Az adatbázisok megosztásának elsajátítása: stratégiák és legjobb gyakorlatok

Az adatbázis-osztás egy olyan adatbázis-architektúra minta, amelyben egy nagy adathalmazt kisebb, jobban kezelhető darabokra, úgynevezett "darabokra" osztanak. A teljesítmény, a skálázhatóság és a rendelkezésre állás javítása érdekében minden egyes szilánkot külön adatbázis-kiszolgálón tárolnak.

Ez a megközelítés segít a terhelés elosztásában, és biztosítja, hogy egyetlen kiszolgáló sem válik szűk keresztmetszetté, így a rendszer több adatot és nagyobb tranzakciómennyiséget tud hatékonyan kezelni. Az egyes részek egymástól függetlenül működnek, de együtt egyetlen logikai adatbázis-rendszert alkotnak. Ezen túlmenően az adatbázisok megosztása javíthatja a hibatűrést azáltal, hogy a hibákat az egyes részekre különíti el, lehetővé téve a rendszer többi részének zavartalan működését.

Ebben a bejegyzésben az adatbázisok megosztásának előnyeit ismertetjük, összehasonlítjuk az adatbázisok szervezésének más módszereivel, és bemutatjuk, hogyan segít az adatok biztonságban és hozzáférhetőségében.

Köztudott, hogy a vállalkozások példátlan adatrobbanással néznek szembe. A vállalatok által feldolgozandó és elemzendő információk mennyisége, sebessége és sokfélesége minden évben exponenciális ütemben növekszik

.A kutatások szerint a világszerte létrehozott és replikált adatok mennyisége 2021 és 2025 között várhatóan majdnem megduplázódik, és eléri az elképesztő 181 zettabájtot (azaz 181 milliárd terabájtot). Ez a hatalmas adatáradat egyszerre jelent lehetőségeket és kihívásokat. Miközben ez mélyebb betekintést és megalapozottabb döntéshozatalt tesz lehetővé, óriási nyomást gyakorol az adatbázis-rendszerekre. Az adatmennyiség növekedésével a hagyományos adatbázis-architektúrák gyakran nehezen tudnak lépést tartani, ami lassabb lekérdezési időt, kisebb teljesítményt és potenciális rendszerhibákat eredményez.

Itt jön a képbe az adatbázisok megosztása. Az adatok több szerverre történő elosztásával a sharding lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy horizontálisan skálázzák adatbázisukat, hatékonyan lépést tartva a folyamatosan növekvő adatigényekkel. Lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy az adatforgalom bővülése mellett is megőrizzék a nagy teljesítményt és a gyors válaszidőt.

Gondoljon az adatbázisok megosztására úgy, mint egy súlyelosztásra. Tegyük fel, hogy több táskát kell felcipelnie egy lépcsőn, amelyek együttesen száz kilót nyomnak. Míg egyesek számára több mint lehetséges, hogy maguk cipeljék a táskákat, másoknak nehézséget okoz. Ha a táskákat több ember között osztjuk fel, mindenki könnyebb terhet cipelhet. Sokkal kisebb lesz a terhelés, mivel nem egyetlen embernek kell ilyen nagy súlyt cipelnie.

Az adatbázisok megosztása nagyjából ugyanez. A terhelés megosztása kevésbé terheli a szervereket, így azok hatékonyabban tudnak dolgozni minden érintett számára.

Az adatbázisok megosztása létfontosságú azon vállalkozások számára, amelyek nagy mennyiségű adatot kezelnek, és ezekhez folyamatosan kell hozzáférniük. Adatbázis megosztás nélkül a kiszolgáló túl lassan futhat, és frusztráló élményt okozhat a felhasználóknak.

Észrevette már, hogy a számítógépe lelassul, ha túl sok program van nyitva? Az adatbázis-kiszolgálók hasonló hatással szembesülnek, amikor túl sok adatuk van, és túl sokan próbálnak hozzáférni hozzájuk. Ez a nagy adatmennyiség és a nagy aktivitás együttesen lassabb válaszidőt, legrosszabb esetben pedig a szerver leállását eredményezi.

