Menguasai Database Sharding: Strategi dan Praktik Terbaik

Database sharding adalah pola arsitektur database di mana kumpulan data yang besar dibagi menjadi potongan-potongan yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola yang disebut "shard" atau pecahan. Setiap pecahan disimpan di server database yang terpisah untuk meningkatkan performa, skalabilitas, dan ketersediaan.

Pendekatan ini membantu mendistribusikan beban dan memastikan tidak ada satu server pun yang menjadi hambatan, sehingga sistem dapat menangani lebih banyak data dan volume transaksi yang lebih tinggi secara efisien. Setiap pecahan beroperasi secara independen, tetapi bersama-sama membentuk satu sistem database logis. Selain itu, database sharding dapat meningkatkan toleransi kesalahan dengan mengisolasi kegagalan pada setiap pecahan, sehingga memungkinkan sistem lainnya untuk terus beroperasi dengan lancar.

Dalam tulisan ini, kami akan menjelaskan manfaat database sharding, bagaimana perbandingannya dengan metode lain dalam pengorganisasian database, dan bagaimana hal ini dapat membantu menjaga data Anda tetap aman dan dapat diakses.

Sudah menjadi rahasia umum bahwa bisnis menghadapi ledakan data yang belum pernah terjadi sebelumnya. Volume, kecepatan, dan variasi informasi yang perlu diproses dan dianalisis oleh perusahaan tumbuh dengan kecepatan eksponensial setiap tahunnya.

Penelitian menunjukkan jumlah data yang dibuat dan direplikasi secara global diperkirakan akan meningkat hampir dua kali lipat antara tahun 2021 dan 2025, mencapai 181 zettabyte (yaitu 181 miliar terabyte). Masuknya data dalam jumlah besar ini menghadirkan peluang dan tantangan. Meskipun menawarkan potensi untuk wawasan yang lebih dalam dan pengambilan keputusan yang lebih tepat, hal ini juga memberikan tekanan yang sangat besar pada sistem database. Seiring bertambahnya volume data, arsitektur database tradisional sering kali kesulitan untuk mengimbanginya, sehingga mengakibatkan waktu kueri yang lebih lambat, kinerja yang berkurang, dan potensi kegagalan sistem.

Di sinilah database sharding berperan. Dengan mendistribusikan data ke beberapa server, sharding memungkinkan bisnis untuk mengukur database mereka secara horizontal, secara efektif mengimbangi permintaan data yang terus meningkat. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mempertahankan kinerja tinggi dan waktu respons yang cepat, bahkan ketika data footprint mereka berkembang.

Bayangkan database sharding sebagai distribusi bobot. Katakanlah Anda perlu membawa beberapa tas untuk menaiki tangga yang beratnya mencapai seratus kilogram. Meskipun bagi sebagian orang, membawa tas sendiri sangat memungkinkan, namun bagi sebagian orang lainnya akan mengalami kesulitan. Membagi tas di antara beberapa orang berarti setiap orang dapat membawa beban yang lebih ringan. Akan ada lebih sedikit kelelahan karena tidak ada satu orang pun yang harus memikul beban seberat itu.

Database sharding kira-kira seperti itu. Berbagi beban akan mengurangi beban pada server, sehingga membebaskan mereka untuk bekerja lebih efisien bagi semua orang yang terlibat.

Database sharding sangat penting bagi bisnis yang menangani data dalam jumlah besar dan perlu mengaksesnya secara berkala. Tanpa database sharding, server dapat berjalan terlalu lambat dan menyebabkan pengalaman yang membuat frustasi bagi pengguna.

Pernahkah Anda mendapati komputer Anda melambat ketika Anda membuka terlalu banyak program? Server database menghadapi efek yang sama ketika mereka memiliki terlalu banyak data dan terlalu banyak orang yang mencoba mengaksesnya. Volume data yang besar ini bercampur dengan aktivitas yang tinggi menghasilkan waktu respons yang lebih lambat dan, dalam skenario terburuk, server akan mati.

Database sharding adalah cara cerdas untuk membagi informasi sehingga bisnis dapat menyimpan dan mengakses data dalam jumlah besar dengan cepat. Berikut adalah beberapa manfaat spesifik lainnya dari database yang dipecah.

Jika Anda pernah khawatir kehabisan penyimpanan database, beberapa pecahan memungkinkan Anda untuk melakukan penskalaan. Anda dapat dengan mudah menambahkan lebih banyak pecahan saat Anda mencapai batas data Anda, mencegah kemacetan data atau kemungkinan shutdown. Anda juga bisa mendapatkan jarak tempuh yang lebih jauh dari server database Anda dengan membagi set data Anda. Anda mengurangi risiko membebani server tertentu sembari tetap membawa lebih banyak data secara bergilir.

