Sharding

El sharding es una técnica de arquitectura de bases de datos que divide los datos en piezas más pequeñas y manejables llamadas shards. Cada shard se almacena en un servidor o instancia de base de datos separado. Distribuye los datos para mejorar la escalabilidad y el rendimiento. El sharding se utiliza comúnmente en sistemas a gran escala para manejar grandes cantidades de datos de manera eficiente.

También conocido como: Partitionamiento de Datos, Partitionamiento Horizontal, División de Base de Datos, Distribución de Datos.

Comparaciones

• Sharding vs. Partitionamiento. El sharding distribuye específicamente los datos a través de múltiples servidores o instancias de base de datos, mientras que el partitionamiento generalmente divide los datos dentro de una única base de datos o servidor.
• Sharding vs. Replicación. El sharding divide diferentes partes del conjunto de datos a través de servidores. La replicación copia el mismo conjunto de datos en múltiples servidores para redundancia.
• Sharding vs. Escalado Vertical. El sharding aumenta la capacidad al agregar más servidores (también conocido como escalado horizontal). El escalado vertical típicamente aumenta la capacidad al actualizar el hardware de un solo servidor.
• Sharding vs. Clustering. El sharding divide y distribuye los datos lógicamente a través de nodos, mientras que el clustering agrupa múltiples servidores para actuar como una única instancia de base de datos.
• Sharding vs. Balanceo de Carga. El sharding distribuye los datos en sí para mejor almacenamiento y acceso. El balanceo de carga distribuye las solicitudes entrantes entre servidores para optimizar el uso de recursos.
  • ¿Sabías que? La red de proxies residenciales de Smartproxy se utiliza efectivamente para pruebas de carga.

Pros

• Escalabilidad Mejorada. El sharding distribuye los datos a través de múltiples servidores, permitiendo que el sistema maneje conjuntos de datos más grandes y más usuarios.
• Rendimiento Mejorado. Al dividir los datos, las consultas pueden dirigirse a shards específicos, reduciendo los tiempos de respuesta y la carga en servidores individuales.
• Aislamiento de Fallos. Los problemas en un shard no afectan típicamente a los demás, aumentando la fiabilidad del sistema.
• Eficiencia de Costos. Permite el uso de servidores más pequeños y menos costosos en lugar de invertir en una única máquina de alto rendimiento.
• Flexibilidad en el Escalado. Se pueden agregar nuevos shards a medida que crece el conjunto de datos, proporcionando un camino claro para el escalado horizontal.

Contras

• Complejidad Aumentada. Administrar y mantener múltiples shards añade complejidad a la administración de bases de datos.
• Distribución de Carga Desigual. Estrategias de sharding inapropiadas pueden llevar a "shards calientes", donde algunos shards tienen significativamente más datos o tráfico que otros.
• Difícil Rebalanceo de Datos. Rebalancear datos a través de shards al agregar o quitar servidores puede ser intensivo en recursos y llevar mucho tiempo.
• Consultas Complejas. Las consultas que abarcan múltiples shards son más complejas y pueden ser más lentas debido a la comunicación entre shards.
• Dependencia de la Aplicación. Las aplicaciones pueden necesitar ser conscientes del sharding, requiriendo cambios en la lógica para interactuar correctamente con la base de datos.
• Duplicación Potencial de Datos. Algunas estrategias de sharding pueden llevar a datos redundantes a través de shards, aumentando los requisitos de almacenamiento.