Zvládnutí rozdělování databází: strategie a osvědčené postupy

Rozdělení databáze (sharding) je vzor architektury databáze, kdy je velká datová sada rozdělena na menší, lépe spravovatelné části zvané "shardy". Každý oddíl je uložen na samostatném databázovém serveru, aby se zlepšil výkon, škálovatelnost a dostupnost.

Tento přístup pomáhá rozložit zátěž a zajišťuje, že se žádný server nestane úzkým místem, což umožňuje systému efektivně zpracovávat více dat a vyšší objemy transakcí. Každý oddíl pracuje samostatně, ale dohromady tvoří jeden logický databázový systém. Kromě toho může sharding databází zlepšit odolnost proti chybám tím, že izoluje selhání na jednotlivé oddíly, což umožňuje zbytku systému pokračovat v bezproblémovém provozu.

V tomto příspěvku si rozebereme výhody shardingu databází, jeho srovnání s jinými metodami organizace databází a způsob, jakým pomáhá udržet vaše data v bezpečí a dostupná.

Je všeobecně známo, že podniky čelí nebývalému nárůstu dat. Objem, rychlost a rozmanitost informací, které firmy potřebují zpracovávat a analyzovat, každoročně exponenciálně narůstá

.Podle průzkumu se očekává, že objem dat vytvořených a replikovaných po celém světě se v letech 2021-2025 téměř zdvojnásobí a dosáhne ohromující hodnoty 181 zettabytů (tj. 181 miliard terabytů). Tento masivní příliv dat představuje příležitosti i výzvy. Nabízí sice potenciál pro hlubší vhled a informovanější rozhodování, ale zároveň vytváří obrovský tlak na databázové systémy. S rostoucím objemem dat tradiční databázové architektury často nestíhají držet krok, což vede ke zpomalení dotazů, snížení výkonu a možným selháním systému.

Zde přichází na řadu sharding databází. Díky rozdělení dat na více serverů umožňuje sharding firmám horizontálně škálovat databáze a efektivně tak držet krok se stále rostoucími požadavky na data. Umožňuje firmám udržet vysoký výkon a rychlou odezvu, i když se jejich datová stopa rozšiřuje.

Představte si sharding databáze jako rozložení váhy. Řekněme, že potřebujete vynést do schodů několik tašek, které dohromady váží sto kilogramů. Zatímco někteří lidé mohou tašky nosit sami, jiní s tím budou mít problémy. Rozdělení zavazadel mezi více osob znamená, že každý může nést lehčí náklad. Bude to mnohem menší zátěž, protože žádná osoba nemusí nést tak velkou zátěž.

Database sharding je na tom podobně. Sdílení zátěže méně zatěžuje servery a uvolňuje je k efektivnější práci pro všechny zúčastněné.

Rozdělení databází je důležité pro podniky, které zpracovávají velké objemy dat a potřebují k nim přistupovat průběžně. Bez rozdělení databází může server běžet příliš pomalu a způsobit uživatelům frustraci.

Stalo se vám někdy, že se váš počítač zpomalil, když jste měli otevřeno příliš mnoho programů? Databázové servery čelí podobnému efektu, když mají příliš mnoho dat a příliš mnoho lidí, kteří se k nim snaží přistupovat. Tento velký objem dat ve spojení s vysokou aktivitou má za následek pomalejší odezvu a v nejhorším případě i výpadky serveru.

Rozdělení databáze je chytrý způsob rozdělení informací tak, aby firmy mohly ukládat velké objemy dat a rychle k nim přistupovat. Zde je několik dalších konkrétních výhod sharded databáze.

Pokud jste se někdy obávali, že vám dojde databázové úložiště, více oddílů vám umožní škálování. Jakmile dosáhnete svého datového limitu, můžete jednoduše přidávat další oddíly, čímž zabráníte datovému přetížení nebo případnému vypnutí. Databázové servery můžete také více využít rozdělením datových sad. Snižujete tak riziko přetížení konkrétního serveru a zároveň průběžně přivádíte další data.

