В карте можно хранить не конкретный сегмент, а виртуальный сегмент (фактически аналог результата хеш-функции), и автоматизировать их заполнение можно через хеш-функцию. А для особых случаев сделать значения вне диапазона хеш-функции. А ещё бывают исключения, например люди – которые заказывают в 100 раз больше, чем обычные или популярные новостные каналы, или очень крупные поставщики с x100 товаров. Другой вариант заключается в том, чтобы делать сегменты разными или смириться с неравномерной нагрузкой. Решения описанные выше стоит использовать, если они вам подходят, однако крайне рекомендуется погрузиться в то, как они устроены внутри.
Но некоторым повезло работать в ситуации, когда объёмы по-настоящему огромны и требования кажутся невыполнимыми. Шардировние – один из излюбленных счастливчиками, которых зовут приключения, приемов. Здесь приведены только основные способы сегментирования, в реальности существуют и другие методы, например, географическое сегментирование.
Недостатки Шардирования
- Также бывает такой способ масштабирования как репликация.
- Два наиболее распространённых способа взаимодействия между ними — это API-интерфейсы Rest и брокер сообщений.
- Шардинг значительно усложняет архитектуру базы данных и логику приложений, требуя тщательного проектирования и исполнения.
- Делаем запросы, какие мы делали ранее из основной таблицы с указанием категории, тогда postgres отдаст данные только из второго шарда, либо напрямую обращаемся в шард.
- Шардинг также позволяет горизонтально масштабироваться и повышает устойчивость к сбоям — падение одного шарда приводит к деградации сервиса, но не к падению всей системы.
Сохраняйте результаты часто выполняемых запросов в памяти для повторного использования, чтобы уменьшить количество обращений к БД. В этом вам помогут такие инструменты, как Memcached и Redis, а также встроенные механизмы кэширования в СУБД — например, MySQL Question NFT Cache. Ждем полной синхронизации, работая только со сторым шардом.
Для этого нужно чтобы при добавлении нового сегмента из старых сегментов уходило в новый сегмент примерно одинаковое количество записей и при этом между старыми сегментами записи не перемещались. Этого можно добиться, выделив большой диапазон виртуальных сегментов (результатов хеш-функций), который обеспечивает делимость на количество текущих и новых сегментов. Так же нужно добавить значение виртуального сегмента в запись, чтобы эффективно извлекать записи для решардинга из текущих шардов.
Допустим нам нужно перенести данные с шарда А на шард Б. Одним из возможных решений может быть временно отклонять все запросы на запись, обрабатывая только запросы на чтение. Параллельно тому, постепенно перекидывать данные на нужный шард. Горизонтальное партицирование — более распространённый метод, заключающийся в делении таблицы по строкам. Например, таблицу consumers с полями metropolis, name, и age можно разбить на таблицы по типу users_russia, users_ukraine, users_monaco. Однако опять же, важно помнить про равномерность распределения.
Распределение По Хеш-функции
Каждый шард представляет собой отдельную базу данных, а в совокупности эти шарды составляют единую базу данных. Шардинг особенно полезен для управления крупными базами данных, обеспечивая значительное повышение производительности, удобство обслуживания и масштабируемость. Ведущие серверы используются для чтения и изменения данных, а ведомые — только для чтения. Однако в более сложных схемах репликации может быть и несколько мастеров. Партицирование — это действительно просто, стоит всего лишь несколько действий совершить, все настроить, и оно все будет замечательно работать, не будет просить есть. Можно так же работать с основной таблицей, как мы работали ранее, но при этом у нас все красиво лежит по полочкам и готово к масштабированию, готово к большому количеству данных.
Key-value Базы Данных
У нас все одинаково, кроме наименований этой таблицы и условия, шард это по которому данные будут туда попадать. Мы также заводим соответствующие правила по шаблону на каждую из таблиц. Не следует применять технику шардинга ко всем таблицам. Правильный подход — это поэтапный процесс разделения растущих таблиц. Следует задумываться о горизонтальном шардинге, когда количество записей в одной таблице переходит за пределы от нескольких десятков миллионов до сотен миллионов.
Вместо того, чтобы сразу привязывать данные к конкретным серверам, мы сначала распределяем их по виртуальным бакетам — маленьким контейнерам или группам. Эти бакеты, в свою очередь, уже привязываются к серверам. Если сервер выходит из строя, его бакеты просто перераспределяются между оставшимися серверами, а не все данные сразу.
Эти серверы используются для доставки статического контента (например, изображений, видео, таблиц стилей и т.д.). Он работает за счет кэширования и обслуживания контента с ближайшего к пользователю сервера, сокращая задержку, время загрузки и затраты на пропускную способность. Виртуальные бакеты решают проблему необходимости перераспределения данных при изменении количества шардов, добавляя дополнительный уровень абстракции.
Логика разделения таблицы на сегменты задается ключом дистрибуции, который по умолчанию определяется случайным образом, чтобы равномерно распределить данные по сегментам. Именно дистрибуция (Distribution) определяет, в какие строки таблицы сегментов данные назначаются, а разделение (Partitioning) определяет, как они хранятся в каждом из сегментов. Таким образом, дистрибуция — это физическое разделение хранимых данных, а партиционирование — логическое. Вы можете отправлять запрос INSERT в распределенную таблицу.
Хэш-функция принимает ключ шарда, обычно определенный атрибут или столбец в наборе данных, и возвращает хэш-значение, которое затем используется для отнесения записи к определенному шарду. Единственное отличие — это в category_id мы будем указывать имя таблицы. 2-ое действие, которое нужно сделать — это поставить ограничения. Это будет проверка, что в эту таблицу будут попадать данные только вот с таким признаком. Такая схема часто используется не для масштабирования, а для обеспечения отказоустойчивости. Так, при выходе из строя одного из серверов шарда, всегда будет запасной.