Az adatbázisok megosztása az információk felosztásának intelligens módja, hogy a vállalkozások nagy mennyiségű adatot tárolhassanak és gyorsan hozzáférhessenek azokhoz. Íme néhány további konkrét előnye a megosztott adatbázisoknak.

Ha valaha is aggódott, hogy elfogy az adatbázis-tároló, a több shard lehetővé teszi a skálázást. Egyszerűen hozzáadhat további lapkákat, amint eléri az adatkorlátot, így megelőzheti az adatszűk keresztmetszeteket vagy az esetleges leállásokat. Az adatbáziskiszolgálókat az adathalmazok felosztásával is jobban kihasználhatja. Csökkenti egy adott szerver túlterhelésének kockázatát, miközben folyamatosan több adatot hoz be.

A megosztott adatbázisok legjelentősebb előnye a gyorsabb válaszidő. Egy másik hasznos metafora, ha úgy gondolunk az adatbázis-kezelő rendszerünkre, mint egy könyvespolcra.

Képzeljük el, hogy egy könyvtárban vagyunk, és egy bizonyos könyvet keresünk. Inkább egy ezer vagy száz könyvvel teli könyvespolcon keresgélnél? Az adatbázis megosztása ugyanazt az információmennyiséget használja, de kisebb sorokra osztva. Ez a funkció azt jelenti, hogy az adatbázis-kezelő rendszer gyorsabban le tudja hívni az információkat, ami gyorsabb felhasználói élményt eredményez.

A rövid idő alatt feldolgozott túl sok adat túlterhelheti az adatbázis-kezelő rendszert. Az egyik leggyakoribb következmény a szolgáltatás kiesése, ami órák vagy akár napokig tartó üzleti termelékenységkiesést eredményez.

Az adatbázisok megosztása megakadályozza ezt az esetet azáltal, hogy csökkenti a rendszer terhelését, és megakadályozza a túlzott függőséget egy tárolási formától. Ez azt jelenti, hogy még akkor is, ha az egyik szilánk hirtelen elérhetetlenné válik, a többi szilánk ettől függetlenül működhet.

Ahhoz, hogy megértsük, hogyan működik az adatbázisok megosztása, segít, ha az adatokra úgy gondolunk, mint egy sor rendezett polcra. Adatbázisa sorok és oszlopok keveréke, az úgynevezett adatkészlet segítségével tárolja az információkat.

Amikor ezeket a szilánkokat több számítógépre osztja fel, csomópontot hoz létre. Az összes shard több csomópontra van felosztva, bár mindegyik ugyanazt az információt tartalmazza a teljes adatbázisról. Az adatállományt ezután shardokra, shard-kulcsra és úgynevezett shared-nothing architektúrára osztják.

Az egyes felosztott adatdarabok szakkifejezése "logikai darab". Az ezeket a logikai részeket tároló fizikai számítógépet "fizikai résznek" vagy néha "adatbázis-csomópontnak" nevezik.

A részekre - pontosabban a logikai részekre - úgy gondolhatsz, mint az adatbázis polcain lévő különböző könyvekre. Mindegyik egyedi információkat tartalmaz, és csak Önön múlik, hol és hogyan kívánja tárolni őket.

A jól rendszerezett adatok kulcsfontosságúak egy vállalkozás zökkenőmentes működéséhez. A shard-kulcs segítségével megfelelően rendszerezheti az adatokat típusok szerint, csökkentve a szükséges adatok keresésére fordított időveszteséget.

Minden adatkészlet sorokkal teli oszlopokban érkezik. A shard-kulccsal a fejlesztők eldöntik, hogy az egyes adatkészletek mely sorait kell egy shardba csoportosítani. Ezek a szilánkkulcsok származhatnak meglévő oszlopokból vagy teljesen újakból. A megfelelő shard-kulcs kiválasztása döntő fontosságú a sharded adatbázis hatékonysága szempontjából. A jól megválasztott shard-kulcs biztosítja, hogy az adatok egyenletesen oszlanak el a shardok között, megakadályozva, hogy egyetlen shard is szűk keresztmetszetté váljon.