Nejvýznamnější výhodou sharded databáze je rychlejší odezva. Další užitečnou metaforou je představit si systém správy databází jako knihovnu.

Představte si, že jste v knihovně a snažíte se najít konkrétní knihu. Chtěli byste raději prohledávat regál s tisíci knihami nebo sto knihami? Rozdělení databáze využívá stejné množství informací, ale je rozděleno do menších řádků. Tato funkce znamená, že váš systém správy databází může rychleji načítat informace, což vede k rychlejší práci.

Příliš mnoho dat zpracovaných v krátkém čase může přetížit systém správy databází. Jedním z nejčastějších důsledků je výpadek služby, který má za následek hodiny nebo dokonce dny ztráty produktivity podniku.

Database sharding tomu předchází tím, že snižuje zátěž systému a zabraňuje přílišné závislosti na jedné formě úložiště. To znamená, že i v případě náhlé nedostupnosti jednoho střepu mohou ostatní střepy pracovat nezávisle.

Abyste pochopili, jak funguje rozdělení databáze, pomůže vám představit si data jako řadu uspořádaných polic. Databáze ukládá informace pomocí směsi řádků a sloupců, která se nazývá datová sada.

Když tyto střípky rozdělíte mezi více počítačů, vytvoříte uzel. Všechny vaše oddíly jsou rozděleny do více uzlů, ačkoli všechny obsahují stejné informace o celé databázi. Vaše datová sada je pak rozdělena na oddíly, klíč oddílu a tzv. architekturu sdíleného ničeho.

Technický termín pro každý z rozdělených kusů dat je "logický oddíl". Fyzický počítač, na kterém jsou tyto logické oddíly uloženy, se nazývá "fyzický oddíl" nebo někdy "databázový uzel".

Oddíly - nebo konkrétně logické oddíly - si můžete představit jako různé knihy na policích vaší databáze. Každý z nich obsahuje jedinečné informace a záleží jen na vás, kam a jak je chcete uložit.

Dobře uspořádaná data jsou klíčem k hladkému chodu podniku. Klíč střepů je způsob, jak správně uspořádat data podle typu, čímž se sníží ztráta času při hledání potřebných dat.

Každá datová sada je dodávána ve sloupcích vyplněných řádky. Klíč oddílu je způsob, jakým vývojáři rozhodují o tom, které řádky v každé datové sadě mají být seskupeny do oddílu. Tyto střepové klíče mohou pocházet z existujících sloupců nebo z úplně nových. Výběr správného klíče shardu je pro efektivitu vaší sharded databáze klíčový. Vhodně zvolený klíč oddílu zajišťuje rovnoměrné rozložení dat mezi oddíly, čímž zabraňuje tomu, aby se některý z nich stal úzkým místem.

Pomáhá také udržovat výkonnost dotazů, protože umožňuje systému rychle vyhledat příslušné oddíly při provádění dotazu. Klíče oddílů jsou často založeny na často přístupných nebo logicky seskupených datech, jako jsou ID zákazníků, geografické oblasti nebo časové značky.

Seskupením souvisejících dat mohou klíče oddílů zlepšit operace čtení a zápisu, čímž se zefektivní vyhledávání a správa dat. Volba špatného klíče oddílu však může vést k nerovnoměrnému rozložení dat, zvýšenému zatížení některých uzlů a v konečném důsledku ke snížení výkonu.

Architektura "shared-nothing" je systém správy databází, který pracuje s několika nezávislými částmi. To znamená, že každý vytvořený fyzický střep bude pracovat pouze s daty, která obsahuje - nemůže čerpat data z jiného fyzického střepu.

Je však možné vytvořit systém střepů, kde více střepů může čerpat data z jiných zdrojů. Vytvoření softwarové vrstvy je jedním ze způsobů, jak koordinovat ukládání dat a zajistit přístup k více oddílům najednou.

