No gerenciamento de dados corporativos, a necessidade de sistemas de armazenamento de dados escaláveis e de alto desempenho é primordial. É aqui que o sharding de banco de dados pode ajudar e também oferecer uma série de outros benefícios. Neste artigo, usaremos uma analogia para nos aprofundarmos nos fundamentos do sharding de banco de dados e seus benefícios no gerenciamento de banco de dados corporativo, além de algumas estratégias importantes, etapas de implementação e práticas recomendadas.
O que é fragmentação de banco de dados?
O sharding de banco de dados é uma técnica para particionar horizontalmente um banco de dados em unidades menores e mais gerenciáveis chamadas shards, com cada shard residente em um servidor separado. O objetivo principal é escalar, mas também permite o processamento paralelo para melhorar o desempenho e a tolerância a falhas. Em vez de armazenar todos os seus dados em um banco de dados massivo, eles são distribuídos em vários bancos de dados menores chamados shards, cada um responsável por um intervalo ou tipo específico de dados. Isso permite um processamento de dados mais rápido e eficiente.
Veja uma analogia: Digamos que você esteja organizando um bufê de seis pratos para centenas de pessoas. Em vez de uma mesa de bufê com todos os pratos para toda a sala, você coloca cada curso em sua própria estação. Dessa forma, mais clientes podem servir a si mesmos simultaneamente, com mais rapidez e menos gargalos.
Os benefícios do sharding de banco de dados
A implementação do sharding de banco de dados vem com uma infinidade de benefícios:
- Desempenho aprimorado. No exemplo da tabela de bufê, isso se traduz em um serviço mais rápido. Em uma grande mesa de bufê, todos competem pelo espaço, causando congestionamento e desacelerando o processo de atendimento. Com estações dedicadas a diferentes tipos de pratos, os clientes podem acessar rapidamente a comida que desejam sem esperar por outros. Para bancos de dados, isso significa acesso paralelo e desempenho de consulta mais rápido.
- Escalabilidade aprimorada. No jantar, isso significa que você pode acomodar mais convidados. À medida que o número de convidados aumenta, a única mesa do bufê pode ter dificuldade para lidar com a carga, levando a ineficiências. Com o sharding, você pode acomodar mais convidados com eficiência, permitindo lidar com cargas de trabalho de banco de dados em grande escala.
- Custos reduzidos de armazenamento de dados. Trata-se de utilização eficiente de recursos e redução de desperdício. Melhorar o desempenho e melhorar a escalabilidade sem provisionamento excessivo ou desperdício de recursos vem do particionamento apenas do que você precisa. Em um banco de dados fragmentado, você pode distribuir dados com base na relevância, reduzindo a área de armazenamento e os custos.
- Tolerância a falhas aprimorada . Trata-se de manter as coisas operacionais caso uma área sofra um problema. Ter uma estação de backup pode manter o serviço sem interrupções se uma mesa sofrer um derramamento ou ficar sem combustível para um aquecedor. Em um banco de dados fragmentado, se um shard tiver um problema, o outro permanecerá operacional.
- Recuperação de dados eficiente. O sharding permite uma abordagem mais direcionada para encontrar o que você está procurando. A única mesa de bufê é uma grande área de superfície para procurar um único prato. Estações individuais, ou bancos de dados fragmentados, permitem acesso mais rápido e direcionado a informações específicas.
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Estratégias de sharding
Várias estratégias de sharding oferecem vantagens únicas, dependendo dos requisitos e das características dos dados que estão sendo gerenciados. Seja por faixa, usando uma função hash para distribuição uniforme ou listando explicitamente onde os dados devem residir, a escolha da estratégia de sharding depende de fatores como padrões de distribuição de dados e padrões de consulta no aplicativo. Veja aqui três estratégias comuns de sharding.
Sharding baseado em faixa
O sharding baseado em faixa envolve dividir dados com base em faixas de valores especificadas. É como categorizar pratos em um bufê com base em seu tipo, como aperitivos, pratos principais e sobremesas.
