Maîtriser le sharding des bases de données : stratégies et meilleures pratiques

Le partage de base de données est un modèle d'architecture de base de données dans lequel un grand ensemble de données est divisé en morceaux plus petits et plus faciles à gérer, appelés "morceaux". Chaque brique est stockée sur un serveur de base de données distinct afin d'améliorer les performances, l'évolutivité et la disponibilité.

Cette approche permet de répartir la charge et de faire en sorte qu'aucun serveur ne devienne un goulot d'étranglement, ce qui permet au système de traiter efficacement davantage de données et des volumes de transactions plus importants. Chaque groupe fonctionne de manière indépendante, mais ensemble, ils forment un système de base de données logique unique. En outre, la répartition des bases de données peut améliorer la tolérance aux pannes en isolant les défaillances au niveau individuel, ce qui permet au reste du système de continuer à fonctionner sans problème.

Dans cet article, nous allons présenter les avantages de la répartition des bases de données, sa comparaison avec d'autres méthodes d'organisation des bases de données et la manière dont elle permet de préserver la sécurité et l'accessibilité de vos données.

Il est de notoriété publique que les entreprises sont confrontées à une explosion sans précédent de données. Le volume, la vitesse et la variété des informations que les entreprises doivent traiter et analyser augmentent à un rythme exponentiel chaque année. Les r

echerches montrent que la quantité de données créées et répliquées au niveau mondial devrait presque doubler entre 2021 et 2025, pour atteindre le chiffre stupéfiant de 181 zettaoctets (soit 181 milliards de téraoctets). Cet afflux massif de données présente à la fois des opportunités et des défis. Si elle offre la possibilité d'une meilleure compréhension et d'une prise de décision plus éclairée, elle exerce également une pression considérable sur les systèmes de bases de données. Lorsque les volumes de données augmentent, les architectures de base de données traditionnelles ont souvent du mal à suivre, ce qui se traduit par des temps d'interrogation plus lents, des performances réduites et des défaillances potentielles du système.

C'est là que le sharding de base de données entre en jeu. En répartissant les données sur plusieurs serveurs, le sharding permet aux entreprises de faire évoluer horizontalement leurs bases de données, ce qui leur permet de faire face à l'augmentation constante de la demande de données. Elle permet aux entreprises de maintenir des performances élevées et des temps de réponse rapides, même lorsque leur empreinte de données s'étend.

Pensez à la répartition des bases de données comme à une distribution de poids. Supposons que vous deviez porter plusieurs sacs pesant collectivement une centaine de kilos pour monter un escalier. S'il est tout à fait possible pour certaines personnes de porter elles-mêmes les sacs, d'autres éprouveront des difficultés. Répartir les sacs entre plusieurs personnes permet à chacun de porter une charge plus légère. Il y aura beaucoup moins de contraintes puisque personne n'aura à porter un poids aussi lourd.

La base de données sharding est à peu près la même chose. Le partage de la charge réduit la pression sur les serveurs, ce qui leur permet de travailler plus efficacement pour toutes les parties concernées.

Le partage des bases de données est essentiel pour les entreprises qui gèrent de gros volumes de données et qui doivent y accéder en continu. Sans le partage des bases de données, un serveur peut fonctionner trop lentement et entraîner une expérience frustrante pour les utilisateurs.

Avez-vous déjà constaté que votre ordinateur ralentissait lorsque vous aviez trop de programmes ouverts ? Les serveurs de base de données sont confrontés à un effet similaire lorsqu'ils ont trop de données et trop de personnes qui tentent d'y accéder. Ce volume important de données, combiné à une activité élevée, entraîne un ralentissement du temps de réponse et, dans le pire des cas, des arrêts de serveur.

Le partage des bases de données est une manière intelligente de diviser les informations afin que les entreprises puissent à la fois stocker et accéder rapidement à de grandes quantités de données. Voici d'autres avantages spécifiques d'une base de données partagée.

Si vous avez déjà craint de manquer d'espace de stockage pour votre base de données, sachez que l'utilisation de plusieurs serveurs vous permet d'évoluer. Il vous suffit d'ajouter d'autres shards lorsque vous atteignez votre limite de données, ce qui permet d'éviter les goulets d'étranglement ou d'éventuels arrêts de service. Vous pouvez également tirer un meilleur parti de vos serveurs de base de données en divisant vos ensembles de données. Vous réduisez le risque de surcharge d'un serveur spécifique tout en continuant à apporter des données sur une base continue.