Přestože je sharding neuvěřitelně efektivní způsob, jak zlepšit dobu odezvy a sdílený přístup, má i své nevýhody. O tom, zda je pro vás sharding vhodnou metodou, rozhodne velikost vaší firmy a četnost načítání velkých objemů dat.

Rozdělení databází výrazně zvyšuje náklady na infrastrukturu, protože k distribuci dat je zapotřebí více serverů nebo uzlů. Toto znásobení hardwaru nejenže zvyšuje počáteční náklady na vybavení, ale vede také k vyšším průběžným nákladům na spotřebu energie, prostory datového centra a sítě.

Složitost správy rozděleného systému navíc často vyžaduje více kvalifikovaných pracovníků nebo další školení, což dále zvyšuje provozní náklady. Tyto zvýšené výdaje mohou být značné. Pro mnoho podniků, které pracují s velkými objemy dat, však může lepší škálovatelnost a výkon ospravedlnit investici.

Dalším obtížným aspektem shardingu databáze je úroveň složitosti, kterou přidává do podnikových operací. Místo správy jediné databáze musíte svou pozornost rozdělit mezi více fyzických oddílů (nebo uzlů).

Menší firmy, které zatím nepotřebují velké objemy dat, mohou sharding považovat za zbytečně složitý. Pro malé podniky, které plánují škálování, by však sharding mohl být nakonec přínosem.

Nerovnoměrné rozdělení dat mezi oddíly je při rozdělování databází významným problémem. Tato nerovnováha může vést k omezení výkonu na přetížených oddílech, k plýtvání zdroji na nedostatečně využívaných oddílech a ke zvýšené složitosti správy systému.

Když se jeden oddíl stane "horkým místem" pro dotazy, může mít problém udržet krok s poptávkou, což podkopává hlavní cíl shardingu: rovnoměrně rozložit zátěž pro optimální výkon.

Pokročilé databázové systémy však často nabízejí funkce automatického vyvažování. Tyto systémy dokáží zjistit nerovnoměrné rozložení a přerozdělit data mezi oddíly tak, aby byla zachována rovnováha, čímž je zajištěn konzistentní výkon a efektivní využití zdrojů bez nutnosti manuálního zásahu.

Výběr správného databázového systému, jako je např InterSystems IRIS, je pro zmírnění těchto problémů zásadní. Tyto systémy mají vestavěné balancéry, které mohou sledovat zatížení oddílů a automaticky měnit místo uložení dat. Díky tomu se můžete soustředit na používání dat a ne na správu jejich distribuce.

Rozdělení databází je v zásadě flexibilní a poskytuje podnikům větší kontrolu nad jejich daty a jejich uspořádáním. Existuje však několik hlavních metod, které byste měli před zahájením prozkoumat.

Rozdělení na základě rozsahu, známé také jako dynamické rozdělení, rozděluje řádky databáze na základě jejich hodnoty. Jakýkoli rozsah, který se rozhodnete použít, se stane klíčem oddílu pro rychlý a snadný přístup.

Pokud se například rozhodnete rozdělit své zákazníky podle jejich odvětví, můžete použít klíč oddílu pro jejich rychlé vyhledání v databázi. Použitá aplikace automaticky kategorizuje a ukládá informace o zákazníkovi do určitého uzlu. Pokud potřebujete najít ještě konkrétnější záznam, můžete provést i zpětné porovnání.

Rozdělení na základě rozsahu se snadno implementuje a věrně kopíruje práci s tabulkou s dobře uspořádanými daty. Snadno však může dojít k náhodnému přetížení jednoho uzlu příliš velkým množstvím dat

.Praktický případ použití: Rozdělení na základě rozsahu je ideální pro platformy elektronického obchodování, které kategorizují produkty podle cenového rozpětí nebo zákazníky podle data registrace. Je vhodný také pro finanční aplikace, které spravují transakce v určitém rozmezí dat.

Pokud chcete mít jemnou kontrolu nad menšími detaily, použijte hashed sharding. Tato metoda shardingu funguje tak, že se určitému řádku v databázi přiřadí klíč shardu prostřednictvím "hashovací funkce".

