Beherrschen von Datenbank-Sharding: Strategien und bewährte Praktiken

Datenbank-Sharding ist ein Datenbankarchitekturansatz, bei dem ein großer Datensatz in kleinere, besser zu verwaltende Teile, so genannte "Shards", aufgeteilt wird. Jeder Shard wird auf einem separaten Datenbankserver gespeichert, um die Leistung, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit zu verbessern.

Dieser Ansatz trägt dazu bei, die Last zu verteilen und stellt sicher, dass kein einzelner Server zu einem Engpass wird, so dass das System mehr Daten und höhere Transaktionsvolumina effizient verarbeiten kann. Jeder Shard arbeitet unabhängig, zusammen bilden sie aber ein einziges logisches Datenbanksystem. Darüber hinaus kann das Sharding von Datenbanken die Fehlertoleranz verbessern, indem es Ausfälle auf einzelne Shards isoliert, so dass der Rest des Systems reibungslos weiterarbeiten kann.

In diesem Beitrag werden wir die Vorteile des Sharding von Datenbanken aufschlüsseln, erklären, wie es im Vergleich zu anderen Methoden der Datenbankorganisation funktioniert und wie es dazu beiträgt, dass Ihre Daten sicher und zugänglich bleiben.

Es ist allgemein bekannt, dass Unternehmen mit einer noch nie dagewesenen Datenflut konfrontiert sind. Der Umfang, die Geschwindigkeit und die Vielfalt der Informationen, die Unternehmen verarbeiten und analysieren müssen, nehmen jedes Jahr exponentiell zu.

Studienergebnissen zufolge wird sich von 2021 bis 2025 die Menge der weltweit erstellten und replizierten Daten voraussichtlich fast verdoppeln und dann 181 Zettabyte (181 Milliarden Terabyte) erreichen. Dieser massive Zustrom von Daten bietet sowohl Chancen als auch Herausforderungen. Er bietet zwar die Möglichkeit, tiefere Einblicke zu gewinnen und fundiertere Entscheidungen zu treffen, setzt aber auch die Datenbanksysteme unter immensen Druck. Wenn das Datenvolumen wächst, können herkömmliche Datenbankarchitekturen oft nicht mehr mithalten, was zu langsameren Abfragezeiten, geringerer Leistung und potenziellen Systemausfällen führt.

Hier kommt das Datenbank-Sharding ins Spiel. Durch die Verteilung von Daten auf mehrere Server ermöglicht Sharding Unternehmen eine horizontale Skalierung ihrer Datenbanken, um mit den ständig steigenden Datenanforderungen Schritt halten zu können. Es ermöglicht Unternehmen, eine hohe Leistung und schnelle Reaktionszeiten beizubehalten, auch wenn ihr Datenbestand wächst.

Stellen Sie sich das Sharding von Datenbanken als eine Gewichtsverteilung vor. Nehmen wir an, Sie müssen mehrere Taschen über eine Treppe tragen, die zusammen fünfzig Kilo wiegen. Während es für manche Menschen durchaus möglich ist, die Taschen selbst zu tragen, werden andere damit Schwierigkeiten haben. Durch die Aufteilung des Gepäcks auf mehrere Personen kann jeder eine leichtere Last tragen. Es wird viel weniger Belastung geben, da die Einzelperson kein so großes Gewicht tragen muss.

Datenbank-Sharding funktioniert ganz ähnlich. Durch die Lastenteilung werden die Server weniger belastet, so dass sie für alle Beteiligten effizienter arbeiten können.

Das Sharding von Datenbanken ist für Unternehmen, die mit großen Datenmengen umgehen und auf diese fortlaufend zugreifen müssen, unerlässlich. Ohne Datenbank-Sharding kann ein Server zu langsam laufen und zu einer frustrierenden Erfahrung für die Benutzer führen.

Haben Sie festgestellt, dass Ihr Computer langsamer wird, wenn Sie zu viele Programme geöffnet haben? Ähnlich verhält es sich mit Datenbankservern, wenn zu viele Daten vorhanden sind und zu viele Personen darauf zugreifen wollen. Dieses große Datenvolumen in Verbindung mit hoher Aktivität führt zu einer verlangsamten Reaktionszeit und im schlimmsten Fall zu Serverausfällen.