L'avantage le plus notable d'une base de données partagée est l'accélération des temps de réponse. Une autre métaphore utile consiste à considérer votre système de gestion de base de données comme une étagère.

Imaginez que vous êtes dans une bibliothèque et que vous essayez de trouver un livre spécifique. Préféreriez-vous fouiller dans une étagère remplie de mille livres ou de cent ? Le partage de base de données utilise la même quantité d'informations, mais elle est divisée en lignes plus petites. Cette caractéristique signifie que votre système de gestion de base de données peut récupérer les informations plus rapidement, ce qui se traduit par une expérience plus rapide.

Un trop grand nombre de données traitées en peu de temps peut surcharger votre système de gestion de base de données. L'une des conséquences les plus courantes est une interruption de service, qui entraîne une perte de productivité de plusieurs heures, voire de plusieurs jours.

Database sharding permet d'éviter cette situation en réduisant la pression sur votre système et en évitant une dépendance excessive à l'égard d'une seule forme de stockage. Cela signifie que, même si l'un d'entre eux devient soudainement indisponible, les autres peuvent continuer à fonctionner de manière indépendante.

Pour comprendre le fonctionnement du sharding de base de données, il est utile d'imaginer vos données comme une série d'étagères organisées. Votre base de données stocke vos informations à l'aide d'un mélange de lignes et de colonnes appelé ensemble de données.

Lorsque vous répartissez ces fragments sur plusieurs ordinateurs, vous créez un nœud. Tous vos shards sont divisés en plusieurs nœuds, bien qu'ils contiennent tous les mêmes informations sur l'ensemble de la base de données. Votre ensemble de données est ensuite divisé en fragments, avec une clé de fragments et ce que l'on appelle une architecture "shared-nothing" (sans partage).

Le terme technique pour chacun de vos morceaux de données divisés est un "morceau logique". L'ordinateur physique qui stocke ces unités logiques est appelé "unité physique" ou parfois "nœud de base de données".

Vous pouvez considérer les unités -- ou plus précisément les unités logiques -- comme les différents livres qui se trouvent sur les étagères de votre base de données. Chacun d'entre eux contient des informations uniques et c'est à vous de décider où et comment vous voulez les stocker.

Des données bien organisées sont essentielles au bon fonctionnement d'une entreprise. Une clé de tesson vous permet d'organiser correctement les données par type, ce qui réduit les pertes de temps liées à la recherche des données dont vous avez besoin.

Chaque ensemble de données se présente sous la forme de colonnes remplies de lignes. C'est grâce à la clé de tri que les développeurs décident quelles lignes de chaque ensemble de données doivent être regroupées dans un groupe. Ces clés de tesson peuvent provenir de colonnes existantes ou de nouvelles colonnes. La sélection de la bonne clé de dédoublement est cruciale pour l'efficacité de votre base de données dédoublée. Une clé bien choisie garantit que les données sont réparties de manière homogène entre les unités, évitant ainsi qu'une unité ne devienne un goulot d'étranglement.

Elle contribue également à maintenir les performances des requêtes, car elle permet au système de localiser rapidement les unités concernées lors de l'exécution d'une requête. Les clefs de stockage sont souvent basées sur des données fréquemment consultées ou regroupées logiquement, telles que des identifiants de clients, des régions géographiques ou des horodatages.

En regroupant des données connexes, les clefs de stockage peuvent améliorer les opérations de lecture et d'écriture, ce qui rend la récupération et la gestion des données plus efficaces. Toutefois, le choix d'une mauvaise clé de répartition peut entraîner une distribution inégale des données, une charge accrue sur certains nœuds et, en fin de compte, une dégradation des performances.

Une architecture "shared-nothing" est un système de gestion de base de données qui fonctionne avec plusieurs parties indépendantes. Cela signifie que chaque groupe physique que vous créez n'utilisera que les données qu'il contient - il ne peut pas extraire de données d'un autre groupe physique.

Il est toutefois possible de créer un système de groupes de stockage dans lequel plusieurs groupes peuvent extraire des données d'autres sources. La création d'une couche logicielle est l'un des moyens de coordonner le stockage des données et de permettre l'accès simultané à de nombreux ensembles de données.

