Распределение подключений должно осуществляться равномерно к всем базам данных. Самым простым способом такого распределения является бинарное представление хеша и анализ его разрядов. Так если у нас идет разделение на две базы данных, мы будем анализировать первый разряд двоичного числа (напоминаю что нумерация разрядов в математике идет справа налево – единицы, десятки, сотни и т.д.). С статистической точки зрения подобное разделение обеспечивает равномерное распределение запросов по всем базам данных. Один из вариантов решения второй проблемы – снижение объёма решардинга, то есть снижение объёма записей, требующих переноса.
Репликация
Практически любой сервер баз данных может быть использован по схеме шардинга, при реализации соответствующего уровня абстракции на стороне клиента. К примеру eBay применяет серверы Oracle в режиме шардинга1, Facebook2 и Twitter3 применяют шардирование поверх MySQL и т. Иногда понятие шардирования путают с репликацией и партицированием, но на самом деле это разные направления масштабирования, которые могут быть реализованы в пределах одной базы данных. Возможность горизонтального масштабирования это одно из важнейших нефункциональных требований индустрии в последнее время.
Операций чтения (SELECT) данных часто намного больше, чем операций изменения данных (INSERT/UPDATE). Поэтому, репликация позволяет разгрузить основной сервер за счет переноса операций чтения на слейв. Неверно выбранный ключ дистрибуции приведет к тому, что большая часть данных будет располагаться на одном сегменте, снижая производительность кластера. Это даже может вызвать остановку работы сегмента, когда на его хосте закончится место. Поэтому не рекомендуется использовать в качестве ключа дистрибуции поля с временем и датой, с большим количеством одинаковых или пустых значений. Также ключ разделения (partition key) должен всегда отличаться от ключа дистрибуции (distribution key).
- Каждый шард отвечает за данные из определенной географической области.
- Реплики — это серверы, на которых дублируются данные в рамках шарда.
- Это происходит из-за того, что postgres ходит по VIEW последовательно.
- Кажется, что он довольно большой, но в действительности большую часть метода съедают раскручивания каналов.
- Горизонтальное партицирование — более распространённый метод, заключающийся в делении таблицы по строкам.
Различные очереди сообщений, такие как RabbitMQ, AWS SQS и т. Д., предоставляют API для удаления сообщений из очереди. Сервис, который помещает сообщение шард это в очередь, называется producer/поставщиком данных, а сервис, который извлекает и обрабатывает сообщение, называется consumer/ потребителем. Прежде всего нам нужно понять, что такое синхронное программирование.
Если вы храните его в базах данных, таких как MySQL или MongoDB, ваши запросы будут выполняться слишком медленно. Инструмент для MySQL, который позволяет проектировать наглядную структуру баз данных и управлять ими. Чтобы настроить работу сайта через CDN, необходимо выбрать провайдера, указать в личном кабинете CDN доменное имя вашего сайта, изменить записи (A, CNAME) вашего домена, чтобы трафик шёл через серверы CDN. CDN (content supply network — сеть доставки содержимого) — это распределённая сеть серверов, которая помогает ускорить загрузку сайта за счёт доставки контента пользователям с ближайшего к ним сервера. Координатор — это тот же прокси, но с логикой внутри. Мало того что он направляет каждый запрос в нужный шард, он также способен делать довольно сложные SQL запросы, декомпозировать на под-запросы к разным шардам с последующим объединением и т д.
Следует выбирать принципы шардирования так, чтобы минимизировать суммарную стоимость системы, лучше выраженную в твёрдой валюте. Предположим, что мы решили, что на одной машине выполнять все задачи у нас не получится, или по ещё каким-либо причинам решили шардировать. Не торопимся, обратимся к DDD книга с обезьяной, давайте в начале убедимся, что мы будем реализовывать один агрегат в терминологии DDD. Если мы реализовываем несколько агрегатов, то стоит в начале разделить систему на несколько систем, по одной на каждый агрегат, и потом снова оценить для каждой из получившихся систем “а нужно ли нам шардирование? Разгрузить систему можно “отправив в архив” часть данных, или сделав “охлаждение” каким-либо ещё способом, имеется ввиду, удалить старые и неактуальные данные из оперативных. Также можно настроить алгоритм балансировки нагрузки на реплики, то есть указать предпочтения, на какую из реплик в первую очередь отправлять запрос.
Меня зовут Денис Иванов, и я расскажу о масштабировании баз данных через шардирование и партиционирование. После этого доклада у всех должно появиться желание что-то попартицировать, пошардировать, вы поймете, что это очень просто, оно никак жрать не просит, работает, и все замечательно. Горизонтальный шардинг — это очень мощный инструмент масштабирования данных. Читайте детально об использовании горизонтального шардинга на практике. Следует отметить, что репликация сама по себе не очень удобный механизм масштабирования.
Опционально можно добавить метрику для отслеживания частоты запросов по старому маппингу, которая будет сигнализировать нам о том, что данные перетащились и можно отключать дублирующий легаси-флоу. Метод добавления Objects в изменении не нуждается, так как мы условились, что данные пишем всегда в свежие шарды, а вот GetItems надо подправить. Теперь он будет конкурентно выполнять запрос сразу в две схемы, а полученные данных мы будем склеивать, отдавая предпочтение данным с актуального маппинга шардов. Для полноты картины разберём вариант решардинга в условиях, когда нам не хотелось бы останавливать сервис. Писать данные будем только в новый маппинг шардов, а вот читать их децентрализованное приложение будем сразу из старого и нового.
Стратегии Шардинга
Далее рассмотрим эти способы увеличения производительности СУБД. 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. Таким же образом можно использовать для шарда MySql, Oracle, Mongo… Foreign knowledge wrapper есть для очень многих баз данных, т.е. Вставлять несколько записей одновременно и они все сами распределятся с помощью правил нужной партиции.
Вы можете удалить его вручную или установить срок действия, но службы поддержки не могут удалять сообщения в потоках сообщений. Предположим, что есть какая-то длительная задача, выполнение которой занимает 10 минут. Мы не можем заставлять клиента долго ждать, к тому же может произойти тайм-аут HTTP.
Куда сместить баланс, лучше решать вместе с бизнесом😊. Шардирование будет оставаться популярным решением, особенно в условиях постоянно растущих объемов данных. С увеличением нагрузки на базы данных, возможно, мы увидим более автоматизированные и изощренные решения для шардирования, такие как AI-подходы. Требуется стратегический подход к распределению данных. Неправильная стратегия может привести к несбалансированности серверов, когда на одни шарды приходится больше нагрузки, чем на другие.
Это делает систему гибче и снижает нагрузку при изменениях. Мы конечно можем создать подключения ко всем базам данных, на всех серверах, а потом в теле програмы в ручную проверять хеш поля `user_id` и выбирать нужное из существующих. Но на мой взгляд это не совсем правильно, да создавать каждый раз десятки подключений к базам данных требует неких ресурсов. Что бы снизить вероятность глобального решардинга, стоит заранее продумать принципы разбиения на кусочки. Как один из вариантов, можно взять достаточно большой диапазон виртуальных сегментов, делящийся на достаточно большое количество разных чисел.