Exemplo: Uma plataforma de comércio eletrônico fragmenta seu banco de dados de clientes com base nos valores de compra. Um fragmento lida com clientes com baixos valores de compra, outro com valores moderados, etc. Isso facilita a recuperação eficiente para determinados tipos de consultas.
Sharding baseado em hash
O sharding baseado em hash envolve a aplicação de uma função de hash a uma shard key escolhida (por exemplo, ID do cliente). O resultado determina o shard onde os dados são armazenados.
Exemplo: Em uma plataforma de mídia social, os dados do usuário podem ser fragmentados com base em IDs de usuário. A função hash mapearia consistentemente cada usuário para um fragmento específico. Essa abordagem garante a distribuição uniforme de usuários entre fragmentos, promovendo acesso e armazenamento de dados equilibrados.
Sharding baseado em lista
O sharding baseado em lista envolve especificar explicitamente qual shard armazenará determinados dados com base em uma lista predefinida de valores. É como alocar pratos específicos a estações de bufê designadas com base em seus atributos exclusivos.
Exemplo: Um aplicativo de mensagens pode fragmentar um banco de dados de histórico de bate-papo com base no código do país. Cada shard é responsável por conversas originadas de ou envolvendo usuários em países específicos.
Como implementar práticas recomendadas e sharding de banco de dados
A implementação do sharding de banco de dados requer planejamento e execução cuidadosos. Há várias etapas importantes para garantir uma transição tranquila e desempenho ideal, incluindo:
1. Defina sua estratégia de sharding
Escolha uma estratégia de sharding apropriada com base nos requisitos e características do seu aplicativo (por exemplo, baseada em faixa, baseada em hash, baseada em lista). Certifique-se de alinhar a estratégia escolhida com a distribuição de dados e padrões de consulta.
Dica: Antecipe as necessidades futuras de escalabilidade, não apenas o que você precisa hoje, mas também o que pode precisar conforme as demandas aumentam.
2. Selecione a Shard Key
Identifique a shard key, um campo ou conjunto de campos usados para distribuir dados entre shards. A eficácia do sharding depende muito dessa chave, então escolha uma chave que distribua os dados de maneira uniforme.
Dicas:
- Considere a cardinalidade da chave escolhida para evitar hotspots.
- Avalie o impacto no desempenho da consulta.
3. Particionamento de dados
Separar fisicamente os dados em fragmentos distintos com base na estratégia escolhida e na chave de fragmento. Certifique-se de desenvolver um esquema de particionamento alinhado com a estratégia escolhida, garanta a integridade de dados durante o processo de particionamento e planeje possíveis mudanças na distribuição de dados ao longo do tempo.
4. Migração de dados
Mova os dados existentes para seus respectivos fragmentos enquanto garante o mínimo de tempo de inatividade e consistência dos dados.
Dicas:
- Use processos em lote para evitar sobrecarregar o sistema.
- Estabeleça mecanismos de reversão em caso de problemas durante a migração.
5. Atualizar código do aplicativo
Modifique o código do aplicativo para interagir com o banco de dados fragmentado, incorporando a shard key nas consultas. Antes de começar, garanta a compatibilidade do aplicativo com a estratégia de sharding escolhida.
Dicas:
- Atualize o pool de conexões e os mecanismos de roteamento de consultas.
- Implemente o tratamento de erros para possíveis falhas de shard.
6. Considere o gerenciamento de transações
Aborde as complexidades das transações que envolvem dados armazenados em vários fragmentos implementando o gerenciamento de transações distribuídas. Certifique-se de otimizar o desempenho sem sacrificar a consistência dos dados.
Dica: Planeje sempre possíveis falhas e reversões de transações.
7. Monitore e otimize
As ferramentas de monitoramento ajudarão você a acompanhar a integridade do shard, o desempenho da consulta e os recursos do sistema. Ao configurá-los, crie alertas para possíveis problemas e revise e ajuste regularmente a distribuição de fragmentos para manter o equilíbrio.
Dica: Antecipe possíveis gargalos e estabeleça um ciclo de feedback para melhorias contínuas.