Si le sharding est un moyen incroyablement efficace d'améliorer les temps de réponse et l'accès partagé, il n'en présente pas moins des inconvénients. La taille de votre entreprise et la fréquence à laquelle vous récupérez de gros volumes de données détermineront si la méthode du sharding est la bonne.

La répartition des bases de données augmente considérablement les coûts d'infrastructure en raison de la nécessité de disposer de plusieurs serveurs ou nœuds pour distribuer les données. Cette multiplication du matériel n'augmente pas seulement les dépenses initiales d'équipement, mais entraîne également des coûts permanents plus élevés pour la consommation d'énergie, l'espace du centre de données et le réseau.

En outre, la complexité de la gestion d'un système partagé nécessite souvent un personnel plus qualifié ou une formation supplémentaire, ce qui accroît encore les coûts d'exploitation. Ces dépenses supplémentaires peuvent être considérables. Mais pour de nombreuses entreprises traitant de gros volumes de données, l'amélioration de l'évolutivité et des performances peut justifier l'investissement.

Un autre aspect difficile du partage des bases de données est le niveau de complexité qu'il ajoute à vos opérations commerciales. Au lieu de gérer une seule base de données, vous devez répartir votre attention entre plusieurs unités physiques (ou nœuds).

Les petites entreprises qui n'ont pas encore besoin de gros volumes de données peuvent trouver que le sharding est inutilement complexe. Cependant, les petites entreprises qui prévoient de s'agrandir pourraient éventuellement bénéficier du sharding.

La répartition inégale des données entre les différentes unités est un défi important dans le domaine des bases de données. Ce déséquilibre peut entraîner des goulets d'étranglement au niveau des performances sur les unités surchargées, un gaspillage des ressources sur les unités sous-utilisées et une complexité accrue de la gestion du système.

Lorsqu'une unité devient un "point chaud" pour les requêtes, elle peut avoir du mal à répondre à la demande, ce qui compromet l'objectif principal de la répartition : distribuer la charge de manière uniforme pour des performances optimales.

Toutefois, les systèmes de base de données avancés offrent souvent des fonctions d'équilibrage automatique. Ces systèmes sont capables de détecter une distribution inégale et de redistribuer les données entre les différents shards pour maintenir l'équilibre, ce qui garantit des performances constantes et une utilisation efficace des ressources sans intervention manuelle.

Choisir le bon système de base de données, tel que InterSystems IRISest crucial pour atténuer ces défis. Ces systèmes sont dotés d'équilibreurs intégrés qui peuvent surveiller les charges des unités de stockage et modifier automatiquement l'emplacement de stockage des données. Vous pouvez ainsi vous concentrer sur l'utilisation de vos données plutôt que sur la gestion de leur distribution.

Le partage des bases de données est fondamentalement flexible et permet aux entreprises de mieux contrôler leurs données et la manière dont elles sont organisées. Cependant, il existe quelques méthodes principales que vous devriez examiner avant de commencer.

Également connue sous le nom de répartition dynamique, la répartition par plage divise les lignes de la base de données en fonction de leur valeur. Quel que soit l'intervalle que vous décidez d'utiliser, il devient une clé de tesson pour un accès rapide et facile.

Par exemple, si vous décidez de répartir vos clients par secteur d'activité, vous pouvez utiliser une clé de tesson pour les retrouver rapidement dans la base de données. L'application que vous utilisez catégorisera et stockera automatiquement les informations du client sur un nœud spécifique. Vous pouvez également effectuer une correspondance inverse si vous avez besoin de trouver un enregistrement encore plus spécifique.

Le sharding basé sur les plages est facile à mettre en œuvre et reproduit fidèlement le travail avec une feuille de calcul contenant des données bien organisées.

Cas d'utilisation pratique : le sharding basé sur les plages est idéal pour les plateformes de commerce électronique qui classent les produits par fourchettes de prix ou les clients par dates d'inscription. Il convient également aux applications financières qui gèrent des transactions dans des plages de dates spécifiques.

Lorsque vous souhaitez bénéficier d'un niveau de contrôle plus fin sur les petits détails, vous pouvez vous tourner vers le hashed sharding. Cette méthode de répartition fonctionne en attribuant une clé de répartition à une ligne spécifique de la base de données par le biais d'une "fonction de hachage".