Manfaat yang paling menonjol dari database yang dipecah adalah waktu respons yang lebih cepat. Metafora lain yang dapat membantu adalah dengan menganggap sistem manajemen database Anda sebagai rak buku.

Bayangkan Anda berada di perpustakaan untuk mencari buku tertentu. Apakah Anda lebih suka mencari di rak buku yang berisi seribu atau seratus buku? Pecahan database menggunakan jumlah informasi yang sama, tetapi dibagi menjadi baris yang lebih kecil. Fitur ini berarti sistem manajemen database Anda dapat mengambil informasi dengan lebih cepat, sehingga menghasilkan pengalaman yang lebih cepat.

Terlalu banyak data yang diproses dalam waktu singkat dapat membebani sistem manajemen database Anda. Salah satu konsekuensi yang paling umum adalah pemadaman layanan, yang mengakibatkan hilangnya produktivitas bisnis selama berjam-jam atau bahkan berhari-hari.

Database sharding mencegah hal ini terjadi dengan mengurangi beban pada sistem Anda dan mencegah terlalu bergantung pada satu bentuk penyimpanan. Ini berarti, bahkan jika satu pecahan tiba-tiba tidak tersedia, pecahan lainnya masih dapat bekerja secara independen.

Untuk memahami cara kerja database sharding, ada baiknya Anda membayangkan data Anda sebagai serangkaian rak yang terorganisir. Database Anda menyimpan informasi Anda menggunakan baris dan kolom yang disebut kumpulan data.

Ketika Anda membagi pecahan-pecahan ini di beberapa komputer, Anda telah membuat sebuah node. Semua pecahan Anda dibagi menjadi beberapa node, meskipun semuanya berisi informasi yang sama tentang keseluruhan database. Kumpulan data Anda kemudian dipecah menjadi pecahan-pecahan, kunci pecahan, dan apa yang dikenal sebagai arsitektur shared-nothing.

Istilah teknis untuk setiap potongan data yang dibagi adalah "pecahan logis". Komputer fisik yang menyimpan pecahan logis ini disebut "pecahan fisik" atau terkadang "database node."

Anda dapat menganggap pecahan - atau, secara khusus, pecahan logis - seperti semua buku yang berbeda di rak-rak database Anda. Masing-masing berisi informasi yang unik dan terserah Anda di mana dan bagaimana Anda ingin menyimpannya.

Data yang tertata dengan baik adalah kunci untuk menjalankan bisnis dengan lancar. Kunci pecahan adalah cara Anda mengatur data dengan benar berdasarkan jenisnya, sehingga mengurangi waktu yang terbuang untuk mencari data yang Anda butuhkan.

Setiap kumpulan data memiliki kolom-kolom yang berisi baris-baris. Kunci pecahan adalah bagaimana pengembang memutuskan baris mana di setiap kumpulan data yang harus dikelompokkan menjadi pecahan. Kunci pecahan ini dapat berasal dari kolom yang sudah ada atau yang baru. Memilih kunci pecahan yang tepat sangat penting untuk efisiensi database pecahan Anda. Kunci pecahan yang dipilih dengan baik memastikan bahwa data didistribusikan secara merata di seluruh pecahan, mencegah satu pecahan pun menjadi bottleneck.

Hal ini juga membantu menjaga kinerja kueri, karena memungkinkan sistem untuk dengan cepat menemukan pecahan yang relevan saat kueri dieksekusi. Kunci pecahan sering kali didasarkan pada data yang sering diakses atau dikelompokkan secara logis, seperti ID pelanggan, wilayah geografis, atau stempel waktu.

Dengan mengelompokkan data yang terkait, kunci pecahan dapat meningkatkan operasi pembacaan dan penulisan, sehingga pengambilan dan pengelolaan data menjadi lebih efisien. Namun, memilih kunci pecahan yang buruk dapat menyebabkan distribusi data yang tidak merata, meningkatkan beban pada node tertentu, dan pada akhirnya menurunkan kinerja.

Arsitektur shared-nothing adalah sistem manajemen database yang beroperasi dengan beberapa bagian independen. Itu berarti setiap pecahan fisik yang Anda buat hanya akan beroperasi pada data yang dikandungnya - tidak dapat menarik data dari pecahan fisik lain.

Namun, dimungkinkan untuk membuat sistem pecahan di mana beberapa pecahan dapat menarik data dari sumber lain. Membuat lapisan perangkat lunak adalah salah satu cara untuk mengoordinasikan penyimpanan data Anda dan menyediakan akses ke beberapa pecahan sekaligus.

