En la gestión de datos empresariales, la necesidad de sistemas de almacenamiento de datos escalables y de alto rendimiento es fundamental. Aquí es donde la fragmentación de la base de datos puede ayudar —y también proporcionar un montón de otras ventajas—. En este artículo, usaremos una analogía para profundizar en los conceptos básicos de la fragmentación de las bases de datos y sus beneficios en la gestión de las bases de datos empresariales, además de algunas estrategias clave, pasos de implementación y buenas prácticas.
¿Qué es la fragmentación de la base de datos?
La fragmentación de la base de datos es una técnica para particionar horizontalmente una base de datos en unidades más pequeñas y manejables llamadas fragmentos, con cada fragmento alojado en un servidor separado. El objetivo principal es la escala, pero también permite el procesamiento paralelo para mejorar el rendimiento y la tolerancia a los fallos. En lugar de almacenar todos sus datos en una base de datos masiva, se distribuye en varias bases de datos más pequeñas llamadas fragmentos, cada una de las cuales es responsable de un rango o tipo de datos específicos. Esto permite un procesamiento de datos más rápido y eficiente.
Esta es una analogía: Supongamos que está organizando un bufé de seis platos para cientos de personas. En lugar de una mesa de bufet con todos los platos de toda la sala, pone cada plato en su propia estación. De esta manera, más comensales pueden servirse a sí mismos simultáneamente, más rápidamente y con menos cuellos de botella.
Las ventajas de la fragmentación de la base de datos
La implementación de la fragmentación de la base de datos conlleva una serie de ventajas:
- Rendimiento mejorado. En el ejemplo de la mesa de bufet, esto se traduce en un servicio más rápido. En una gran mesa de bufet, todo el mundo compite por el espacio, lo que provoca congestión y ralentiza el proceso de servicio. Con estaciones dedicadas para diferentes tipos de platos, los clientes pueden acceder rápidamente a la comida que desean sin esperar a otros. Para las bases de datos, esto significa un acceso paralelo y un rendimiento de consulta más rápido.
- Escalabilidad mejorada. En la cena, esto simplemente significa que puede alojar a más invitados. A medida que aumenta el número de invitados, la única mesa de bufet puede tener problemas para manejar la carga, lo que genera ineficiencias. Con la fragmentación, puede acomodar a más invitados de manera eficiente, lo que le permite manejar cargas de trabajo de bases de datos a gran escala.
- Reducción de los costes del almacenamiento de datos. Se trata de un uso eficiente de los recursos y de reducir los residuos. Para mejorar el rendimiento y la escalabilidad sin sobreaprovisionar o desperdiciar recursos, es necesario particionar solo lo que necesita. En una base de datos fragmentada, puede distribuir los datos en función de su relevancia, lo que reduce el espacio ocupado y los costes del almacenamiento.
- Mayor tolerancia a fallos . Se trata de mantener las cosas operativas en caso de que un área tenga un problema. Tener una estación de respaldo puede mantener el servicio sin problemas si una mesa sufre un derrame o se queda sin combustible para un calentador. En una base de datos fragmentada, si un fragmento experimenta un problema, los otros siguen estando operativos.
- Recuperación eficiente de los datos. La fragmentación permite un enfoque más específico para encontrar lo que está buscando. La mesa de bufet individual es una gran superficie para buscar un solo plato. Las estaciones individuales o las bases de datos fragmentadas permiten un acceso más rápido y dirigido a la información específica.
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Estrategias de fragmentación
Diversas estrategias de fragmentación ofrecen ventajas únicas, en función de los requisitos y las características de los datos que se gestionan. Ya sea por rango, usando una función hash para una distribución homogénea o enumerando explícitamente dónde deben residir los datos, la elección de la estrategia de fragmentación depende de factores como los patrones de distribución de datos y los patrones de consulta en la aplicación. Aquí tiene un análisis más detallado de tres estrategias de fragmentación comunes.
Fragmentación basada en el rango
La fragmentación basada en el rango consiste en dividir los datos en función de los rangos de valores especificados. Es como categorizar los platos en un bufet según su tipo, como aperitivos, platos principales y postres.
Ejemplo: Una plataforma de comercio electrónico fragmenta su base de datos de clientes basándose en los importes de compra. Un fragmento maneja a los clientes con cantidades de compra bajas, otro con cantidades moderadas, etc. Esto facilita la recuperación eficiente de ciertos tipos de consultas.
