Предположим, что Uber отслеживает местоположение водителя. Каждые 2 секунды получайте данные о местоположении водителя и вставляйте их. Если водителей тысячи и мы вставляем тысячи данных в базу данных каждые 2 секунды, то база данных может зависнуть, потому что пропускная способность базы данных (количество операций в секунду) низкая. Мы можем каждые 2 секунды отправлять эти данные в Kafka, потому что пропускная способность Kafka очень высокая. Каждые 10 минут потребитель будет получать эти большие объёмы данных из Kafka и записывать их в базу данных.

Таким образом, мы также можем выполнять параллельную обработку. Это означает, что можно обрабатывать более одного сообщения за раз. Допустим, у нас есть three потребителя, как показано на рисунке, и все они могут одновременно работать с 3 разными сообщениями. После того как служба транскодирования завершит перекодировку видео, она удаляет сообщение из очереди.

Поток Сообщений

Благодаря ей достигается отказоустойчивость и масштабируются запросы на чтение, которых сильно больше почти во всех прикладных системах. Сочетание репликации с шардингом позволяет масштабировать крупные системы, обеспечивая при этом отказоустойчивость. Репликация — это синхронное или асинхронное копирование данных между несколькими серверами. Ведущие серверы часто называют мастерами (master), а ведомые серверы — слэйвами (slaves), иногда используются и другие названия — лидер и фолловеры (leader & followers), праймари и реплики (primary & replicas). Один ведущий узел (мастер, лидер, праймари) принимает запросы как на запись, так и на чтение, а ведомые (реплики, слейвы или фолловеры) синхронизируются с ним и обслуживают только запросы на чтение. Это делается с помощью VIEW, через представление, мы с помощью UNION ALL склеиваем запросы из удаленных таблиц и получаем одну большую толстую таблицу news из удаленных серверов.

Логическая Репликация

Интернет полон советов по шардингу, от «масштабирования инфраструктуры базы данных» до «почему вы никогда не используете шардинг». Чтобы повысить производительность приложения через увеличение пропускной способности СУБД без вертикального масштабирования, можно применить масштабирование, распараллелив базу данных. Это называется шардированием (sharding) и означает разделение объектов базы данных на независимые сегменты, каждый из которых управляется своим экземпляром сервера, обычно размещаемым на отдельном вычислительном узле. В отличие от простого разделения на разделы (партиционирование), где разные части объектов базы данных хранятся под управлением единого экземпляра СУБД, шардирование это в чистом виде распределенные вычисления. Требует множества компонентов, чтобы приложения работали со всеми сегментами так, будто это по-прежнему единая БД.

Необходимость шардинга возникает во всех сферах, где используются большие объемы данных. Будь то интернет-магазин, стриминговый сервис или социальная сеть. Предположим, у вас есть очередь сообщений, в которую вы помещаете метаданные видео и позволяете получателю извлекать видео из метаданных и халвинг преобразовывать его в различные форматы (480p, 720p и т. д.). Единственное различие между очередью сообщений и потоком сообщений заключается в том, что в очереди сообщений может быть только один тип потребителя для одного типа сообщений.

шардирование это

Шардинг (или шардирование) — это разделение хранилища на несколько независимых частей, шардов (от англ. shard — осколок). Не путайте шардирование с репликацией, в случае которой выделенные экземпляры базы данных являются не составными частями общего хранилища, а копиями друг друга. Популярная система управления базами данных, которую часто используют для работы с сайтами и приложениями.

  • Мы указываем, что для сервера news_1 будет пользователь postgres, с паролем postgres.
  • Благодаря ей достигается отказоустойчивость и масштабируются запросы на чтение, которых сильно больше почти во всех прикладных системах.
  • Рано или поздно вам придётся заняться решардингом.
  • Шардирование будет оставаться популярным решением, особенно в условиях постоянно растущих объемов данных.
  • Сколько таблиц у вас есть в базе данных (10, 100, 1000) или как долго приложение находится в производстве?
  • И надо понимать, что предусмотреть возможность использования шардирования надо заранее, иначе придется переписывать много кода.

шардирование это

Мы можем завести что-то типа буфера или корзины и INSERT INTO делать в ту таблицу, чтобы там копились данные, если вдруг каких-то партиций у нас нет, и данные стали приходить, для которых нет шардов. Далее мы создаем маппинг для пользователя — по этим данным основной сервер будет авторизироваться к дочернему. Мы указываем, что для сервера news_1 будет пользователь postgres, с паролем postgres. И на основную базу данных он будет маппиться как наш person postgres. Мы можем выбирать данные напрямую из партиций — это будет то же самое, что в предыдущем примере, но мы четко указываем нужную нам партицию.

шардирование это

Подробнее в статье Конфигурирование логических кластеров в интерфейсе ADCM. Тогда горизонтальное разделение может выглядеть следующим образом. Шардинг значительно усложняет архитектуру базы данных и логику приложений, требуя тщательного проектирования и исполнения. Идеально подходит для сервисов, требующих локальности данных, таких как сети доставки контента и сервисы на основе местоположения в мобильных приложениях. MongoDB — это NoSQL хранилище данных, крайне удобное для хранения информации, которая не может быть нормально структурирована в рамках реляционных баз данных. MongoDB — это СУБД с открытым исходным кодом, не требующая описания схемы таблиц.

Бывает список значений — это вхождение в список, например, у нас может быть 3 автора новости именно в этой партиции, и бывает диапазон значений — это от какого и до какого значения данные будут храниться. Шардирование используется, если система требует все больше ресурсов, но вертикальное масштабирование кластера не может быть использовано из-за физических пределов. Важно заранее подумать о том, как вы будете решать вопросы консистентности при решардинге.

Ключевой шардинг (Key-Based) — данные распределяются по шардам посредством хэш‑функции или через остаток от деления (например, user_id % N). Диапазонный шардинг (Range-Based) — шарды хранят данные из определенных диапазонов (например, пользователи A–M, N–Z). Географический шардинг — данные хранятся ближе к пользователям (шард для РФ, шард для ЕС, шард для США). СУБД очень часто становится «узким местом» в производительности веб‑приложений, влияющим на общее быстродействие и устойчивость шард это к высоким нагрузкам.

Если сервер выходит из строя или добавляется новый, только те ключи, которые были привязаны к нему, перераспределяются, а все остальные остаются на месте. Это делает систему устойчивой к изменениям и снижает нагрузку при решардинге. Пусть наша хеш-функция возращает значения от 1 до 12. Шарды и записи необязательно размещать на отрезке 1;12. Если их много, то можно выставить другие рамки, например, 1;100, разделив круг на промежутку по 2Pi / a hundred rad. Создаем начальную базу данных `my_super_service`, а можно создать сразу две `my_super_service0` и `my_super_service1`, для тестирования механизма шардирования.