Meskipun sharding adalah cara yang sangat efektif untuk meningkatkan waktu respons dan akses bersama, masih ada kekurangannya. Ukuran bisnis Anda dan seberapa sering Anda mengambil data dalam jumlah besar akan menentukan apakah sharding adalah metode yang tepat untuk Anda.

Database sharding secara signifikan meningkatkan biaya infrastruktur karena kebutuhan beberapa server atau node untuk mendistribusikan data. Multiplikasi perangkat keras ini tidak hanya meningkatkan biaya peralatan awal, tetapi juga menyebabkan biaya berkelanjutan yang lebih tinggi untuk konsumsi daya, ruang pusat data, dan jaringan.

Selain itu, kerumitan mengelola sistem yang terpecah-pecah sering kali membutuhkan personel yang lebih terampil atau pelatihan tambahan, yang selanjutnya menambah biaya operasional. Peningkatan biaya ini bisa sangat besar. Namun bagi banyak bisnis yang berurusan dengan volume data yang besar, skalabilitas dan kinerja yang ditingkatkan dapat menjustifikasi investasi tersebut.

Aspek sulit lainnya dari database sharding adalah tingkat kerumitan yang ditambahkannya pada operasi bisnis Anda. Alih-alih mengelola database tunggal, Anda harus membagi perhatian Anda di antara beberapa pecahan fisik (atau node).

Bisnis yang lebih kecil yang tidak membutuhkan volume data yang besar mungkin merasa bahwa sharding terlalu rumit. Namun, bisnis kecil dengan rencana untuk meningkatkan skala pada akhirnya akan mendapatkan keuntungan dari sharding.

Distribusi data yang tidak merata di seluruh pecahan merupakan tantangan yang signifikan dalam database sharding. Ketidakseimbangan ini dapat menyebabkan kemacetan kinerja pada pecahan yang kelebihan beban, pemborosan sumber daya pada pecahan yang kurang dimanfaatkan, dan peningkatan kompleksitas dalam manajemen sistem.

Ketika satu pecahan menjadi "hot spot" untuk kueri, pecahan tersebut akan kesulitan untuk memenuhi permintaan, sehingga merusak tujuan utama sharding: mendistribusikan beban secara merata untuk kinerja yang optimal.

Namun demikian, sistem database yang maju sering kali menawarkan fitur penyeimbangan otomatis. Sistem ini dapat mendeteksi distribusi yang tidak merata dan mendistribusikan ulang data di seluruh pecahan untuk menjaga keseimbangan, memastikan kinerja yang konsisten dan pemanfaatan sumber daya yang efisien tanpa intervensi manual.

Memilih sistem database yang tepat, seperti InterSystems IRISsangat penting dalam mengurangi tantangan-tantangan ini. Sistem ini memiliki penyeimbang internal yang dapat mengawasi beban pecahan dan secara otomatis mengubah tempat penyimpanan data. Hal ini memungkinkan Anda untuk fokus pada penggunaan data Anda, bukannya mengelola bagaimana data tersebut didistribusikan.

Database sharding pada dasarnya fleksibel, memberikan bisnis lebih banyak kontrol atas data mereka dan bagaimana data tersebut diatur. Namun demikian, ada beberapa metode utama yang harus Anda cermati sebelum memulai.

Juga dikenal sebagai sharding dinamis, sharding berbasis rentang membagi baris basis data berdasarkan nilainya. Apa pun rentang yang Anda putuskan untuk digunakan akan menjadi kunci pecahan untuk akses yang cepat dan mudah.

Misalnya, jika Anda memutuskan untuk membagi pelanggan berdasarkan industri mereka, Anda dapat menggunakan kunci pecahan untuk menemukan mereka dengan cepat di database. Aplikasi yang Anda gunakan akan secara otomatis mengkategorikan dan menyimpan informasi pelanggan pada node tertentu. Anda juga dapat melakukan pencocokan terbalik jika Anda perlu menemukan catatan yang lebih spesifik.

Sharding berbasis rentang mudah diimplementasikan dan mereplikasi pekerjaan dengan spreadsheet yang berisi data yang tertata rapi. Namun, hal ini rentan tidak sengaja membebani terlalu banyak data pada satu node.

Kasus Penggunaan Praktis: Pecahan berbasis rentang ideal untuk platform e-commerce yang mengkategorikan produk berdasarkan rentang harga atau pelanggan berdasarkan tanggal pendaftaran. Ini juga cocok untuk aplikasi keuangan yang mengelola transaksi dalam rentang tanggal tertentu.