Das Sharding von Datenbanken ist ein intelligenter Weg, Informationen aufzuteilen, damit Unternehmen sowohl große Datenmengen speichern als auch schnell darauf zugreifen können. Hier sind einige weitere spezifische Vorteile einer gesplitteten Datenbank.

Wenn Sie sich jemals Sorgen gemacht haben, dass Ihnen der Datenbankspeicher ausgeht, ermöglichen Ihnen mehrere Shards die Skalierung. Sie können einfach weitere Shards hinzufügen, wenn Sie Ihr Datenlimit erreicht haben, um Datenengpässe oder mögliche Abschaltungen zu vermeiden. Sie können Ihre Datenbankserver auch besser auslasten, indem Sie Ihre Datenbestände aufteilen. Sie verringern das Risiko der Überlastung eines bestimmten Servers, während Sie gleichzeitig immer mehr Daten einspeisen.

Der größte Vorteil einer gesplitteten Datenbank sind schnellere Antwortzeiten. Eine weitere hilfreiche Metapher ist, sich Ihr Datenbankmanagementsystem wie ein Bücherregal vorzustellen.

Stellen Sie sich vor, Sie sind in einer Bibliothek und suchen ein bestimmtes Buch. Würden Sie lieber ein Bücherregal mit tausend Büchern durchstöbern oder eines mit hundert? Beim Sharding von Datenbanken wird dieselbe Informationsmenge verwendet, aber in kleinere Zeilen aufgeteilt. Diese Funktion führt dazu, dass Ihr Datenbankmanagementsystem Informationen schneller abrufen kann, was zu einem schnelleren Zugriff führt.

Zu viele Daten, die in kurzer Zeit verarbeitet werden, können Ihr Datenbankmanagementsystem überlasten. Eine der häufigsten Folgen ist ein Service-Ausfall, der zu stunden- oder gar tagelangen Produktivitätseinbußen führt.

Datenbank-Sharding beugt dem vor, indem es die Belastung Ihres Systems reduziert und eine zu große Abhängigkeit von einer Speicherform verhindert. Das bedeutet, dass selbst wenn ein Shard plötzlich nicht mehr verfügbar ist, die anderen Shards weiterhin unabhängig voneinander arbeiten können.

Um zu verstehen, wie das Sharding von Datenbanken funktioniert, ist es hilfreich, sich Ihre Daten als eine Reihe von organisierten Regalen vorzustellen. Ihre Datenbank speichert Ihre Informationen in einer Mischung aus Zeilen und Spalten, die als Datensatz bezeichnet wird.

Wenn Sie diese Shards auf mehrere Computer aufteilen, haben Sie einen Knoten erstellt. Alle Ihre Shards sind in mehrere Knoten aufgeteilt, die jedoch alle die gleichen Informationen über die gesamte Datenbank enthalten. Ihr Datensatz wird dann in Shards, einen Shard-Schlüssel und eine so genannte Shared-Nothing-Architektur aufgeteilt.

Der Fachbegriff für jedes Ihrer geteilten Datenpakete ist "logischer Shard". Der physische Computer, auf dem diese logischen Shards gespeichert sind, wird als "physischer Shard" oder manchmal auch als "Datenbankknoten" bezeichnet.

Sie können sich Shards - oder genauer gesagt logische Shards - wie all die verschiedenen Bücher in den Regalen Ihrer Datenbank vorstellen. Jeder enthält einzigartige Informationen, und es liegt an Ihnen, wo und wie Sie sie speichern möchten.

Gut organisierte Daten sind der Schlüssel zum reibungslosen Betrieb eines Unternehmens. Mit einem Shard Key können Sie die Daten ordnungsgemäß nach Typ ordnen und so Zeitverluste bei der Suche nach den benötigten Daten vermeiden.

Jeder Datensatz besteht aus Spalten und Zeilen. Anhand eines Shard Keys entscheiden die Entwickler, welche Zeilen in jedem Datensatz zu einem Shard zusammengefasst werden sollen. Diese Shard Keys können aus bestehenden oder ganz neuen Spalten stammen. Die Wahl des richtigen Shard Keys ist entscheidend für die Effizienz Ihrer Scherben-Datenbank. Ein gut gewählter Shard Key stellt sicher, dass die Daten gleichmäßig auf die Shards verteilt werden und verhindert, dass ein einzelner Shard zu einem Engpass wird.

