En la administración de datos empresariales, la necesidad de sistemas de almacenamiento de datos escalables y de alto rendimiento es primordial. Aquí es donde el fragmentado de bases de datos puede ayudar y también proporcionar una gran cantidad de otros beneficios. En este artículo, usaremos una analogía para profundizar en los conceptos básicos del fragmento de bases de datos y sus beneficios en la administración de bases de datos empresariales, además de algunas estrategias clave, pasos de implementación y mejores prácticas.
¿Qué es el fragmento de bases de datos?
El fragmento de base de datos es una técnica para dividir horizontalmente una base de datos en unidades más pequeñas y manejables llamadas fragmentos, y cada fragmento reside en un servidor separado. El objetivo principal es la escala, pero también permite el procesamiento paralelo para mejorar el rendimiento y la tolerancia a fallas. En lugar de almacenar todos sus datos en una base de datos masiva, se distribuye en varias bases de datos más pequeñas denominadas fragmentos, cada una responsable de un rango o tipo de datos específicos. Esto permite un procesamiento de datos más rápido y eficiente.
Esta es una analogía: Digamos que está organizando un buffet de seis platos para cientos de personas. En lugar de una mesa de buffet con todos los platos para toda la habitación, coloca cada plato en su propia estación. De esta manera, más comensales pueden servirse a sí mismos simultáneamente, más rápido y con menos cuellos de botella.
Los beneficios del fragmento de bases de datos
La implementación del fragmento de bases de datos incluye una gran cantidad de beneficios:
- Rendimiento mejorado. En el ejemplo de la mesa de buffet, esto se traduce en un servicio más rápido. En una mesa grande de bufet, todos compiten por el espacio, lo que provoca congestión y ralentiza el proceso de servicio. Con estaciones dedicadas para diferentes tipos de platos, los huéspedes pueden acceder rápidamente a la comida que desean sin esperar a otros. Para las bases de datos, esto significa acceso paralelo y rendimiento de consultas más rápido.
- Escalabilidad mejorada. En la cena, esto simplemente significa que puede recibir más invitados. A medida que aumenta la cantidad de huéspedes, la mesa de buffet individual puede tener dificultades para manejar la carga, lo que provoca ineficiencias. Con el sharding, puede alojar a más invitados de manera eficiente, lo que le permite manejar cargas de trabajo de bases de datos a gran escala.
- Costos reducidos de almacenamiento de datos. Esto se trata de la utilización eficiente de recursos y la reducción de desperdicios. Mejorar el rendimiento y la escalabilidad sin sobreaprovisionar o desperdiciar recursos proviene de dividir solo lo que necesita. En una base de datos dividida, puede distribuir datos en función de la relevancia, lo que reduce el espacio de almacenamiento y los costos.
- Mejor tolerancia a fallas. Se trata de mantener las cosas operativas en caso de que un área experimente un problema. Tener una estación de respaldo puede mantener el servicio sin problemas si una mesa experimenta un derrame o se queda sin combustible para un calentador. En una base de datos dividida, si un fragmento experimenta un problema, los otros siguen funcionando.
- Recuperación eficiente de datos. El fragmento permite un enfoque más específico para encontrar lo que está buscando. La mesa de un solo buffet es una gran superficie para buscar un solo plato. Las estaciones individuales, o bases de datos divididas, permiten un acceso más rápido y dirigido a información específica.
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Estrategias de trituración
Varias estrategias de fragmento ofrecen ventajas únicas, según los requisitos y las características de los datos que se administran. Ya sea por rango, usando una función hash para una distribución uniforme o enumerando explícitamente dónde deben residir los datos, la elección de la estrategia de fragmento depende de factores como los patrones de distribución de datos y los patrones de consulta en la aplicación. Aquí le mostramos más de cerca tres estrategias comunes de fragmentación.
Raspado basado en rango
El fragmento basado en rangos implica dividir los datos en función de rangos de valores específicos. Es como categorizar los platos en un buffet según su tipo, como aperitivos, platos principales y postres.
Ejemplo: Una plataforma de comercio electrónico corta su base de datos de clientes en función de los montos de compra. Un fragmento maneja a los clientes con montos de compra bajos, otro con montos moderados, etc. Esto facilita la recuperación eficiente para ciertos tipos de consultas.
