Производительность всей системы начинает зависеть от самого загруженного шарда. При таком подходе удобнее перемещать данные между шардами, изолировать их и менять логику. Если горизонтальный шардинг режет таблицу поперёк (по строкам), то вертикальный — вдоль, разделяя столбцы.
Hash-based Sharding: Равномерное Распределение По Хешу Ключа
В этой статье разберёмся, что такое шардинг и зачем он нужен для работы баз данных. Поэтому необходимо внимательно оценить преимущества и недостатки перед внедрением шардирования в систему. Идеально подходит для приложений с большим набором данных, где строки данных можно легко сегментировать, например разделить данные о клиентах по географическим регионам или идентификаторам пользователей.
Что Такое Шардинг?
Масштабирование под нагрузку обычно тоже первоначально производится при помощи репликации БД, реже — через партиционирование. Шардинг же обычно рационально использовать только в достаточно крупных системах с очень большим количеством данных. Стратегии шардирования могут отличаться в зависимости от задач. Ключевой шардинг (Key-Based) — данные распределяются по шардам посредством хэш‑функции или через остаток от деления (например, user_id % N). Диапазонный шардинг (Range-Based) — шарды хранят данные из определенных диапазонов (например, пользователи A–M, N–Z). Географический шардинг — данные хранятся ближе к пользователям (шард для РФ, шард для ЕС, шард для США).
Шардирование, оно же сегментирование, оно же sharding – подход, при котором система разделяется на части (сегменты) для распределения между этими частями выполняемых задач (обычно хранения или кеширования). При этом сегменты одинаковы по форме, но различны по содержанию. Но из минусов — в такой базе сложно обрабатывать диапазоны и добавлять новые шарды в систему. Администратор системы (или автоматизированный инструмент) определяет границы диапазонов для ключа шардинга.
Синхронная же репликация предусматривает, что транзакции подтверждаются мастером только после записи на заданное количество слейвов — в итоге получается крайне высокая согласованность данных, но низкая производительность. Подробнее про этот выбор между быстродействием и согласованностью — см. Если пользователи находятся в разных частях света, то деление данных и хранение ближе к ним может ускорить работу приложения. Мы можем при помощи шардинга размещать данные в разных дата-центрах, ближе к определённым группам пользователей. Компания размещает свои сервера в разных странах, чтобы видео прогружались быстрее и в более высоком качестве. В PostgreSQL нет поддержки встроенного шардинга, поэтому приходится устанавливать на сервер Citus.
База данных проверяет каждую строку в таблице, чтобы найти запрашиваемые данные. Это называется полным сканированием таблицы(full desk scan) и может быть медленным для больших таблиц. Ключ шардирования выбираем с умом, предварительно медитируем над метриками, чтобы чётко видеть картину того, как данные пишутся, запрашиваются и хранятся. Вариант SQL-запроса предполагает, что мы храним гошный UInt64 в постгревом BigInt. В этом случае положительные гошные числа могут превратиться в отрицательные постгревые, поэтому делаем NOT IN для ренджа. Ну и инфраструктурная обёрточка — чтобы запросы выполнялись параллельно.
Эта стратегия эффективна в сценариях, где распределение данных может быть неравномерным или когда приходится иметь дело со сложными критериями разбиения данных. Здесь приведены только основные способы сегментирования, в реальности существуют и другие методы, например, географическое сегментирование. Тогда горизонтальное разделение может выглядеть следующим образом.
Это позволит при добавлении новых сегментов минимизировать решардинг, способом описанным выше. Мы можем что такое шардирование хранить все данные и обрабатывать запросы на одном сервере и сделать его реплику с копией данных. В случае сбоев отвалятся только отдельные серверы с некоторыми наборами данных. Конечно, здесь тоже, в теории, можно положить весь кластер, включая реплики, но сделать это сложнее. Допустим, у нас один сервер и он не справляется с запросами и большими данными.
- Это может зависеть от хранилища данных, некоторые из них делают это асинхронно, в то время как другие могут задерживать первоначальную запись, чтобы убедиться, что она была скопирована.
- Сложность обычно заключается в необходимости учитывать особенности каждого из сегментов отдельно при манипуляциях, например, при расширении ресурсов железа.
- Узел/сервер/нода, который обрабатывает запрос на запись, называется главным узлом(master).
- Это может быть ИД записи, а может быть поле для группировки, например, ид пользователя для заказов.
- Перед записью изменений в базу данных они сначала записываются в журнал, причем этот журнал должен находиться на долговременном носителе.
- Шардирование – это мощный, но непростой способ заставить вашу систему справляться с огромными объемами данных и нагрузок.
Алгоритмически разделенные базы данных используют хэш-функцию для https://www.xcritical.com/ поиска данных. Это позволяет, задав определенный ключ шарда, найти нужный физический шард для запроса данных. На одном узле хранятся записи, имеющие одинаковый ключ shard.
Фактически блокируется работа виртуального сегмента, данные виртуального сегмента переносятся и потом обслуживание виртуального сегмента возобновляется. Для этого способа требуется оркестрация переноса, и требуется разработать систему блокировок по “виртуальным сегментам”. Наличие сегментов различного размера или с различной нагрузкой неприятно, но допустимо.
Решардинг или пересегментирование – процесс, который переносит данные из одного сегмент в другой. Необходимость в процессе возникает при смене правила сегментирования, когда текущее хранение информации не соответствует желаемому. Львиная доля переусложнений и переупрощений у меня встречается при продумывании и анализе того, Биткойн как же всё же лучше решардировать. Предположим, у нас есть идентификатор у каждой записи, по которому мы хотим распределить записи между сегментами.