Шардинг Как Паттерн Архитектуры Базы Данных

Подробнее про этот выбор между быстродействием и согласованностью — см. При использовании автоматически вычисляемых колонок стоит учитывать, что для оптимизации работы операция select_rows выводит из предиката диапазон затрагиваемых ключей. Если в предикате некоторые значения вычисляемых колонок не заданы явно, то YTsaurus попробует дополнить условие значением вычисляемых колонок. В текущей реализации результат будет успешным, только в том случае если те колонки, от которых зависит вычисляемая, в предикате определяются равенством или с помощью оператора IN. Вычисление явно заданных значений вычисляемых колонок в выводе диапазонов не происходит.

Как один из вариантов, можно взять достаточно большой диапазон виртуальных сегментов, делящийся на достаточно большое количество разных чисел. Это позволит при добавлении новых сегментов минимизировать решардинг, способом описанным выше. Шардинг — прием, который позволяет распределять данные между разными физическими серверами.

Общее Описание Шардинга В Reindexer И Особенности Реализации

Ваш клиент получил ключ, сразу определил, на какой сервер идти, и сразу пошел на этот сервер. Одно из возможных решений – конкатенировать URL и написать хеш-функцию, отображающую получившиеся строки на фиксированное число ячеек, которые затем можно динамически отображать на шарды. Если количество ячеек достаточно велико, скажем, миллион, то в каждый шард их можно поместить довольно много. В результате мы получаем многие преимущества динамического секционирования, не заводя гигантскую таблицу отображения. Обычно хорошим ключом секционирования является идентификатор какой-нибудь важной сущности в базе данных.

Когда все данные находятся в одной базе данных, объединения могут быть легко выполнены. Теперь, когда вы обрабатываете базу криптоаналитик данных, объединения должны выполняться на нескольких сетевых серверах, что может привести к дополнительной задержке вашего сервиса. Шардинг (также известный как разделение данных) – это процесс разделения большого набора данных на множество небольших разделов, которые размещаются на разных машинах. В данной статье рассматривается широко применимый способ разделения данных – шардинг.

Распределение По Хеш-функции

Репликация, партиционирование и шардирование — ключевые подходы, которые позволяют распределять данные, повышать производительность и гарантировать доступность. При решардировании сортированной таблицы можно как явно указать желаемые граничные ключи, так и передать параметр tablet_count. https://www.xcritical.com/ Во втором случае система попробует самостоятельно равномерно разбить таблицу на требуемое число таблетов. Здесь ключевым моментом являются части – горячая и холодная. В нем просто добавили несколько серверов, явно не решардили, данные естественным образом заэкспайрились – получилась новая схема шардинга.

При разработке нового проекта в качестве основной СУБД нередко выбираются реляционные базы данных, такие, как PostgreSQL или MySQL. Первое время у проекта мало пользователей, и потому все данные помещаются в один сервер. Нельзя заранее сказать, какой функционал в нем станет основным, а какой шардинг будет выкинут. Есть много историй о том, как мобильный дейтинг в итоге превращался в криптомессанджер, и подобного рода. РСУБД удобны на ранних этапах, потому что они универсальны. Так, PostgreSQL из коробки имеет встроенный полнотекстовый поиск, умеет эффективно работать с геоданными, а также подходит для хранения очередей и рассылки уведомлений.

Промахнетесь с ключом – получите кривое распределение данных, какие-то шарды будут перегружены (“горячие” шарды), а масштабировать все это добро в будущем станет очень больно. В этом случае создается дамп, содержащий все неймспейсы базы данных с текущего узла, включая шардируемые. В дамп попадают только локальные данные, записи с других шард в него не включаются. Напомню, что решардингом, в отличие от перебалансировки, называется изменение числа vbucket’ов или же полное изменение схемы шардирования. Здесь очень многое зависит от конкретной ситуации, поэтому далее мы будем говорить о решардинге только в контексте изменения числа vbucket’ов.

Это упрощает равномерное разделение данных по секциям и позволяет гибко адаптироваться к непредвиденным изменениям.
В отличии от репликации, шардирование не дублирует данные, а разделяет их по нодам.
Первое время у проекта мало пользователей, и потому все данные помещаются в один сервер.
За управление шардированием в Managed Service for Sharded PostgreSQL отвечают хосты с ролями ROUTER (маршрутизация запросов пользователей) и COORDINATOR (хранение конфигурации шардов).
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.
В этом случае вы можете просто выполнить операцию по модулю над идентификатором приложения с номером 4 и взять остаток, чтобы определить, на каком сервере должны быть размещены данные приложения.

Этот метод очень эффективен при балансировке нагрузки и повышении производительности запросов, поскольку сокращает количество строк, по которым идет поиск в каждом запросе. Способ создания распределенных хеш-таблиц, при котором вывод из строя одного или более серверов-хранилищ не приводит к необходимости полного переразмещения всех хранимых ключей и значений. Консистентное хеширование позволяет перераспределять только те ключи, которые использовались удаленным сервером или которые будут использоваться новым сервером.

MySQL — это реляционная система управления базами данных с открытым исходным кодом. Для решардирования таблицы используется команда reshard-table. Перед выполнением команды таблица должна быть отмонтирована. Каждый граничный ключ состоит из некоторого префикса ключевых колонок таблицы. Например, для таблицы с тремя ключевыми колонками типов int64, string, double допустимы граничные ключи , 10, 50; foo, 100; bar; 1.234. Каждый таблет сортированной таблицы отвечает за некоторый диапазон ключей.

Документы в MongoDB хранятся в JSON или BSON, работа с такой моделью проще кодируется и проще управляется, а внутренняя группировка релевантных данных обеспечивает дополнительный выигрыш в быстродействии. Простыми словами объясним эти подходы к масштабированию систем хранения данных. На понятном примере и без использования сложной терминологии. Репликация, партиционирование и шардирование — взаимодополняющие технологии, их выбор зависит от требований к масштабируемости, отказоустойчивости и производительности.

Каждый запрос выполняется, либо на одном шарде, либо на всех шардах. Выполнение запросов на подмножествах шардов на данный момент не поддерживается. На мой взгляд, наиболее правдоподобным и универсальным вариантом на сегодняшний день является использование потоковой репликации с удалением лишних данных по окончании репликации по сценарию (3).

Ведущие серверы используются для чтения и изменения данных, а ведомые — только для чтения. Однако в более сложных схемах репликации может быть и несколько мастеров. Далее рассмотрим эти способы увеличения производительности СУБД. При указании параметра tablet_count система попробует автоматически выбрать подходящие граничные ключи.