Что ж, есть способ добиться этого — разделение всего набора данных между несколькими физическими серверами или, одним словом, шардинг. Давайте сначала обсудим, какие у нас есть варианты разделения данных в современных СУБД. Шардинг (англ. sharding) – это метод горизонтального масштабирования баз данных, при котором данные распределяются по нескольким независимым экземплярам баз данных (шардам). Это позволяет повысить производительность, емкость хранения и надежность приложения.
Проблема прокси – вы должны распространять состояние шардинга, т.е. И тут мы приходим к следующей технологии, которая упрощает именно эту историю – технологии вынесения этого состояния в единое место – в координатор. В принципе, хороший метод, самый простой и самый клевый. Во-вторых, если вам нужно сделать каким-то образом решардинг, и сделать это с нулевым maintenance subwindow, то это сделать довольно сложно, потому что вся логика – в процессах приложений, которые сейчас работают.
При необходимости это сделать нужно пересоздать таблицу с нужными граничными ключами. Каждый таблет упорядоченной таблицы является независимой очередью. Решардирование упорядоченной таблицы возможно только с указанием желаемого числа таблетов. Каждый граничный ключ состоит из некоторого префикса ключевых колонок таблицы. Например, для таблицы с тремя ключевыми колонками типов int64, string, double допустимы граничные ключи , 10, 50; foo, 100; bar; 1.234.
Распределенный Sql: Альтернатива Шардированию Баз Данных
Успех здесь зависит от того, насколько правильно вы выберете ключ и стратегию, будете ли готовы решать хитрые технические задачки и не пожалеете ли сил на автоматизацию и мониторинг. Главное – помнить, что шардирование это не спринт, а марафон. Если подойти к нему с умом, то ваше приложение сможет переварить любые объемы данных и выдержать самые дикие нагрузки. Благодаря ей достигается отказоустойчивость и масштабируются шардирование запросы на чтение, которых сильно больше почти во всех прикладных системах. Сочетание репликации с шардингом позволяет масштабировать крупные системы, обеспечивая при этом отказоустойчивость. При использовании автоматически вычисляемых колонок стоит учитывать, что для оптимизации работы операция select_rows выводит из предиката диапазон затрагиваемых ключей.
Шардинг На Основе Диапазона Значений Ключа
Шардинг (сегментирование) — паттерн архитектуры базы данных, предполагающий разбиение базы данных на более мелкие, быстрые и управляемые части, называемые шардами (сегментами). Каждый шард представляет собой отдельную базу данных, а в совокупности эти шарды составляют единую базу данных. Шардинг особенно полезен для управления крупными базами данных, обеспечивая значительное повышение производительности, удобство обслуживания и масштабируемость. Сервер можно пометить на окружности не одной точкой, а несколькими. Больше точек – большая длина окружности принадлежит этому серверу и соответственно больше данных. Во-первых, поскольку конфигурация нашего кластера меняется очень редко, мы можем кэшировать все таблицы с master node.
Если подходящей строки не существует, можно выбрать нужную секцию и добавить строку в таб лицу. Впоследствии сопоставление можно будет изменить, потому стратегия и называется динамической. MongoDB — это NoSQL хранилище данных, крайне удобное для хранения информации, которая не может быть https://www.xcritical.com/ нормально структурирована в рамках реляционных баз данных.
Ваша логика прикладного уровня, вероятно, потребует значительных изменений, чтобы иметь дело с противоречивыми данными из разных сегментов. Недостатком этой схемы является то, что фамилии клиентов могут быть распределены неравномерно. У вас может быть намного больше клиентов, чьи имена попадают в диапазон А-М, чем клиентов, чьи фамилии попадают в диапазон Н-Я. В этом случае ваш первый шард будет испытывать гораздо большую нагрузку, чем второй шард, и может стать «опасным» местом системы. В результате выполнения мы создадим и откроем два отдельных подключения к одному и тому же шарду.
- Система YTsaurus поддерживает возможность автоматического вычисления значения ключевой колонки по формуле.
- Для случаев параллельных запросов к одному шарду предусмотрена возможность получать некэшированные экземпляры соединений.
- Теперь, если мы решим добавить сервер в кластер, можно просто назначить новому серверу некоторый диапазон бакетов и переместить только те строки, шард-ключи которых разрешаются в эти бакеты.
- При задании конфигурации через apply_sharding_config на всех узлах, участвующих в шардинге, source_id будет совпадать.В случае неконсистентных source_id распределённые запросы будут возвращать ошибку.
Консистентное хеширование позволяет перераспределять только те ключи, которые использовались удаленным сервером или которые будут использоваться новым сервером. Таким образом, в случае выхода из строя одного узла, ключи не просто переходят на следующую ноду, а равномерно распределяются по нескольким следующим нодам. Ключ шардирования, или sharding key, – это тот самый столбец (или несколько столбцов) в ваших данных, по которому система решает, в какой шард запихнуть ту или иную строчку. Выбрать этот ключ правильно – это, без преувеличения, самое важное во всей затее с шардированием. Промахнетесь с ключом – получите кривое распределение данных, какие-то шарды будут перегружены (« горячие » шарды), а масштабировать все это добро в будущем станет очень больно. С практической точки зрения, репликация бывает полезна для проектов как получить Форекс лицензию любого масштаба, где нужна отказоустойчивость и высокая сохранность данных.