La fonction de hachage prend automatiquement les informations de la ligne désignée et crée une "valeur de hachage". Cette valeur de hachage sert de clé de tesson et stocke les informations sur le tesson physique que vous avez choisi.

Le sharding haché est apprécié pour sa répartition uniforme des données sur les tessons physiques, ce qui réduit le risque de surcharge d'une machine spécifique. Cependant, il ne peut pas distinguer les informations basées sur une signification plus profonde, vous devrez donc toujours faire preuve d'un certain contrôle. Le hashed sharding est particulièrement utile pour les plateformes de médias sociaux ou les grandes applications web où les données des utilisateurs doivent être réparties uniformément pour éviter qu'un seul serveur ne soit trop sollicité.

Une autre forme de répartition similaire à une feuille de calcul est la répartition des répertoires. Cette méthode accessible fournit une table de consultation qui vous permet de relier les colonnes de la base de données aux clés de répartition. Toute application qui stocke des informations en fonction d'un détail spécifique, tel que la couleur ou la date, se réfère d'abord à la table de consultation.

Le sharding de répertoire est populaire parmi les gestionnaires de bases de données en raison de l'efficacité avec laquelle il organise les informations en fonction de détails importants. Il n'y a pas de limite de portée et chaque tesson apporte plus de sens que les chiffres. Le seul inconvénient est le risque d'organisation erronée si la table de recherche contient des informations inexactes. Cas d'utilisation p

ratique : le partage d'annuaire est bien adapté aux systèmes de gestion de contenu (CMS) ou aux systèmes de gestion d'inventaire dans lesquels les éléments doivent être rapidement trouvés sur la base d'attributs spécifiques tels que la catégorie ou l'étiquette.

Cette méthode de partage est cruciale pour les entreprises qui rassemblent un grand volume de données géographiques. Le géocartage divise les informations en fonction de détails tels que la ville, le district ou le quartier.

Cette méthode de partage présente également un avantage en raison de l'emplacement des unités physiques. Une ville ou un village spécifique peut servir de clé de stockage, en stockant les informations relatives aux clients en fonction de leur proximité avec une clé de stockage physique. Cette méthode permet d'obtenir des temps de réponse plus rapides. Cela dit, les avantages du géo-sharding ne fonctionnent que si la distance physique entre le client et le shard physique est plus courte. Il existe également un risque de distribution inégale des données si le nombre de clients est plus important dans une zone que dans une autre

.Cas d'utilisation pratique : Le géo-sharding est idéal pour les services de logistique et de livraison, les applications de covoiturage ou toute autre application où l'expérience de l'utilisateur dépend d'un accès aux données localisé et à faible latence.

Également connu sous le nom de sharding basé sur les entités, le sharding basé sur les relations regroupe des données similaires sur le même shard physique. Cette méthode est unique par rapport aux autres applications de sharding, car il n'est pas nécessaire de séparer autant de données.

Par conséquent, le sharding basé sur les relations réduit la puissance de calcul nécessaire pour extraire ensemble des données similaires. Son principal inconvénient est sa complexité et la possibilité de regrouper accidentellement des données dissemblables

.Cas d'utilisation pratique : le sharding basé sur les relations est parfait pour les systèmes de gestion de la relation client (CRM) ou toute application qui bénéficie du regroupement d'entités liées, telles que les commandes et les clients, ou les produits et les catégories, afin d'améliorer les performances des requêtes et de réduire le temps d'extraction.

Le partage d'une base de données n'est pas aussi compliqué qu'il n'y paraît. Tout comme pour l'élaboration d'une nouvelle feuille de calcul, vous devez déterminer votre objectif final et la manière dont le sharding peut vous aider à l'atteindre.

Avez-vous besoin d'organiser des informations spécifiques de manière plus efficace ? Pourquoi ne pas accélérer les temps de réponse pour les clients qui habitent plus près des "shards" physiques ? Quelle que soit la méthode de sharding choisie, il existe un processus spécifique pour commencer :

1. Choisissez votre schéma de sharding - interrogez-vous sur les données que vous divisez. Pourquoi voulez-vous diviser ces données et comment ?
2. Déterminez votre méthode d'organisation - bien qu'il existe de nombreuses méthodes de sharding, choisissez parmi les méthodes courantes ci-dessus.
3. Choisissez votre infrastructure cible - définissez les serveurs sur lesquels vous créerez des "shards" et estimez la quantité de données que vous stockerez.
4. Créez une couche de routage unique - vous devez déterminer comment votre application stockera les données et les interrogera ultérieurement.