Er trägt auch dazu bei, die Abfrageleistung aufrechtzuerhalten, da er es dem System ermöglicht, die relevanten Shards bei der Ausführung einer Abfrage schnell zu finden. Shard Keys basieren häufig auf häufig abgerufenen oder logisch gruppierten Daten, wie z. B. Kunden-IDs, geografischen Regionen oder Zeitstempeln.

Durch die Gruppierung zusammengehöriger Daten können Shard Keys die Lese- und Schreibvorgänge verbessern und so die Datenabfrage und -verwaltung effizienter gestalten. Die Wahl eines ungünstigen Shard Keys kann jedoch zu einer ungleichmäßigen Datenverteilung, einer erhöhten Belastung bestimmter Knoten und letztlich zu einer Leistungsverschlechterung führen.

Eine Shared-Nothing-Architektur ist ein Datenbankmanagementsystem, das mit mehreren unabhängigen Teilen arbeitet. Das bedeutet, dass jeder physische Shard, den Sie erstellen, nur mit den Daten arbeitet, die er enthält - er kann keine Daten von einem anderen physischen Shard beziehen.

Es ist jedoch möglich, ein Shard-System zu erstellen, bei dem mehrere Shards Daten aus anderen Quellen beziehen können. Die Erstellung einer Softwareschicht ist eine Möglichkeit, die Datenspeicherung zu koordinieren und den gleichzeitigen Zugriff auf mehrere Shards zu ermöglichen.

Sharding ist zwar eine unglaublich effektive Methode zur Verbesserung der Antwortzeiten und des gemeinsamen Zugriffs, aber es gibt auch Nachteile. Die Größe Ihres Unternehmens und die Häufigkeit, mit der Sie große Datenmengen abrufen, bestimmen, ob Sharding die richtige Methode für Sie ist.

Das Sharding von Datenbanken erhöht die Infrastrukturkosten erheblich, da mehrere Server oder Knoten für die Verteilung der Daten erforderlich sind. Diese Vervielfachung der Hardware erhöht nicht nur die anfänglichen Ausrüstungskosten, sondern führt auch zu höheren laufenden Kosten für den Stromverbrauch, den Platz im Rechenzentrum und die Vernetzung.

Darüber hinaus erfordert die Komplexität der Verwaltung eines gesplitteten Systems oft mehr qualifiziertes Personal oder zusätzliche Schulungen, was die Betriebskosten weiter erhöht. Diese erhöhten Kosten können erheblich sein. Aber für viele Unternehmen, die mit großen Datenmengen zu tun haben, kann die verbesserte Skalierbarkeit und Leistung die Investition rechtfertigen.

Ein weiterer schwieriger Aspekt des Shardings von Datenbanken ist der Grad der Komplexität, den es für Ihre Geschäftsabläufe bedeutet. Anstatt eine einzige Datenbank zu verwalten, müssen Sie Ihre Aufmerksamkeit auf mehrere physische Shards (oder Knoten) verteilen.

Kleinere Unternehmen, die noch keine großen Datenmengen benötigen, empfinden Sharding möglicherweise als unnötig komplex. Kleine Unternehmen, die eine Skalierung planen, könnten jedoch von Sharding profitieren.

Die ungleichmäßige Verteilung von Daten auf Shards ist eine große Herausforderung beim Sharding von Datenbanken. Dieses Ungleichgewicht kann zu Leistungsengpässen auf überlasteten Shards, zu vergeudeten Ressourcen auf unzureichend ausgelasteten Shards und zu einer erhöhten Komplexität bei der Systemverwaltung führen.

Wenn ein Shard zu einem "Hot Spot" für Abfragen wird, kann er nur schwer mit der Nachfrage Schritt halten, was das Hauptziel des Sharding untergräbt: die Last gleichmäßig zu verteilen, um eine optimale Leistung zu erzielen.

Moderne Datenbanksysteme bieten jedoch oft automatische Ausgleichsfunktionen. Diese Systeme sind in der Lage, eine ungleichmäßige Verteilung zu erkennen und die Daten neu auf die Shards zu verteilen, um das Gleichgewicht aufrechtzuerhalten und eine konsistente Leistung und eine effiziente Ressourcennutzung ohne manuelle Eingriffe zu gewährleisten.

