Благодаря такому поколоночному делению можно оптимизировать расходы на хранение данных. Однако, при вертикальном шардировании следует избегать кросс-шардовых запросов, которые работают с данными, размещенными на разных серверах, т.к. Кроме того, кросс-шардовые запросы обычно требуют консолидации результатов на уровне приложения, дополнительно увеличивая задержку. Как бы мы не ускоряли код приложения, например, используя низкоуровневый язык программирования, многопоточные и асинхронные вычисления, и пр., база данных (БД) все равно останется узким местом любой системы, которая ограничивает ее производительность. Поэтому для ускорения работы информационной системы необходимо ускорить хранилище.

Партиционирование и шардинг используются относительно реже. Обе этих техники ускоряют выполнение запросов внутри одной партиции / шарда, так как количество обрабатываемых данных внутри отдельной партиции или отдельного шарда меньше, нежели их общее количество. Шардинг также позволяет горизонтально масштабироваться и повышает устойчивость к сбоям — падение одного шарда приводит к деградации сервиса, но не к падению всей системы. Ведущие серверы используются для чтения и изменения данных, а ведомые — только для чтения.

Resharding: Перераспределение Данных

Нереляционные СУБД (NoSQL) заметно отличаются по структуре хранения данных и работе с ними. Большинство нереляционных хранилищ превосходят классические SQL СУБД по скорости доступа или при работе со специфическими типами данных, но обычно эта скорость достигается за счёт снижения надёжности хранения. При синхронной репликации как минимум один слейв должен быть на 100 percent https://www.xcritical.com/ актуален, а при асинхронной — допустима некоторая задержка в репликации данных от мастера к слейвам.

— Ограниченная Поддержка Баз Данных

Он содержит информацию о том, какие диапазоны ключей или хеши какому шарду соответствуют. Маршрутизаторы периодически обращаются к серверам конфигурации, чтобы получить актуальную карту распределения данных и лучше понять, в какой шард направить тот или иной запрос. Если сервер выходит из строя, его нагрузку берут на себя ближайшие. Также такой подход сложнее классического модульного хеширования (key % N), но его гибкость делает его незаменимым в больших распределённых системах.

Для этого есть довольно много приемов, от выбора оптимальной структуры хранения данных и вычислительного движка до тюнинга запросов и настройки параметров оптимизатора системы управления базой данных (СУБД). Однако, не все эти способы применимы на уже работающей системе. Например, не всегда есть возможность перекроить структуру таблиц, которые уже содержат данные. Более того, часто бывает так, что эта структура вполне подходящая для большинства вариантов использования системы.

Например, небольшие таблицы, используемые в качестве медленно меняющихся измерений, могут быть представлены в каждом сегменте полностью, а большие таблицы фактов равномерно разбиты по какому-либо ключу по сегментам. Наличие часто используемых данных во всех сегментах позволяет более эффективно выполнять операции соединения с ними, при этом требуется обеспечение синхронного их обновления на всех сегментах. Бывают реляционные (SQL) и нереляционные (NoSQL) системы управления базами данных. Реляционные системы управления базами данных (SQL) хранят данные в таблицах и наиболее часто используются в качестве основного хранилища для веб‑приложений.

• Именно дистрибуция (Distribution) определяет, в какие строки таблицы сегментов данные назначаются, а  разделение (Partitioning) определяет, как они хранятся в каждом из сегментов.
• Такой подход позволит, в случае необходимости, платежной системе MireaPay наращивать количество кошельков на каждом узле, почти до бесконечности, расходуя минимум вычислительных ресурсов.
• 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.
• Ключ шардирования, или sharding key, – это тот самый столбец (или несколько столбцов) в ваших данных, по которому система решает, в какой шард запихнуть ту или иную строчку.

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). Читайте в нашей новой статье про горизонтальное масштабирование кластера GP путем добавления новых узлов.

При данном подходе таблица разделяется на партиции по принципу выбранных колонок. Например, если у вас есть таблица users с полями id, name, age, fav_sport, fav_food, то можно разделить её на партиции users_identity с полями id, name, age и users_preferences с полями id, fav_sport и fav_food. Также техника реализована в некоторых традиционных реляционных СУБД (опция Sharding в Oracle Database). Важно заранее подумать о том, как вы будете решать вопросы консистентности при решардинге. А потом ещё раз, и ещё, и ещё, особенно, если бизнес будет расти и данных будет становиться всё больше.

Затем отключаем старый шардирование это шард и переключаемся на новый, адресуя все запросы исключительно ему. В этом методе существует специальный каталог (Directory), который отслеживает, в каком шарде находятся данные. Мы условно «хардкодим» значения в некий список, по типу Вася — Шард1, Никита — Шард2, Ольга — Шард3. При запросе к данным сначала обращаются к каталогу, который указывает нужный шард. Есть несколько проверенных временем способов делить данные по шардам. 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.

Поэтому необходимо внимательно оценить преимущества и недостатки перед внедрением шардирования в систему. Распределяя данные по нескольким машинам, шардинг позволяет осуществлять горизонтальное масштабирование, которое является более экономичным и управляемым процессом, чем вертикальное масштабирование (модернизация существующего оборудования). Оба подхода можно рассматривать как способы горизонтального масштабирования, повышения производительности и доступности БД за счет разделения больших объемов данных на более мелкие логические или физические части. Однако, несмотря на общий принцип, они довольно сильно отличаются друг от друга в деталях реализации и областях применения.

Этот метод часто используется для разделения базы данных на более мелкие, более управляемые части, при этом каждый шард предназначен для определенных таблиц или групп таблиц, связанных с конкретными аспектами приложения. В базе данных есть таблица orders, её мы и хотим шардировать по customer_id при помощи хеширования (hash-based sharding). Администратор системы (или автоматизированный инструмент) определяет границы диапазонов для ключа шардинга. Маршрутизатор получает запрос, смотрит на значение этого ключа и сравнивает его с известными диапазонами, чтобы определить целевой ICO шард.