Exécutez votre plan de migration - enfin, vous devez décider comment vous allez migrer toutes ces informations avec un minimum de temps d'arrêt. De nombreuses solutions modernes de gestion des données rationalisent ce processus en l'intégrant à leur offre logicielle.

Vous vous demandez peut-être s'il existe d'autres moyens d'organiser, de stocker et de retrouver vos informations. Bien que le partage de base de données devienne rapidement la méthode privilégiée par les grandes entreprises, vous pouvez également essayer les solutions suivantes.

Si vous avez simplement besoin de temps de réponse plus rapides, envisagez d'optimiser vos opérations commerciales grâce à la mise à l'échelle verticale . Cette approche simple consiste simplement à ajouter de la mémoire vive ou de l'unité centrale à votre serveur de base de données pour gérer davantage de trafic.

Cette option est moins coûteuse que le partage de base de données, mais elle n'offre pas la même flexibilité en matière d'organisation des données.

La réplication est une façon plus ancienne d'organiser votre base de données. Contrairement à l'algorithme personnalisé de la répartition des bases de données, la réplication duplique des copies exactes de votre base de données et les stocke sur des serveurs distincts.

Étant donné que la répartition des bases de données ne crée pas de copies des informations, la réplication peut être plus adaptée à votre modèle d'entreprise. Vous êtes peut-être plus préoccupé par la perte de vos données que par leur organisation.

Enfin, le partitionnement est une méthode qui consiste à diviser une table de base de données en différents groupes. Le partitionnement horizontal divise les données en lignes, tandis que le partitionnement vertical divise les données en colonnes.

Le partage de base de données est similaire puisqu'il divise également les données en différents groupes avec des lignes uniques. Cependant, il stocke ces informations dans différents nœuds. Le partitionnement divise ces informations sur le même ordinateur.

Le partage des bases de données est un moyen incroyablement utile de réduire les temps d'arrêt et d'organiser plus efficacement les informations. Cependant, elle s'accompagne d'une courbe d'apprentissage et peut s'avérer trop complexe pour certains modèles d'entreprise.

Une chose est sûre : les entreprises qui veulent se développer doivent adopter une stratégie intentionnelle sur la manière dont elles stockent et distribuent les données.

Plus de 90 % des organisations interrogées dans le cadre d'une enquête récente ont obtenu une valeur mesurable après un investissement basé sur les données. Que vous cherchiez à gagner du temps dans l'extraction des données ou que vous craigniez de surcharger votre serveur de base de données, l'optimisation de votre base de données vous rapportera des dividendes à l'avenir.

Vous n'avez pas à vous occuper vous-même de la distribution des données. InterSystems IRIS vous fournit plusieurs outils de pointe pour vous décharger des tâches lourdes tout en aidant votre entreprise à évoluer.

Ce qui distingue InterSystems IRIS, c'est sa remarquable flexibilité en matière d'évolution. Que vous ayez besoin d'augmenter vos ressources sur un seul serveur ou de les réduire en répartissant les données sur plusieurs serveurs, InterSystems IRIS s'adapte à vos besoins.

Cette flexibilité vous permet de commencer modestement et de faire évoluer votre infrastructure de base de données en fonction des besoins de votre entreprise, sans devoir procéder à des révisions ou à des migrations majeures.

InterSystems IRIS offre également des transitions transparentes entre les différentes approches de mise à l'échelle. Vous pouvez facilement passer d'une mise à l'échelle verticale à une mise à l'échelle horizontale lorsque vos volumes de données augmentent, garantissant ainsi que la performance de votre base de données suit la croissance de votre entreprise.

Cette évolutivité, combinée à la distribution intelligente des données et aux fonctions d'équilibrage automatique d'InterSystems IRIS, en fait un choix idéal pour les entreprises de toutes tailles qui cherchent à assurer la pérennité de leur infrastructure de données.