Apabila Anda ingin menikmati tingkat kontrol yang baik atas detail yang lebih kecil, beralihlah ke hashed sharding. Metode sharding ini bekerja dengan menetapkan kunci pecahan ke baris tertentu dalam database melalui "fungsi hash."

Fungsi hash secara otomatis mengambil informasi dari baris yang ditunjuk dan menciptakan "nilai hash." Nilai hash ini berfungsi sebagai kunci pecahan Anda dan menyimpan informasi pada pecahan fisik yang Anda pilih.

Hashed sharding disukai karena mendistribusikan data secara merata di seluruh pecahan fisik, mengurangi risiko kelebihan beban pada mesin tertentu. Namun demikian, ini tidak dapat membedakan informasi berdasarkan makna yang lebih dalam, jadi Anda masih perlu menerapkan beberapa pengawasan. Hashed sharding sangat berguna untuk platform media sosial atau aplikasi web besar di mana data pengguna perlu disebarkan secara merata agar satu server tidak terlalu sibuk.

Bentuk lain dari sharding yang mirip dengan spreadsheet adalah directory sharding. Metode yang dapat diakses ini menyediakan tabel pencarian untuk memungkinkan Anda menautkan kolom basis data ke kunci pecahan. Setiap aplikasi yang menyimpan informasi berdasarkan detail tertentu, seperti warna atau tanggal, mengacu pada tabel pencarian terlebih dahulu.

Directory sharding sangat populer di kalangan manajer database karena efektifitasnya dalam mengatur informasi berdasarkan detail penting. Tidak ada batas jangkauan dan setiap pecahan memberikan makna lebih dari sekadar angka. Satu-satunya kelemahan adalah potensi kesalahan pengorganisasian jika tabel pencarian berisi informasi yang tidak akurat

Kasus Penggunaan Praktis: Directory sharding sangat cocok untuk content management systems (CMS) atau sistem manajemen inventaris di mana item harus ditemukan dengan cepat berdasarkan atribut tertentu seperti kategori atau tag.

Metode sharding ini sangat penting untuk bisnis yang mengumpulkan data geografis dalam jumlah besar. Geo-sharding membagi informasi berdasarkan detail seperti kota, kota, distrik, atau lingkungan.

Metode sharding ini juga memiliki keuntungan berdasarkan di mana pecahan fisik berada. Kota tertentu dapat bertindak sebagai kunci pecahan, menyimpan informasi pelanggan berdasarkan seberapa dekat mereka dengan pecahan fisik. Metode ini menghasilkan waktu respons yang lebih cepat. Meskipun demikian, manfaat geo sharding hanya dapat dirasakan jika jarak fisik antara pelanggan dan pecahan fisik lebih pendek. Ada juga risiko distribusi data yang tidak merata jika ada jumlah pelanggan yang lebih besar di satu area dibandingkan area lainnya

Kasus Penggunaan Praktis: Geo sharding ideal untuk layanan logistik dan pengiriman, aplikasi berbagi tumpangan, atau aplikasi apa pun yang pengalaman penggunanya bergantung pada latensi rendah dan akses data yang terlokalisasi.

Juga dikenal sebagai sharding berbasis entitas, sharding berbasis hubungan mengelompokkan data yang serupa pada pecahan fisik yang sama. Metode ini berbeda dari aplikasi sharding lainnya karena Anda tidak perlu memisahkan data sebanyak itu.

Hasilnya, sharding berbasis hubungan mengurangi daya komputasi yang dibutuhkan untuk mengambil data serupa secara bersamaan. Kelemahan utamanya adalah kompleksitasnya dan kemungkinan secara tidak sengaja mengelompokkan data yang berbeda secara bersamaan

Kasus Penggunaan Praktis: Sharding berbasis hubungan sangat cocok untuk sistem customer relationship management (CRM) atau aplikasi apa pun yang mendapat manfaat dari pengelompokan entitas terkait, seperti pesanan dan pelanggan, atau produk dan kategori, secara bersamaan untuk meningkatkan kinerja kueri dan mengurangi waktu pengambilan.

Memecah database tidak serumit yang dibayangkan. Sama seperti menyusun spreadsheet baru, Anda perlu mengetahui tujuan akhir Anda dan bagaimana sharding dapat membantu Anda mencapainya.

