Как Радикально Ускорить Базу Данных: Исчерпывающее Руководство По Партиционированию И Шардированию От Экспертов По Производительности
Администрирование разных ресурсов ест время администратора, администрирование недозагруженных ресурсов ест деньги равные стоимости лишних ресурсов, перегруженные ресурсы приводят к потерям в бизнесе. Шардирование – это мощный, но непростой способ заставить вашу систему справляться с огромными объемами данных и нагрузок. Это постоянная работа, требующая хорошо понимать свои данные, знать, как к ним обращаются пользователи, и, конечно, вкладываться в планирование, аккуратную реализацию и поддержку. Ускорение Работы Бд Через Сокращение Объема Данных В PostgreSQL используется push-модель распространения изменений. Это значит, что master сервер активно отправляет записи WAL на реплики, а те применяют их, внося изменения физически, согласно записанным в журнале данным. Если остановить все операции на master-сервере, дождаться синхронизации всех реплик и сделать бинарное сравнение grasp и slave серверов, они будут идентичны. Запись Данных На Кластер Чтобы распределить данные на несколько серверов и обеспечить им безопасность и целостность, нужна база данных с соответствующей архитектурой — шардированная база данных. Со временем может потребоваться изменить количество шардов или способ разделения данных. Например, добавить серверы для увеличения мощности или изменить ключ шардирования. С ростом популярности криптовалют и децентрализованных приложений нагрузка на https://www.xcritical.com/ блокчейн-сети существенно увеличивается. Ограниченная пропускная способность приводит к задержкам транзакций и росту комиссий, что снижает удобство использования таких систем. Особенно остро эта проблема стоит перед крупными экосистемами, такими как Ethereum (ETH), где обработка большого количества транзакций требует значительных вычислительных ресурсов. Отвлекаться на детальный разбор того, как правильно раскатывать PostgreSQL, мы не будем. Разделение данных по разным машинам делает невозможными локальные транзакции. Самым популярным запросом шардирование это по этой таблице с большим перевесом стал запрос, выбирающий суммарную премию отделения. Принципы Шардирования Будь то интернет-магазин, стриминговый сервис или социальная сеть. Шардирование используется, если система требует все больше ресурсов, но вертикальное масштабирование кластера не может быть использовано из-за физических пределов. Иногда серверу приходится одновременно читать и записывать слишком много запросов. Система становится перегруженной, пользователи замечают задержки и нестабильную работу. Производительность всей системы начинает зависеть от самого загруженного шарда. При этом не перенесённые данные обрабатывать в “старом” месте, а перенесённые в “новом”. Либо приходится идти на компромисс и использовать eventual consistency — когда данные приходят в согласованное состояние с небольшой задержкой. Главная цель такого разделения — добиться независимости шардов. В таком случае можно будет масштабировать блокчейны, не жертвуя децентрализацией или безопасностью. То есть выбирать малую пачку данных, блокировать их и переносить. При этом не перенесённые данные обрабатывать в “старом” месте, а перенесённые в “новом”. Для этого способа требуется оркестрация переноса, и требуется разработать систему блокировок по “строкам”. Если у тебя база данных уже не помещается на одном сервере или ты просто хочешь быть готов к масштабированию, добро пожаловать! Будет много практики, схем, команд и даже немного боли из реальных кейсов. Всё, чтобы ты мог за пару часов (ну ладно, за вечер) развернуть свой шардированный кластер и не наступить на грабли, на которые наступали до тебя. Полу-синхронная репликация часто используется в системах, где требуется компромисс между надёжностью данных и производительностью. Для успешного завершения операции записи требуется подтверждение от определённого количества узлов, обозначенного как W. • Шардирование увеличивает пропускную способность блокчейна за счёт параллельной обработки данных. Кроме того, в блокчейнах, которые используют шардинг, благодаря снижению нагрузки, ноды работают эффективнее без увеличения вычислительной мощности. Управление большим количеством шардов требует значительных усилий и квалифицированных разработчиков. Чтобы этого избежать, приходится либо более въедливо продумывать ключи шардирования, либо вручную разделять слишком нагруженный шард. При таком подходе удобнее перемещать данные между шардами, изолировать их и менять логику. • Шардирование также вносит сложности, такие как межшардовая коммуникация и уязвимость малых шардов. После установки ADQM или перезапуска сервиса ADQMDB описание кластера автоматически добавится в конфигурационный файл. Подробнее в статье Конфигурирование логических кластеров в интерфейсе ADCM. Это противоположно вертикальному разделению, при котором таблица физически разделяется на столбцы, каждая часть которых также сохраняется на отдельном сервере. Это включает понимание того, как базы данных управляют транзакциями, обеспечивают целостность данных и обрабатывают запросы. Со временем шардирование может стать стандартом для большинства масштабных блокчейнов. Оно решает трилемму блокчейна, обеспечивая баланс между децентрализацией, безопасностью и масштабируемостью. Развитие шардирования позволит криптовалютам конкурировать с традиционными платежными системами, такими как Visa или Mastercard, обеспечивая миллионы транзакций в секунду. Одна из главных задач шардирования – обеспечение корректного обмена данными между шарами. Промахнетесь с ключом – получите кривое распределение данных, какие-то шарды будут перегружены (“горячие” шарды), а масштабировать все это добро в будущем станет очень больно. Например, в колоночной СУБД ClickHouse тоже есть способ оптимизации и работает аналогичным образом. Правда, он работает не для всех движков таблиц, которых в ClickHouse около 20, но это тема отдельного разговора. Вообще большинство современных СУБД поддерживают партиционирование «из коробки», но не все. Например, реляционная резидентная SQLLite не позволяет разделить криптовалютный кошелёк 1 таблицу на несколько более мелких, т.к. В принципе не предназначена для работы с большими объемами данных.