใช้เทคโนโลยีการจำลองข้อมูล เช่น master-slave หรือ master-master replication

4. ทำให้การตรวจสอบและการจัดการเป็นอัตโนมัติ

ทำให้งานตรวจสอบและจัดการเป็นอัตโนมัติเพื่อลดภาระในการดำเนินงาน ใช้เครื่องมือตรวจสอบเพื่อติดตามตัวชี้วัดสำคัญและแจ้งเตือนผู้ปฏิบัติงานถึงปัญหาที่อาจเกิดขึ้น ทำให้งานต่างๆ เป็นอัตโนมัติ เช่น การสำรองข้อมูล การกู้คืน และการปรับสมดุลของชาร์ด

5. ทดสอบอย่างละเอียด

ทดสอบระบบฐานข้อมูลแบบ sharded อย่างละเอียดเพื่อให้แน่ใจว่าเป็นไปตามข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพและความสามารถในการขยายขนาด ดำเนินการทดสอบโหลด (load testing), การทดสอบความทนทาน (stress testing) และการทดสอบความล้มเหลว (failure testing) เพื่อระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้น

6. พิจารณาใช้ Sharding Framework หรือ Middleware

ใช้ประโยชน์จาก sharding framework หรือ middleware ที่มีอยู่เพื่อลดความซับซ้อนในการนำไปใช้และการจัดการฐานข้อมูลแบบ sharded เครื่องมือเหล่านี้มีคุณสมบัติต่างๆ เช่น การกำหนดเส้นทางชาร์ดอัตโนมัติ การจัดการธุรกรรม และการจำลองข้อมูล

7. ประเมินข้อดีข้อเสีย

ประเมินข้อดีข้อเสียระหว่างกลยุทธ์ sharding และแนวทางการนำไปใช้ต่างๆ อย่างรอบคอบ พิจารณาผลกระทบต่อประสิทธิภาพ ความซับซ้อน และความสามารถในการจัดการ

ตัวอย่างการใช้งาน Database Sharding ในทางปฏิบัติ

หลายบริษัทใช้ database sharding เพื่อขยายขนาดแอปพลิเคชันระดับโลกของตน นี่คือตัวอย่างบางส่วน:

• Facebook: ใช้ sharding เพื่อจัดการฐานข้อมูลผู้ใช้ขนาดใหญ่ โดยทำ sharding ตามช่วง ID ของผู้ใช้
• Twitter: ใช้ sharding เพื่อจัดการกับปริมาณทวีตจำนวนมาก โดยใช้การผสมผสานระหว่าง ID ผู้ใช้และ timestamp สำหรับการทำ sharding
• LinkedIn: ใช้ sharding เพื่อจัดการข้อมูลโปรไฟล์สมาชิก โดยทำ sharding ตาม ID ของสมาชิก
• Amazon: ทำ sharding ฐานข้อมูลแคตตาล็อกสินค้าและฐานข้อมูลการจัดการคำสั่งซื้อเพื่อรองรับขนาดมหาศาลของการดำเนินงานด้านอีคอมเมิร์ซ
• YouTube: ใช้ sharding เพื่อจัดเก็บและจัดการคลังวิดีโอขนาดใหญ่ โดยทำ sharding ตาม ID ของวิดีโอ

บทสรุป

Database sharding เป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพสำหรับการขยายขนาดแอปพลิเคชันระดับโลกในแนวนอน ด้วยการกระจายข้อมูลไปยังฐานข้อมูลหลายแห่ง sharding ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพ เพิ่มความสามารถในการขยายขนาด และเพิ่มความพร้อมใช้งาน แม้ว่า sharding จะมีความซับซ้อน แต่การวางแผน การออกแบบ และการนำไปใช้อย่างรอบคอบสามารถลดความท้าทายเหล่านี้ได้ ด้วยการเลือกกลยุทธ์ sharding ที่เหมาะสม การกำหนด sharding key และการปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด องค์กรต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จาก database sharding เพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่แข็งแกร่งและสามารถขยายขนาดได้ซึ่งตอบสนองความต้องการของฐานผู้ใช้ทั่วโลก ความสามารถในการจัดการกับปริมาณข้อมูลและทราฟฟิกผู้ใช้จำนวนมหาศาลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับความสำเร็จในภูมิทัศน์ดิจิทัลในปัจจุบัน และ database sharding เป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าในการบรรลุเป้าหมายนี้