Segít továbbá fenntartani a lekérdezések teljesítményét, mivel lehetővé teszi, hogy a rendszer gyorsan megtalálja a megfelelő shardokat, amikor egy lekérdezés végrehajtásra kerül. A shard-kulcsok gyakran alapulnak gyakran használt vagy logikailag csoportosított adatokon, például ügyfél-azonosítókon, földrajzi régiókon vagy időbélyegeken.

Az összefüggő adatok csoportosításával a shard-kulcsok javíthatják az olvasási és írási műveleteket, hatékonyabbá téve az adatok lekérdezését és kezelését. A rossz shard-kulcs kiválasztása azonban egyenlőtlen adateloszláshoz, egyes csomópontok fokozott terheléséhez és végső soron a teljesítmény romlásához vezethet.

A megosztott-semmi architektúra olyan adatbázis-kezelő rendszer, amely több független részből áll. Ez azt jelenti, hogy minden egyes létrehozott fizikai shard csak a benne lévő adatokon fog működni - nem tud adatokat húzni egy másik fizikai shardból.

Lehetséges azonban olyan shard rendszert létrehozni, ahol több shard is tud adatokat húzni más forrásokból. A szoftverréteg létrehozása az egyik módja annak, hogy összehangolja az adattárolást, és egyszerre több részegységhez biztosítson hozzáférést.

Bár a megosztás hihetetlenül hatékony módja a válaszidő és a megosztott hozzáférés javításának, vannak hátrányai is. Az Ön vállalkozásának mérete és az, hogy milyen gyakran kér le nagy mennyiségű adatot, fogja meghatározni, hogy a sharding az Ön számára megfelelő módszer-e.

Az adatbázisok megosztása jelentősen növeli az infrastruktúra költségeit, mivel az adatok elosztásához több szerverre vagy csomópontra van szükség. A hardverek megsokszorozódása nemcsak a kezdeti felszerelési költségeket növeli, hanem az energiafogyasztás, az adatközpontok helyigénye és a hálózati költségek is magasabbak.

Emellett a megosztott rendszer kezelésének összetettsége gyakran több szakképzett személyzetet vagy további képzést igényel, ami tovább növeli az üzemeltetési költségeket. Ezek a megnövekedett kiadások jelentősek lehetnek. Sok nagy adatmennyiséggel foglalkozó vállalkozás számára azonban a jobb skálázhatóság és teljesítmény indokolttá teheti a beruházást.

Az adatbázisok megosztásának másik nehéz aspektusa a bonyolultsági szint, amelyet az üzleti műveletekhez hozzáad. Ahelyett, hogy egyetlen adatbázist kezelne, figyelmét több fizikai shard (vagy csomópont) között kell megosztania.

A kisebb vállalkozások, amelyeknek még nincs szükségük nagy mennyiségű adatra, szükségtelenül bonyolultnak találhatják a shardingot. A skálázást tervező kisvállalkozások azonban előbb-utóbb profitálnának a shardingból.

Az adatok egyenlőtlen elosztása a shardok között jelentős kihívást jelent az adatbázisok megosztása során. Ez az egyensúlytalanság teljesítményszűk keresztmetszetekhez vezethet a túlterhelt shardokon, erőforrás-pazarláshoz az alulhasznosított shardokon, és a rendszerirányítás összetettségének növekedéséhez.

Amikor az egyik shard a lekérdezések "forró pontjává" válik, nehezen tud lépést tartani az igényekkel, ami aláássa a sharding elsődleges célját: a terhelés egyenletes elosztását az optimális teljesítmény érdekében.

A fejlett adatbázis-rendszerek azonban gyakran kínálnak automatikus kiegyenlítő funkciókat. Ezek a rendszerek képesek észlelni az egyenlőtlen elosztást, és az egyensúly fenntartása érdekében újraosztani az adatokat a shardok között, így biztosítva a konzisztens teljesítményt és az erőforrások hatékony kihasználását kézi beavatkozás nélkül.

