Шардинг

Шардинг — это техника архитектуры баз данных, которая разбивает данные на более мелкие, управляемые части, называемые "шардами". Каждый шард хранится на отдельном сервере или экземпляре базы данных. Он распределяет данные для улучшения масштабируемости и производительности. Шардинг обычно используется в масштабных системах для эффективной обработки больших объемов данных.

Также известен как: Разделение данных, Горизонтальное разделение, Разделение базы данных, Распределение данных.

Сравнения

• Шардинг vs. Разделение. Шардинг конкретно распределяет данные по нескольким серверам или экземплярам базы данных, в то время как Разделение обычно делит данные в одной базе данных или на одном сервере.
• Шардинг vs. Репликация. Шардинг разделяет разные части набора данных по серверам. Репликация копирует один и тот же набор данных на несколько серверов для обеспечения избыточности.
• Шардинг vs. Вертикальное масштабирование. Шардинг увеличивает емкость, добавляя больше серверов (также известен как горизонтальное масштабирование). Вертикальное масштабирование, как правило, увеличивает емкость за счет обновления аппаратного обеспечения одного сервера.
• Шардинг vs. Кластеризация. Шардинг логически разделяет и распределяет данные по узлам, в то время как Кластеризация группирует несколько серверов, чтобы они действовали как один экземпляр базы данных.
• Шардинг vs. Балансировка нагрузки. Шардинг распределяет сами данные для лучшего хранения и доступа. Балансировка нагрузки распределяет входящие запросы между серверами для оптимизации использования ресурсов.
  • Знали ли вы? Сеть резидентных прокси Smartproxy эффективно используется для нагрузочного тестирования.

Плюсы

• Улучшенная масштабируемость. Шардинг распределяет данные по нескольким серверам, позволяя системе обрабатывать большие наборы данных и большее количество пользователей.
• Повышенная производительность. Разделяя данные, запросы могут нацеливаться на конкретные шарды, уменьшая время отклика и нагрузку на отдельные серверы.
• Изоляция сбоев. Проблемы в одном шарде, как правило, не затрагивают другие, что увеличивает надежность системы.
• Стоимость. Позволяет использовать более мелкие, менее дорогие серверы вместо инвестирования в одну высокомощную машину.
• Гибкость в масштабировании. Новые шарды могут добавляться по мере роста набора данных, обеспечивая четкий путь для горизонтального масштабирования.

Минусы

• Увеличенная сложность. Управление и поддержка нескольких шардов добавляют сложности в администрирование баз данных.
• Неровное распределение нагрузки. Неправильные стратегии шардинга могут привести к "горячим шартам", когда некоторые шарды имеют значительно больше данных или трафика, чем другие.
• Сложное перераспределение данных. Перераспределение данных между шардами при добавлении или удалении серверов может быть ресурсоемким и времязатратным.
• Сложные запросы. Запросы, которые охватывают несколько шардов, более сложные и могут быть медленнее из-за межшардовой коммуникации.
• Зависимость от приложения. Приложения могут потребовать осведомленности о шардинге, требуя изменений в логике для правильного взаимодействия с базой данных.
• Потенциальное дублирование данных. Некоторые стратегии шардинга могут привести к избыточным данным между шардами, увеличивая требования к хранилищу.