Fragmentación basada en hash
La fragmentación basada en hash implica aplicar una función hash a una clave de shard elegida (por ejemplo, ID de cliente). El resultado determina el fragmento en el que se almacenan los datos.
Ejemplo: En una plataforma de redes sociales, los datos de los usuarios pueden fragmentarse mediante hash basándose en los ID de usuario. La función hash asignaría constantemente a cada usuario a un fragmento específico. Este enfoque garantiza una distribución homogénea de los usuarios entre fragmentos, lo que promueve un acceso y un almacenamiento de datos equilibrados.
Fragmentación basada en listas
La fragmentación basada en listas implica especificar explícitamente qué fragmentación almacenará ciertos datos basándose en una lista predefinida de valores. Es como asignar platos específicos a las estaciones de bufet designadas, basándose en sus atributos únicos.
Ejemplo: Una aplicación de mensajería podría fraccionar una base de datos de historial de chat basada en el código del país. Cada fragmento es responsable de las conversaciones que se originan o que implican a usuarios en países específicos.
Cómo implementar la fragmentación de la base de datos y las mejores prácticas
La implementación de la fragmentación de la base de datos requiere una planificación y una ejecución cuidadosas. Hay varios pasos clave para garantizar una transición fluida y un rendimiento óptimo, incluidos:
1. Defina su estrategia de fragmentación
Elija una estrategia de fragmentación adecuada en función de los requisitos y las características de su aplicación (por ejemplo, basada en rango, basada en hash, basada en lista). Asegúrese de alinear la estrategia elegida con la distribución de datos y los patrones de consulta.
Consejo: Anticípese a las necesidades futuras de escalabilidad, no solo a lo que necesita hoy, sino también a lo que puede necesitar a medida que las demandas crecen.
2. Seleccionar clave de fragmento
Identifique la clave de fragmento, un campo o un conjunto de campos utilizados para distribuir los datos entre fragmentos. La eficacia de la fragmentación depende en gran medida de esta clave, así que asegúrese de elegir una clave que distribuya los datos de manera homogénea.
Consejos:
- Tenga en cuenta la cardinalidad de la clave elegida para evitar los puntos calientes.
- Evaluar el impacto en el rendimiento de las consultas.
3. Partición de datos
Separe físicamente los datos en fragmentos distintos en función de la estrategia elegida y la clave de fragmento. Asegúrese de desarrollar un esquema de particionamiento alineado con la estrategia elegida, garantice la integridad de los datos durante el proceso de particionamiento y planifique los posibles cambios en la distribución de los datos con el tiempo.
4. Migración de datos
Traslade los datos existentes a sus respectivos fragmentos, garantizando al mismo tiempo unos tiempos de inactividad y una coherencia de datos mínimos.
Consejos:
- Utilice procesos por lotes para evitar sobrecargar el sistema.
- Establecer mecanismos de reversión en caso de problemas durante la migración.
5. Actualizar código de aplicación
Modifique el código de la aplicación para interactuar con la base de datos fragmentada, incorporando la clave shard en las consultas. Antes de empezar, asegúrese de que la aplicación es compatible con la estrategia de fragmentación elegida.
Consejos:
- Actualice los mecanismos de agrupación de conexiones y enrutamiento de consultas.
- Implemente la gestión de errores para detectar posibles fallos de fragmentos.
6. Considere la gestión de transacciones
Aborde las complejidades de las transacciones que implican que los datos se almacenen en múltiples fragmentos implementando la gestión distribuida de las transacciones. Asegúrese de optimizar el rendimiento sin sacrificar la coherencia de los datos.
Consejo: Planifique siempre los posibles fallos y reversiones de las transacciones.
7. Supervisar y optimizar
Las herramientas de supervisión le ayudarán a realizar un seguimiento del estado de los fragmentos, el rendimiento de las consultas y los recursos del sistema. Cuando los configure, asegúrese de crear alertas para posibles problemas y revise y ajuste periódicamente la distribución de fragmentos para mantener el equilibrio.
Consejo: Anticípese a los posibles cuellos de botella y establezca un ciclo de comentarios para las mejoras continuas.