Hashovací funkce automaticky převezme informace z určeného řádku a vytvoří "hashovací hodnotu". Tato hashovací hodnota funguje jako klíč střepu a ukládá informace o vybraném fyzickém střepu.

Hashed sharding je oblíbený kvůli tomu, jak rovnoměrně rozděluje data mezi fyzické střepy, čímž snižuje riziko přetížení konkrétního stroje. Nedokáže však rozlišovat informace na základě hlubšího významu, takže je třeba použít určitý dohled. Hashed sharding je užitečný zejména pro platformy sociálních médií nebo velké webové aplikace, kde je třeba uživatelská data rovnoměrně rozložit, aby jeden server nebyl příliš vytížen.

Další formou shardingu, která je podobná tabulkovému procesoru, je sharding adresářů. Tato přístupná metoda poskytuje vyhledávací tabulku, která umožňuje propojit sloupce databáze s klíči střepů. Každá aplikace, která ukládá informace na základě konkrétního detailu, například barvy nebo data, se nejprve odkazuje na vyhledávací tabulku.

Directory sharding je mezi správci databází oblíbený pro to, jak efektivně organizuje informace na základě důležitých detailů. Rozsah není omezen a každý střep má větší význam než jen čísla. Jedinou nevýhodou je možnost nesprávného uspořádání, pokud vyhledávací tabulka obsahuje nepřesné informace

.Praktický případ použití: Sdílení adresářů je vhodné pro systémy správy obsahu (CMS) nebo systémy správy zásob, kde je třeba rychle najít položky na základě konkrétních atributů, jako je kategorie nebo značka.

Tato metoda shardingu je klíčová pro podniky, které shromažďují velký objem geografických dat. Geo-sharding rozděluje informace podle detailů, jako je město, okres nebo čtvrť.

Tato metoda shardingu má také výhodu podle toho, kde se fyzické oddíly nacházejí. Konkrétní město nebo obec může fungovat jako klíč střepu a ukládat informace o zákaznících podle toho, jak blízko se nacházejí k fyzickému střepu. Tato metoda vede ke zkrácení doby odezvy. Výhody geo shardingu však fungují pouze tehdy, pokud je mezi zákazníkem a fyzickým shardem kratší fyzická vzdálenost. Existuje také riziko nerovnoměrného rozložení dat, pokud je v jedné oblasti větší množství zákazníků než v jiné

.Praktický případ použití: Geo sharding je ideální pro logistické a doručovací služby, aplikace pro sdílení jízd nebo jakékoli aplikace, kde uživatelský komfort závisí na nízké latenci a lokalizovaném přístupu k datům.

Sdílení založené na vztazích, známé také jako sdílení založené na entitách, sdružuje podobná data na stejném fyzickém oddílu. Tato metoda je jedinečná oproti ostatním aplikacím shardingu, protože není nutné oddělovat tolik dat.

Výsledkem je, že sharding založený na vztazích snižuje výpočetní výkon potřebný ke společnému načítání podobných dat. Jeho hlavní nevýhodou je složitost a možnost náhodného seskupení nesourodých dat

.Praktický případ použití: Rozdělení na základě vztahů je ideální pro systémy řízení vztahů se zákazníky (CRM) nebo pro jakékoli aplikace, které využívají seskupování souvisejících entit, jako jsou objednávky a zákazníci nebo produkty a kategorie, aby se zlepšil výkon dotazů a zkrátila doba vyhledávání.

Rozdělení databáze není tak složité, jak se zdá. Podobně jako při sestavování nové tabulky si musíte ujasnit, jaký je váš konečný cíl a jak vám k němu může sharding pomoci.