Die Wahl des richtigen Datenbanksystems, wie z. B InterSystems IRISist entscheidend für die Bewältigung dieser Herausforderungen. Diese Systeme verfügen über integrierte Balancer, die Shard-Lasten überwachen und automatisch den Speicherort der Daten ändern können. Auf diese Weise können Sie sich auf die Nutzung Ihrer Daten konzentrieren, anstatt die Verteilung der Daten zu verwalten.

Das Sharding von Datenbanken ist grundsätzlich flexibel und gibt Unternehmen mehr Kontrolle über ihre Daten und deren Organisation. Es gibt jedoch einige wichtige Methoden, mit denen Sie sich beschäftigen sollten, bevor Sie beginnen.

Das auch als dynamisches Sharding bezeichnete bereichsbasierte Sharding unterteilt Datenbankzeilen auf der Grundlage ihres Wertes. Jeder Bereich, für den Sie sich entscheiden, wird zu einem Shard Key, der einen schnellen und einfachen Zugriff ermöglicht.

Wenn Sie sich beispielsweise dafür entscheiden, Ihre Kunden nach ihrer Branche zu unterteilen, können Sie einen Shard Key verwenden, um sie in der Datenbank schnell zu finden. Die von Ihnen verwendete Anwendung kategorisiert und speichert die Informationen des Kunden automatisch an einem bestimmten Knotenpunkt. Sie können auch einen umgekehrten Abgleich durchführen, wenn Sie einen noch spezifischeren Datensatz suchen.

Das bereichsbasierte Sharding ist einfach zu implementieren und ähnelt der Arbeit mit einem Tabellenkalkulationsprogramm mit gut organisierten Daten.

Praktischer Anwendungsfall: Das bereichsbasierte Sharding ist ideal für E-Commerce-Plattformen, die Produkte nach Preisklassen oder Kunden nach Registrierungsdaten kategorisieren. Es ist auch für Finanzanwendungen geeignet, die Transaktionen innerhalb bestimmter Datumsbereiche verwalten.

Wenn Sie eine feinere Kontrolle über kleinere Details wünschen, sollten Sie auf Hash-Sharding zurückgreifen. Bei dieser Sharding-Methode wird einer bestimmten Zeile in der Datenbank über eine "Hash-Funktion" ein Shard Key zugewiesen.

Die Hash-Funktion nimmt automatisch Informationen aus der angegebenen Zeile und erstellt einen "Hash-Wert". Dieser Hash-Wert fungiert als Ihr Shard Key und speichert Informationen über den von Ihnen gewählten physischen Shard.

Hashed Sharding wird bevorzugt, weil es die Daten gleichmäßig auf die physischen Shards verteilt und so das Risiko einer Überlastung eines bestimmten Rechners verringert. Es kann jedoch nicht zwischen Informationen unterscheiden, die auf einer tieferen Bedeutung beruhen, so dass Sie immer noch einen gewissen Überblick behalten müssen. Hashed Sharding ist besonders nützlich für Social-Media-Plattformen oder große Webanwendungen, bei denen die Benutzerdaten gleichmäßig verteilt werden müssen, damit ein Server nicht überlastet wird.

Eine andere Form des Shardings, die einer Tabellenkalkulation ähnelt, ist das Directory Sharding. Diese zugängliche Methode bietet eine Nachschlagetabelle, mit der Sie Datenbankspalten mit Shard Keys verknüpfen können. Jede Anwendung, die Informationen auf der Grundlage eines bestimmten Details speichert, z. B. Farbe oder Datum, greift zuerst auf die Nachschlagetabelle zu.

Directory Sharding ist bei Datenbankmanagern beliebt, weil es Informationen auf der Grundlage wichtiger Details effektiv organisiert. Es gibt keine Reichweitenbegrenzung, und jeder Shard hat mehr Bedeutung als nur Zahlen. Der einzige Nachteil ist das Potenzial für eine falsche Organisation, wenn die Nachschlagetabelle ungenaue Informationen enthält

. Praktischer Anwendungsfall: Directory Sharding eignet sich gut für Content-Management-Systeme (CMS) oder Bestandsverwaltungssysteme, bei denen Elemente anhand bestimmter Attribute wie Kategorie oder Tag schnell gefunden werden müssen.