Raspado basado en hash
El fragmento basado en hash implica aplicar una función hash a una clave de fragmento seleccionada (p. ej., ID del cliente). El resultado determina el fragmento donde se almacenan los datos.
Ejemplo: En una plataforma de redes sociales, los datos de los usuarios podrían estar divididos en hash en función de las identificaciones de usuarios. La función hash asignaría de manera consistente a cada usuario a un fragmento específico. Este enfoque garantiza una distribución uniforme de los usuarios en fragmentos, lo que promueve el acceso y el almacenamiento equilibrados de datos.
Raspado basado en listas
El sharding basado en listas implica especificar explícitamente qué shard almacenará ciertos datos basados en una lista predefinida de valores. Es como asignar platos específicos a estaciones de buffet designadas en función de sus atributos únicos.
Ejemplo: Una aplicación de mensajería podría dividir una base de datos de historial de chat según el código del país. Cada fragmento es responsable de las conversaciones que se originan o involucran a usuarios en países específicos.
Cómo implementar el fragmento de bases de datos y las mejores prácticas
La implementación del fragmento de bases de datos requiere una planificación y ejecución cuidadosas. Existen varios pasos clave para garantizar una transición sin problemas y un rendimiento óptimo, entre ellos:
1. Defina su estrategia de fragmento
Elija una estrategia de fragmento adecuada basada en los requisitos y las características de su aplicación (p. ej., basada en rango, basada en hash, basada en listas). Asegúrese de alinear la estrategia elegida con la distribución de datos y los patrones de consulta.
Consejo: Anticipe las futuras necesidades de escalabilidad, no solo lo que necesita hoy, sino también lo que puede necesitar a medida que crecen las demandas.
2. Seleccionar clave de fragmento
Identifique la clave de fragmento, un campo o un conjunto de campos utilizados para distribuir datos entre fragmentos. La eficacia del fragmentado depende en gran medida de esta clave, así que asegúrese de elegir una clave que distribuya los datos de manera uniforme.
Consejos:
- Tenga en cuenta la cardinalidad de la clave elegida para evitar los puntos de acceso.
- Evalúe el impacto en el rendimiento de las consultas.
3. Partición de datos
Separe físicamente los datos en fragmentos distintos según la estrategia elegida y la clave de fragmento. Asegúrese de desarrollar un esquema de partición alineado con la estrategia elegida, garantizar la integridad de los datos durante el proceso de partición y planificar posibles cambios en la distribución de datos a lo largo del tiempo.
4. Migración de datos
Traslade los datos existentes a sus respectivos fragmentos mientras garantiza un tiempo de inactividad mínimo y una consistencia de datos.
Consejos:
- Use procesos por lotes para evitar abrumar el sistema.
- Establezca mecanismos de reversión en caso de problemas durante la migración.
5. Actualizar código de aplicación
Modifique el código de aplicación para interactuar con la base de datos dividida, incorporando la clave de fragmento en las consultas. Antes de comenzar, asegúrese de que la aplicación sea compatible con la estrategia de fragmentación elegida.
Consejos:
- Actualice los mecanismos de combinación de conexiones y enrutamiento de consultas.
- Implemente el manejo de errores para posibles fallas de fragmento.
6. Considere la administración de transacciones
Aborde las complejidades de las transacciones que involucran datos almacenados en varios fragmentos mediante la implementación de la administración de transacciones distribuidas. Asegúrese de optimizar el rendimiento sin sacrificar la consistencia de los datos.
Consejo: Siempre planifique las posibles fallas y reversiones de transacciones.
7. Monitoree y optimice
Las herramientas de monitoreo lo ayudarán a llevar un registro del estado de fragmentos, el rendimiento de consultas y los recursos del sistema. A medida que los configura, asegúrese de crear alertas para posibles problemas y revise y ajuste regularmente la distribución de fragmentos para mantener el equilibrio.
Consejo: Anticipe los posibles cuellos de botella y establezca un ciclo de comentarios para las mejoras continuas.