Apakah Anda perlu mengatur informasi spesifik dengan lebih efektif? Bagaimana dengan mempercepat waktu respons untuk pelanggan yang tinggal lebih dekat dengan pecahan fisik? Apa pun metode sharding yang Anda pilih, ada proses khusus untuk memulai:

1. Pilih skema sharding Anda - tanyakan pada diri Anda sendiri tentang data yang Anda pisahkan. Mengapa Anda ingin membagi data ini dan bagaimana caranya?
2. Tentukan metode pengorganisasian Anda - meskipun ada banyak metode sharding, pertimbangkan untuk memilih salah satu metode umum di atas.
3. Pilih infrastruktur target Anda - persempit server tempat Anda akan membuat pecahan dan buat perkiraan berapa banyak data yang akan Anda simpan.
4. Buatlah lapisan perutean yang unik - Anda perlu menentukan bagaimana aplikasi Anda akan menyimpan data dan melakukan kueri nanti.

Jalankan rencana migrasi Anda - terakhir, Anda perlu memutuskan bagaimana Anda akan memigrasikan semua informasi ini dengan waktu henti yang minimal. Banyak solusi manajemen data modern yang merampingkan proses ini dengan membangunnya ke dalam penawaran perangkat lunak mereka.

Anda mungkin bertanya-tanya apakah ada cara lain untuk mengatur, menyimpan, dan mengambil informasi Anda. Meskipun database sharding dengan cepat menjadi metode yang tepat untuk bisnis yang lebih besar, Anda juga dapat mencoba yang berikut ini.

Jika Anda hanya membutuhkan waktu respons yang lebih cepat, pertimbangkan untuk mengoptimalkan operasi bisnis Anda dengan vertical scaling. Pendekatan langsung ini hanya menambahkan lebih banyak RAM atau CPU ke server database Anda untuk menangani lebih banyak lalu lintas.

Opsi ini lebih murah daripada database sharding, meskipun juga tidak memiliki fleksibilitas yang sama dalam mengatur data.

Replikasi adalah cara yang lebih kuno untuk mengatur database Anda. Tidak seperti algoritma khusus database sharding, replikasi menduplikasi salinan persis database Anda dan menyimpannya di server terpisah.

Karena database sharding tidak membuat salinan informasi, replikasi mungkin lebih cocok untuk model bisnis Anda. Anda mungkin lebih khawatir kehilangan data Anda daripada mengaturnya.

Terakhir, partisi adalah metode yang membagi tabel database ke dalam beberapa kelompok. Partisi horizontal membagi data ke dalam baris, sementara partisi vertikal membagi data ke dalam kolom.

Pecahan basis data serupa karena juga membagi data ke dalam kelompok yang berbeda dengan baris yang unik. Namun, ia menyimpan informasi ini di berbagai node yang berbeda. Partisi membagi informasi ini pada komputer yang sama.

Database sharding adalah cara yang sangat membantu untuk mengurangi waktu henti dan mengatur informasi secara lebih efektif. Namun, hal ini memiliki kurva pembelajaran dan mungkin terlalu rumit untuk beberapa model bisnis.

Satu hal yang pasti: bisnis yang ingin berkembang harus memiliki strategi yang disengaja tentang bagaimana mereka menyimpan dan mendistribusikan data.

Lebih dari 90% organisasi dalam sebuah survei baru-baru ini mencapai nilai terukur setelah investasi berbasis data. Apakah Anda mencoba menghemat waktu untuk mengambil data atau khawatir akan membebani server database Anda, mengoptimalkan database Anda akan memberikan keuntungan di masa depan.

Anda tidak perlu memikirkan distribusi data sendiri. InterSystems IRIS memberi Anda beberapa alat canggih untuk mengatasi pekerjaan berat sekaligus membantu meningkatkan skala bisnis Anda.

Apa yang membedakan InterSystems IRIS dengan yang lain adalah fleksibilitasnya yang luar biasa dalam penskalaan. Apakah Anda perlu meningkatkan skala dengan menambahkan lebih banyak sumber daya ke satu server, atau mengurangi skala dengan mendistribusikan data ke beberapa server, InterSystems IRIS menyesuaikan dengan kebutuhan Anda.

Fleksibilitas ini memungkinkan Anda untuk memulai dari yang kecil dan mengembangkan infrastruktur database sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda, tanpa perlu melakukan perombakan atau migrasi besar-besaran.

InterSystems IRIS juga menawarkan transisi tanpa batas di antara berbagai pendekatan penskalaan yang berbeda. Anda dapat dengan mudah beralih dari penskalaan vertikal ke horizontal seiring dengan meningkatnya volume data Anda, memastikan bahwa performa database Anda mengimbangi pertumbuhan bisnis Anda.

Skalabilitas ini, dipadukan dengan distribusi data cerdas InterSystems IRIS dan fitur penyeimbangan otomatis, membuatnya menjadi pilihan ideal bagi bisnis dengan berbagai skala yang ingin memiliki infrastruktur data yang tahan lama.