8. Documente la arquitectura de fragmentación
Cree una documentación completa que describa la arquitectura de fragmentación, las estrategias y las consideraciones clave. Debe documentar la justificación de las decisiones clave y proporcionar directrices para futuras modificaciones y esfuerzos de escalamiento.
Consejo: Ofrecer documentación de resolución de problemas para problemas comunes.
La fragmentación frente a la partición: ¿son lo mismo?
La fragmentación y la partición son conceptos relacionados en el contexto de las bases de datos distribuidas, pero no son exactamente los mismos. La fragmentación es un tipo de partición distribuida e independiente, a menudo asociada con el escalamiento en múltiples servidores o nodos.
Ambos implican dividir un conjunto de datos grande en piezas más pequeñas y manejables, pero la diferencia clave radica en sus objetivos y en la escala a la que operan. La fragmentación hace hincapié en la distribución de datos entre nodos independientes para lograr una escalabilidad horizontal y un rendimiento mejorado. El particionamiento se centra en la organización lógica dentro de una única base de datos para facilitar la gestión y la optimización de las consultas.
¿Qué son los «puntos calientes» en la fragmentación?
Una distribución desigual de los fragmentos genera “puntos calientes”, en los que ciertos fragmentos están más cargados que otros. Esto puede generar cuellos de botella en el rendimiento. Esto suele deberse a unas claves de fragmento mal elegidas o a una distribución desigual de los datos.
¿Cuáles son los inconvenientes de la fragmentación de la base de datos?
Si bien la fragmentación de las bases de datos ofrece escalabilidad y rendimiento, sí conlleva retos e inconvenientes. Estas son algunas de las desventajas comunes asociadas con la fragmentación de la base de datos:
La complejidad de la implementación y la arquitectura del sistema: Puede introducir complejidades en el diseño de las bases de datos, la lógica de las aplicaciones y la gestión de las consultas.
Gastos generales de desarrollo: Las bases de datos fragmentadas pueden requerir un desarrollo de aplicaciones más complejo y un mantenimiento, unas actualizaciones y una depuración constantes.
Complejidad de las transacciones: Las transacciones que implican múltiples fragmentos conllevan una mayor complejidad y una posible sobrecarga de rendimiento.
Uniones de fragmento cruzado limitadas: La realización de uniones en diferentes fragmentos puede ser compleja y puede implicar sobrecargas adicionales. Algunas estrategias de fragmentación limitan la capacidad para realizar ciertos tipos de uniones de manera eficiente.
Enrutamiento de consultas sobrecargado: El enrutamiento de las consultas al fragmento adecuado introduce sobrecargas de red adicionales. Se necesitan mecanismos eficientes de enrutamiento de consultas para evitar la degradación del rendimiento.
Sincronización de fragmentos: Mantener los datos sincronizados entre fragmentos, sobre todo en situaciones en tiempo real o casi en tiempo real, puede ser difícil.
Escalamiento automático limitado: Lograr un escalamiento fluido y automatizado en un entorno fragmentado suele ser más complejo que los enfoques de escalamiento tradicionales.
¿El almacenamiento de datos puede mejorar la fragmentación de datos?
La tecnología de almacenamiento de datos subyacente puede desempeñar un papel crucial en la eficacia y la facilidad de implementación de la fragmentación de datos. Varias características y funcionalidades pueden afectar al rendimiento, la escalabilidad y la gestión de las bases de datos fragmentadas.
Los dispositivos de almacenamiento de alto rendimiento, como las SSD, pueden mejorar significativamente las velocidades de lectura y escritura de las bases de datos fragmentadas. Contribuyen a reducir la latencia y a mejorar la capacidad de respuesta global del sistema. Además, el uso de soluciones de almacenamiento contenedorizado, como Kubernetes en Portworx ® de Pure Storage, puede mejorar el despliegue y la escalabilidad de las bases de datos fragmentadas. Las plataformas de orquestación de contenedores también proporcionan mecanismos para el escalamiento dinámico y la gestión de recursos.
Conclusión
La fragmentación de la base de datos puede mejorar la escalabilidad y el rendimiento en los sistemas de almacenamiento de datos a gran escala, pero requiere una implementación cuidadosa y la consideración de los retos. A medida que las empresas siguen lidiando con los retos que plantean los macrodatos, considerar e implementar la fragmentación de las bases de datos es una herramienta valiosa en la caja de herramientas para impulsar la eficiencia y la escalabilidad.
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