8. Documente la arquitectura de fragmento
Cree documentación integral que describa la arquitectura de fragmento, las estrategias y las consideraciones clave. Debe documentar los fundamentos detrás de las decisiones clave y proporcionar pautas para futuras modificaciones y esfuerzos de escalamiento.
Consejo: Ofrezca documentación de resolución de problemas para problemas comunes.
Raspado frente a partición: ¿Son iguales?
El fragmento y la partición son conceptos relacionados en el contexto de bases de datos distribuidas, pero no son exactamente iguales. El fragmento es un tipo de partición distribuida e independiente, a menudo asociada con la escalabilidad en varios servidores o nodos.
Ambos implican dividir un conjunto de datos grande en piezas más pequeñas y manejables, pero la diferencia clave reside en sus objetivos y la escala a la que operan. Sharding enfatiza la distribución de datos entre nodos independientes para lograr escalabilidad horizontal y un rendimiento mejorado. La partición se centra en la organización lógica dentro de una única base de datos para facilitar la administración y la optimización de consultas.
¿Qué son los “puntos de acceso” en Sharding?
La distribución desigual de fragmentos lleva a “puntos de acceso”, donde ciertos fragmentos están más cargados que otros. Esto puede provocar cuellos de botella en el rendimiento. Esto suele deberse a claves de fragmento mal elegidas o a una distribución de datos desigual.
¿Cuáles son las desventajas del fragmento de bases de datos?
Si bien el fragmento de bases de datos ofrece escalabilidad y rendimiento, sí conlleva desafíos y desventajas. Estas son algunas desventajas comunes asociadas con el fragmento de bases de datos:
Complejidad de la implementación y la arquitectura del sistema: Puede introducir complejidad en el diseño de bases de datos, la lógica de aplicaciones y la administración de consultas.
Gastos generales de desarrollo: Las bases de datos en fragmentos pueden requerir un desarrollo de aplicaciones más complejo y un mantenimiento, actualizaciones y depuración continuos.
Complejidad de transacciones: Las transacciones que involucran varios fragmentos vienen con mayor complejidad y posibles gastos generales de rendimiento.
Un fragmento cruzado limitado se une a: Realizar uniones a través de diferentes fragmentos puede ser complejo y puede implicar gastos generales adicionales. Algunas estrategias de fragmentación limitan la capacidad de realizar ciertos tipos de uniones de manera eficiente.
Gastos generales de enrutamiento de consultas: Enrutar las consultas al fragmento adecuado introduce gastos generales de red adicionales. Los mecanismos de enrutamiento de consultas eficientes son necesarios para evitar la degradación del rendimiento.
Sincronización de fragmentos: Mantener los datos sincronizados entre fragmentos, especialmente en situaciones en tiempo real o casi en tiempo real, puede ser un desafío.
Escalamiento automático limitado: Lograr una escalabilidad automatizada y sin interrupciones en un entorno de fragmentos suele ser más complejo en comparación con los enfoques de escalabilidad tradicionales.
¿El almacenamiento de datos puede mejorar el fragmento de datos?
La tecnología de almacenamiento de datos subyacente puede desempeñar un papel fundamental en la eficacia y facilidad de la implementación del fragmento de datos. Varias funciones y capacidades pueden afectar el rendimiento, la escalabilidad y la administración de bases de datos divididas.
Los dispositivos de almacenamiento de alto rendimiento, como las SSD, pueden mejorar significativamente las velocidades de lectura y escritura de las bases de datos divididas. Contribuyen a reducir la latencia y mejorar la capacidad de respuesta general del sistema. Además, aprovechar las soluciones de almacenamiento en contenedores, como Kubernetes en Portworx ® de Pure Storage, puede mejorar la implementación y escalabilidad de las bases de datos divididas. Las plataformas de organización de contenedores también proporcionan mecanismos para el escalamiento dinámico y la administración de recursos.
Conclusiones
El fragmentado de bases de datos puede mejorar la escalabilidad y el rendimiento en sistemas de almacenamiento de datos a gran escala, pero requiere una implementación cuidadosa y una consideración para los desafíos. A medida que las empresas continúan lidiando con los desafíos de big data, considerar e implementar el fragmento de bases de datos es una herramienta valiosa en la caja de herramientas para impulsar la eficiencia y la escalabilidad.
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