A megfelelő adatbázis-rendszer kiválasztása, mint például a InterSystems IRIS, döntő fontosságú e kihívások enyhítésében. Ezek a rendszerek beépített kiegyenlítőkkel rendelkeznek, amelyek képesek figyelni a shard-terhelést és automatikusan megváltoztatni az adatok tárolási helyét. Így az adatok elosztásának kezelése helyett azok felhasználására összpontosíthat.

Az adatbázisok megosztása alapvetően rugalmas, így a vállalkozások nagyobb kontrollt kapnak az adataik és azok szervezése felett. Van azonban néhány fő módszer, amelyet érdemes megvizsgálni, mielőtt elkezdené.

A dinamikus felosztásként is ismert, tartományalapú felosztás az adatbázis sorait az érték alapján osztja fel. Bármelyik tartományt is választja, az a gyors és könnyű hozzáférés érdekében shard-kulcs lesz.

Ha például úgy dönt, hogy az ügyfeleit iparáguk szerint osztja fel, akkor egy shard-kulcs segítségével gyorsan megtalálhatja őket az adatbázisban. Az Ön által használt alkalmazás automatikusan kategorizálja és tárolja az ügyfél adatait egy adott csomóponton. Ha még specifikusabb rekordot kell keresnie, fordított megfeleltetést is végezhet, ha még specifikusabb rekordot szeretne találni.

A tartományalapú megosztás könnyen megvalósítható, és szorosan hasonlít egy jól szervezett adatokkal teli táblázattal való munkához. Azonban könnyen előfordulhat, hogy véletlenül túl sok adat kerül túlterhelésre egy csomóponton

.Gyakorlati felhasználási eset: A tartományalapú megosztás ideális az olyan e-kereskedelmi platformok számára, amelyek a termékeket árkategóriák vagy az ügyfeleket regisztrációs dátumok szerint kategorizálják. Alkalmas a meghatározott dátumtartományokon belüli tranzakciókat kezelő pénzügyi alkalmazásokhoz is.

Ha a kisebb részletek feletti finom kontrollt szeretné élvezni, forduljon a hashed shardinghoz. Ez a megosztási módszer úgy működik, hogy egy "hash-funkció" segítségével egy shard-kulcsot rendelnek az adatbázis egy adott sorához.

A hash-funkció automatikusan a kijelölt sorból veszi az információkat, és létrehoz egy "hash-értéket". Ez a hash-érték a shard-kulcsként működik, és az Ön által kiválasztott fizikai shardon tárolja az információkat.

A hash-alapú sharding azért kedvelt, mert az adatokat egyenletesen osztja el a fizikai shardok között, csökkentve egy adott gép túlterhelésének kockázatát. Azonban nem képes megkülönböztetni a mélyebb jelentésen alapuló információkat, így továbbra is szükség lesz némi felügyeletre. A hashed sharding különösen hasznos a közösségi médiaplatformok vagy nagy webes alkalmazások esetében, ahol a felhasználói adatokat egyenletesen kell elosztani, hogy egy szerver ne legyen túlságosan elfoglalt.

A megosztás másik formája, amely a táblázatkezeléshez hasonló, a könyvtárak megosztása. Ez az elérhető módszer egy keresőtáblázatot biztosít, amely lehetővé teszi az adatbázis oszlopainak összekapcsolását a shard-kulcsokkal. Minden olyan alkalmazás, amely egy adott részlet, például szín vagy dátum alapján tárolja az információkat, először a keresőtáblára hivatkozik.

A címtárak megosztása népszerű az adatbázis-kezelők körében, mivel hatékonyan szervezi az információkat a fontos részletek alapján. Nincs határtalan hatótávolság, és minden egyes szilánk a számokon túl több jelentést is ad. Az egyetlen hátránya a helytelen szervezés lehetősége, ha a keresési táblázat pontatlan információkat tartalmaz

.Gyakorlati felhasználási eset: A címtárak megosztása jól alkalmazható tartalomkezelő rendszerekhez (CMS) vagy leltárkezelő rendszerekhez, ahol az elemeket gyorsan meg kell találni bizonyos attribútumok, például kategória vagy címke alapján.