8. Documente a arquitetura de sharding
Crie documentação abrangente descrevendo a arquitetura de sharding, estratégias e principais considerações. Ela deve documentar a justificativa por trás das principais decisões e fornecer diretrizes para futuras modificações e esforços de expansão.
Dica: Ofereça documentação de solução de problemas para problemas comuns.
Sharding x particionamento: Elas são as mesmas?
O sharding e o particionamento são conceitos relacionados no contexto de bancos de dados distribuídos, mas não são exatamente os mesmos. O sharding é um tipo de particionamento distribuído e independente, frequentemente associado ao dimensionamento em vários servidores ou nós.
Ambos envolvem dividir um grande conjunto de dados em partes menores e mais gerenciáveis, mas a principal diferença está em seus objetivos e na escala em que operam. Sharding enfatiza a distribuição de dados entre nós independentes para escalabilidade horizontal e melhor desempenho. O particionamento se concentra na organização lógica em um único banco de dados para facilitar o gerenciamento e a otimização de consultas.
O que são “Hotspots” em fragmentação?
A distribuição desigual de fragmentos leva a "hotspots", onde certos fragmentos são mais carregados do que outros. Isso pode resultar em gargalos de desempenho. Isso é mais frequentemente causado por shard keys mal escolhidas ou distribuição de dados desigual.
Quais são as desvantagens do sharding de banco de dados?
Embora o sharding de banco de dados ofereça escalabilidade e desempenho, ele vem com desafios e desvantagens. Aqui estão algumas desvantagens comuns associadas ao sharding de banco de dados:
Complexidade da implementação e da arquitetura do sistema: Ela pode introduzir complexidade no design do banco de dados, na lógica do aplicativo e no gerenciamento de consultas.
Despesas gerais de desenvolvimento: Os bancos de dados fragmentados podem exigir desenvolvimento de aplicativos mais complexo e manutenção, atualizações e depuração contínuas.
Complexidade da transação: As transações que envolvem vários shards vêm com maior complexidade e potencial sobrecarga de desempenho.
O cross-shard limitado se une a: Realizar junções em diferentes fragmentos pode ser complexo e pode envolver sobrecarga adicional. Algumas estratégias de sharding limitam a capacidade de realizar determinados tipos de junções com eficiência.
Consulta sobre sobrecarga de roteamento: O roteamento de consultas para o shard apropriado gera sobrecarga adicional da rede. Mecanismos eficientes de roteamento de consulta são necessários para evitar a degradação do desempenho.
Sincronização de shard: Manter os dados sincronizados entre shards, especialmente em cenários em tempo real ou quase em tempo real, pode ser desafiador.
Autoescala limitada: Obter escala contínua e automatizada em um ambiente fragmentado é frequentemente mais complexo em comparação com as abordagens tradicionais de escala.
O armazenamento de dados pode melhorar o compartilhamento de dados?
A tecnologia de armazenamento de dados subjacente pode desempenhar um papel crucial na eficácia e na facilidade de implementação do sharding de dados. Vários recursos e capacidades podem afetar o desempenho, a escalabilidade e o gerenciamento de bancos de dados fragmentados.
Dispositivos de armazenamento de alto desempenho, como SSDs, podem melhorar significativamente as velocidades de leitura e gravação de bancos de dados fragmentados. Eles contribuem para reduzir a latência e melhorar a capacidade de resposta geral do sistema. Além disso, aproveitar soluções de armazenamento em contêiner, como Kubernetes na Portworx ® da Pure Storage, pode melhorar a implantação e a escalabilidade de bancos de dados fragmentados. As plataformas de orquestração de contêineres também fornecem mecanismos para expansão dinâmica e gerenciamento de recursos.
Conclusão
O sharding de banco de dados pode melhorar a escalabilidade e o desempenho em sistemas de armazenamento de dados de grande escala, mas exige implementação cuidadosa e consideração para os desafios. À medida que as empresas continuam enfrentando os desafios do Big Data, considerar e implementar o sharding de banco de dados é uma ferramenta valiosa na caixa de ferramentas para aumentar a eficiência e a escala.
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