Diese Sharding-Methode ist für Unternehmen, die eine große Menge an geografischen Daten sammeln, von entscheidender Bedeutung. Beim Geo-Sharding werden die Informationen nach Details wie Stadt, Bezirk oder Nachbarschaft aufgeteilt.

Diese Sharding-Methode hat auch den Vorteil, dass sich die physischen Shards dort befinden. Eine bestimmte Stadt oder ein bestimmter Ort kann als Shard Key fungieren und Kundeninformationen in Abhängigkeit von ihrer Nähe zu einem physischen Shard speichern. Diese Methode führt zu einer schnelleren Reaktionszeit. Die Vorteile von Geo-Sharding kommen jedoch nur zum Tragen, wenn die physische Entfernung zwischen dem Kunden und dem physischen Shard kürzer ist. Es besteht auch das Risiko einer ungleichmäßigen Datenverteilung, wenn es in einem Gebiet mehr Kunden gibt als in einem anderen

.Praktischer Anwendungsfall: Geo-Sharding ist ideal für Logistik- und Lieferdienste, Mitfahrgelegenheiten oder jede Anwendung, bei der die Benutzerfreundlichkeit von einer niedrigen Latenz und einem lokalisierten Datenzugriff abhängt.

Beim beziehungsbasierten Sharding, das auch als entitätsbasiertes Sharding bezeichnet wird, werden ähnliche Daten auf demselben physischen Shard zusammengefasst. Diese Methode unterscheidet sich von anderen Sharding-Anwendungen, da Sie nicht ganz so viele Daten trennen müssen.

Folglich reduziert das beziehungsbasierte Sharding die zum gemeinsamen Abrufen ähnlicher Daten erforderliche Rechenleistung.

Praktischer Anwendungsfall: Beziehungsbasiertes Sharding eignet sich hervorragend für Customer Relationship Management (CRM)-Systeme oder jede andere Anwendung, die von der Gruppierung zusammengehöriger Entitäten, wie z. B. Bestellungen und Kunden oder Produkte und Kategorien, profitiert, um die Abfrageleistung zu verbessern und die Abrufzeit zu verringern.

Das Sharding einer Datenbank ist nicht so kompliziert, wie es klingt. Ähnlich wie bei der Zusammenstellung einer neuen Tabellenkalkulation müssen Sie sich überlegen, welches Ziel Sie verfolgen und wie Sharding Ihnen dabei helfen kann.

Müssen Sie bestimmte Informationen effektiver organisieren? Wie wäre es, die Reaktionszeiten für Kunden zu verkürzen, die näher an den physischen Shards wohnen? Unabhängig davon, für welche Sharding-Methode Sie sich entscheiden, gibt es einen bestimmten Prozess für den Einstieg:

1. Wählen Sie Ihr Sharding-Schema - fragen Sie sich nach den Daten, die Sie aufteilen wollen. Warum wollen Sie diese Daten aufteilen und wie?
2. Bestimmen Sie Ihre Organisationsmethode - es gibt zwar viele Sharding-Methoden, aber Sie sollten sich für eine der oben genannten entscheiden.
3. Wählen Sie Ihre Zielinfrastruktur aus - grenzen Sie die Server ein, auf denen Sie Shards erstellen wollen, und schätzen Sie die Datenmenge ein, die Sie speichern wollen.
4. Erstellen Sie eine eindeutige Routing-Schicht - Sie müssen festlegen, wie Ihre Anwendung Daten speichern und später abfragen soll.

Führen Sie Ihren Migrationsplan aus - schließlich müssen Sie entscheiden, wie Sie all diese Informationen mit minimaler Ausfallzeit migrieren wollen. Viele moderne Datenverwaltungslösungen rationalisieren diesen Prozess, indem sie ihn in ihre Softwareangebote integrieren.

Sie fragen sich vielleicht, ob es noch andere Möglichkeiten gibt, Ihre Informationen zu organisieren, zu speichern und abzurufen. Auch wenn sich die Sharding-Methode für größere Unternehmen immer mehr durchsetzt, können Sie auch die folgenden Möglichkeiten ausprobieren.