Ez a megosztási módszer kulcsfontosságú azon vállalkozások számára, amelyek nagy mennyiségű földrajzi adatot gyűjtenek. A földrajzi megosztás az információkat olyan részletek szerint osztja fel, mint a város, a városrész, a kerület vagy a szomszédság.

Ennek a megosztási módszernek előnye van a fizikai megosztások elhelyezkedése alapján is. Egy adott város vagy település shard-kulcsként működhet, és az ügyfelek adatait aszerint tárolhatja, hogy milyen közel vannak egy fizikai shardhoz. Ez a módszer gyorsabb válaszidőt eredményez. Ugyanakkor a földrajzi megosztás előnyei csak akkor működnek, ha az ügyfél és a fizikai megosztás között rövidebb a fizikai távolság. Az adatok egyenlőtlen eloszlásának kockázata is fennáll, ha az egyik területen nagyobb számú ügyfél van, mint a másik területen

.Gyakorlati felhasználási eset: A geo sharding ideális a logisztikai és szállítási szolgáltatások, a fuvarmegosztó alkalmazások vagy bármely olyan alkalmazás számára, ahol a felhasználói élmény az alacsony késleltetésű és lokalizált adathozzáféréstől függ.

Az entitásalapú megosztásként is ismert, kapcsolatalapú megosztás a hasonló adatokat ugyanazon a fizikai megosztáson csoportosítja. Ez a módszer egyedülálló más sharding-alkalmazásokhoz képest, mivel nem kell egészen ennyi adatot elkülöníteni.

Ennek eredményeképpen a kapcsolatalapú sharding csökkenti a hasonló adatok együttes lekérdezéséhez szükséges számítási teljesítményt. A fő hátránya a bonyolultsága és a különböző adatok véletlenszerű csoportosításának lehetősége

.Gyakorlati felhasználási eset: A kapcsolat alapú megosztás tökéletes az ügyfélkapcsolat-kezelő (CRM) rendszerekhez vagy bármely olyan alkalmazáshoz, amely számára előnyös az egymással összefüggő entitások, például megrendelések és ügyfelek, vagy termékek és kategóriák csoportosítása a lekérdezési teljesítmény javítása és a lekérdezési idő csökkentése érdekében.

Az adatbázis megosztása nem olyan bonyolult, mint amilyennek hangzik. Hasonlóan egy új táblázatkezelő összeállításához, ki kell találnia a végcélját, és azt, hogy a megosztás hogyan segíthet az elérésében.

Hatékonyabban kell szerveznie bizonyos információkat? Mi lenne, ha felgyorsítaná a válaszidőt a fizikai shardokhoz közelebb élő ügyfelek számára? Nem számít, hogy melyik megosztási módszert választja, a kezdésnek meghatározott folyamata van:

1. Válassza ki a felosztási sémát - kérdezze meg magát a felosztandó adatokról. Miért és hogyan akarja felosztani ezeket az adatokat?
2. Határozza meg a szervezési módszert - bár sokféle sharding módszer létezik, fontolja meg, hogy a fentiek közül válasszon a leggyakoribbak közül.
3. Válassza ki a célinfrastruktúrát - szűkítse le azokat a szervereket, amelyeken shardokat fog létrehozni, és becsülje meg, hogy mennyi adatot fog tárolni.
4. Készítsen egyedi útválasztási réteget - meg kell határoznia, hogyan fogja az alkalmazás tárolni az adatokat, és később lekérdezni azokat.

Végezze el az áttelepítési tervet - végül el kell döntenie, hogyan fogja az összes információt minimális állásidővel áttelepíteni. Számos modern adatkezelési megoldás egyszerűsíti ezt a folyamatot azáltal, hogy beépíti a szoftverkínálatába.