Potřebujete efektivněji uspořádat konkrétní informace? Co takhle zrychlit dobu odezvy pro zákazníky, kteří bydlí blíže fyzickým oddílům? Bez ohledu na zvolenou metodu shardingu existuje určitý postup, jak začít:

1. Vyberte si schéma rozdělení - zeptejte se sami sebe na data, která chcete rozdělit. Proč chcete tato data rozdělit a jak?
2. Určete si metodu organizace - ačkoli existuje mnoho metod shardingu, zvažte výběr z výše uvedených běžných metod.
3. Vyberte si cílovou infrastrukturu - zúžte počet serverů, na kterých budete vytvářet oddíly, a odhadněte, kolik dat budete ukládat.
4. Vytvořte jedinečnou směrovací vrstvu - musíte určit, jak bude aplikace ukládat data a později se na ně dotazovat.

Provedení plánu migrace - nakonec musíte rozhodnout, jak všechny tyto informace migrujete s minimálními prostoji. Mnoho moderních řešení pro správu dat tento proces zefektivňuje tím, že jej zabudovávají do svých softwarových nabídek.

Možná vás zajímá, zda existují i jiné způsoby, jak můžete své informace uspořádat, uložit a vyhledat. Přestože se sharding databáze rychle stává metodou pro větší podniky, můžete vyzkoušet také následující.

Pokud jednoduše potřebujete rychlejší odezvu, zvažte optimalizaci svých obchodních operací pomocí vertikálního škálování. Tento jednoduchý přístup jednoduše přidá databázovému serveru více paměti RAM nebo procesoru, aby zvládl větší provoz.

Tato možnost je méně nákladná než rozdělení databáze, ale také nemá stejnou flexibilitu při organizaci dat.

Replikace je staromódnější způsob organizace databáze. Na rozdíl od přizpůsobeného algoritmu shardingu databáze replikace duplikuje přesné kopie databáze a ukládá je na samostatné servery.

Protože sharding databáze nevytváří kopie informací, může být replikace pro váš obchodní model vhodnější. Možná se více obáváte ztráty dat než jejich uspořádání.

Rozdělení je metoda, která rozděluje databázovou tabulku do různých skupin. Horizontální rozdělení rozděluje data na řádky, zatímco vertikální rozdělení rozděluje data na sloupce.

Rozdělení databáze je podobné, protože také rozděluje data do různých skupin s jedinečnými řádky. Tyto informace však ukládá v různých uzlech. Rozdělení na oddíly rozdělí tyto informace do jednoho počítače.

Rozdělení databáze je neuvěřitelně užitečný způsob, jak snížit prostoje a efektivněji organizovat informace. Je však spojen s nutností učit se a pro některé obchodní modely může být příliš složitý.

Jedno je jisté: firmy, které chtějí růst, musí mít promyšlenou strategii, jak ukládat a distribuovat data.

Více než 90 % organizací v nedávném průzkumu dosáhlo po investici do dat měřitelné hodnoty. Ať už se snažíte ušetřit čas při načítání dat, nebo se obáváte přetížení databázového serveru, optimalizace databáze se vám v budoucnu vyplatí.

Distribuci dat nemusíte řešit sami. InterSystems IRIS vám poskytuje několik špičkových nástrojů, které vás zbaví těžké práce a zároveň pomohou vašemu podniku škálovat.

Co InterSystems IRIS odlišuje, je jeho pozoruhodná flexibilita při škálování. Ať už potřebujete škálovat přidáním více zdrojů na jeden server, nebo škálovat rozdělením dat na více serverů, InterSystems IRIS se přizpůsobí vašim potřebám.

Tato flexibilita vám umožní začít v malém a rozšiřovat databázovou infrastrukturu v souladu s vašimi obchodními požadavky, aniž by bylo nutné provádět zásadní změny nebo migrace.

InterSystems IRIS také nabízí bezproblémové přechody mezi různými přístupy škálování. S rostoucím objemem dat můžete snadno přecházet z vertikálního na horizontální škálování, čímž zajistíte, že výkon databáze bude držet krok s růstem vašeho podniku.

Tato škálovatelnost v kombinaci s inteligentní distribucí dat a funkcemi automatického vyvažování činí z InterSystems IRIS ideální volbu pro podniky všech velikostí, které chtějí zajistit budoucnost své datové infrastruktury.