Wenn Sie einfach schnellere Reaktionszeiten benötigen, sollten Sie die Optimierung Ihrer Geschäftsabläufe durch vertikale Skalierung in Betracht ziehen. Bei diesem einfachen Ansatz wird dem Datenbankserver einfach mehr RAM oder CPU hinzugefügt, um mehr Datenverkehr zu bewältigen.

Diese Option ist weniger kostspielig als das Sharding von Datenbanken, bietet aber auch nicht die gleiche Flexibilität bei der Organisation von Daten.

Die Replikation ist eine eher altmodische Art, Ihre Datenbank zu organisieren. Im Gegensatz zum benutzerdefinierten Algorithmus des Datenbank-Shardings werden bei der Replikation exakte Kopien Ihrer Datenbank erstellt und auf separaten Servern gespeichert.

Da beim Datenbank-Sharding keine Kopien von Informationen erstellt werden, ist die Replikation möglicherweise besser für Ihr Geschäftsmodell geeignet. Vielleicht machen Sie sich mehr Sorgen über den Verlust Ihrer Daten als über deren Organisation.

Die Partitionierung schließlich ist eine Methode, bei der eine Datenbanktabelle in verschiedene Gruppen aufgeteilt wird. Bei der horizontalen Partitionierung werden die Daten in Zeilen aufgeteilt, während bei der vertikalen Partitionierung die Daten in Spalten aufgeteilt werden.

Datenbank-Sharding ist ähnlich, da es die Daten ebenfalls in verschiedene Gruppen mit eindeutigen Zeilen aufteilt. Allerdings speichert es diese Informationen über verschiedene Knotenpunkte hinweg. Bei der Partitionierung werden diese Informationen auf demselben Computer aufgeteilt.

Das Sharding von Datenbanken ist eine unglaublich hilfreiche Methode, um Ausfallzeiten zu reduzieren und Informationen effektiver zu organisieren. Es ist jedoch mit einer Lernkurve verbunden und kann für einige Geschäftsmodelle zu komplex sein.

Eines ist sicher: Unternehmen, die wachsen wollen, brauchen eine bewusste Strategie, wie sie Daten speichern und verteilen.

Über 90 % der Unternehmen haben in einer kürzlich durchgeführten Umfrage nach einer datenbasierten Investition einen messbaren Wert erzielt. Ganz gleich, ob Sie versuchen, Zeit beim Abrufen von Daten zu sparen, oder ob Sie sich Sorgen machen, dass Ihr Datenbankserver überlastet wird - die Optimierung Ihrer Datenbank wird sich in Zukunft auszahlen.

Sie müssen sich nicht selbst um die Verteilung der Daten kümmern. InterSystems IRIS bietet Ihnen mehrere innovative Tools, die Ihnen die Arbeit abnehmen und Ihr Unternehmen bei der Skalierung unterstützen.

Was InterSystems IRIS auszeichnet, ist seine bemerkenswerte Flexibilität bei der Skalierung. Ganz gleich, ob Sie die Skalierung durch das Hinzufügen weiterer Ressourcen zu einem einzelnen Server oder die Skalierung durch die Verteilung von Daten auf mehrere Server vornehmen müssen, InterSystems IRIS passt sich Ihren Anforderungen an.

Diese Flexibilität ermöglicht es Ihnen, klein anzufangen und Ihre Datenbankinfrastruktur entsprechend Ihren Geschäftsanforderungen zu erweitern, ohne dass größere Überholungen oder Migrationen erforderlich sind.

InterSystems IRIS bietet außerdem nahtlose Übergänge zwischen verschiedenen Skalierungsansätzen. Bei steigendem Datenvolumen können Sie problemlos von vertikaler zu horizontaler Skalierung wechseln und so sicherstellen, dass die Leistung Ihrer Datenbank mit dem Wachstum Ihres Unternehmens Schritt hält.

Diese Skalierbarkeit in Verbindung mit der intelligenten Datenverteilung und den automatischen Ausgleichsfunktionen von InterSystems IRIS macht die Lösung zur idealen Wahl für Unternehmen jeder Größe, die ihre Dateninfrastruktur zukunftssicher gestalten wollen.