Talán elgondolkodott azon, hogy vannak-e más módok is az információk rendszerezésére, tárolására és visszakeresésére. Bár az adatbázisok megosztása gyorsan a nagyobb vállalkozások számára a legmegfelelőbb módszerré válik, a következőket is kipróbálhatja.

Ha egyszerűen csak gyorsabb válaszidőre van szüksége, fontolja meg üzleti műveleteinek optimalizálását vertikális skálázással. Ez az egyszerű megközelítés egyszerűen több RAM-ot vagy CPU-t ad az adatbázis-kiszolgálóhoz, hogy nagyobb forgalmat tudjon kezelni.

Ez a lehetőség kevésbé költséges, mint az adatbázisok megosztása, bár az adatok szervezésében nem rendelkezik ugyanolyan rugalmassággal.

A replikáció egy régimódibb módja az adatbázis szervezésének. Ellentétben az adatbázis-osztás testreszabott algoritmusával, a replikáció az adatbázis pontos másolatait másolja, és azokat külön szervereken tárolja.

Mivel az adatbázis-osztás nem hoz létre másolatokat az információkról, a replikáció alkalmasabb lehet az üzleti modelljének. Lehet, hogy jobban aggódik az adatok elvesztése miatt, mint azok rendszerezése miatt.

Végül a particionálás egy olyan módszer, amely egy adatbázis-táblát különböző csoportokra oszt fel. A vízszintes partícionálás az adatokat sorokra, míg a függőleges partícionálás oszlopokra osztja fel.

Az adatbázisok felosztása hasonló, mivel az adatokat szintén különböző csoportokra osztja, egyedi sorokkal. Ezt az információt azonban különböző csomópontokon tárolja. A particionálás szétosztja ezeket az információkat ugyanazon a számítógépen.

Az adatbázisok megosztása hihetetlenül hasznos módja az állásidő csökkentésének és az információk hatékonyabb rendszerezésének. Ez azonban tanulási görbével jár, és egyes üzleti modellek számára túl összetett lehet.Egy biztos: a növekedni kívánó vállalkozásoknak szándékos stratégiával kell rendelkezniük az adatok tárolására és terjesztésére vonatkozóan.Egy nemrégiben vég zett felmérés szerint a

szervezetek több mint 90%-a mérhető értéket ért el az adatalapú beruházást követően. Akár az adatok lekérdezésével szeretne időt megtakarítani, akár az adatbázis-kiszolgáló túlterhelése miatt aggódik, az adatbázis optimalizálása a jövőben kifizetődő lesz.

Nem kell magadnak kitalálnod az adatelosztást. Az InterSystems IRIS számos élvonalbeli eszközt biztosít Önnek, amelyekkel leveheti a válláról a nehéz feladatokat, miközben segíti vállalkozása skálázását.

Az InterSystems IRIS-t a skálázás terén nyújtott figyelemre méltó rugalmassága különbözteti meg. Az InterSystems IRIS alkalmazkodik az Ön igényeihez, akár úgy kell növelnie a méretezést, hogy több erőforrást ad hozzá egyetlen szerverhez, akár úgy, hogy az adatokat több szerverre osztja szét, az InterSystems IRIS alkalmazkodik az Ön igényeihez.

Ez a rugalmasság lehetővé teszi, hogy kicsiben kezdje és az üzleti követelményekkel összhangban növelje adatbázis-infrastruktúráját, nagyobb átalakítások vagy migrációk nélkül.

Az InterSystems IRIS zökkenőmentes átmenetet biztosít a különböző méretezési megközelítések között. Az adatmennyiség növekedésével könnyen átválthat a vertikális skálázásról a horizontális skálázásra, így biztosítva, hogy az adatbázis teljesítménye lépést tartson az üzleti növekedéssel.

Ez a skálázhatóság, valamint az InterSystems IRIS intelligens adatelosztási és automatikus kiegyenlítési funkciói ideális választássá teszik az adatinfrastruktúra jövőbiztosítására törekvő minden méretű vállalkozás számára.