Мы столкнулись с проблемой, что шард 1 и шард 2 после завершения диапазонов простаивали, а вся новая нагрузка приходилась на шард 3. Чтобы приложение могло понять, в какой шард отправить запрос, https://www.xcritical.com/ нужна особая архитектура.
Однако шардирование добавляет сложность в администрирование, так как требует балансировки данных, управления кросс-шардовыми запросами и обеспечения целостности транзакций. Партиционирование или сегментирование — это разбиение таблиц, содержащих большое количество записей, на логические части по неким выбранным администратором критериям. Партиционирование шардирование это таблиц делит весь объем операций по обработке данных на несколько независимых и параллельно выполняющихся потоков, что существенно ускоряет работу СУБД.
В качестве параметров для каждой реплики указываются host (адрес удаленного сервера) и port (TCP-порт для межсерверного взамодействия, обычно 9000). 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.
— Ускоренные Запросы
Можно просто скопировать данные в другой шард, а потом просто удалить их из источника, но на практике я такого не встречал. Очень удобно шардировать в приложении, где еще нет данных, а следовательно нет необходимости их перетаскивать. Каждый шард отвечает за данные из определенной географической области.
Данная возможность не реализована в данный момент, но необходимые приготовления уже есть. После обнаружения этой проблемы автором было принято решение о невозможности провести полноценное нагрузочное многочасовое тестирование, как с целью определения стабильности работы системы, так и поиска максимальной производительности. Ранее автор приводил лишь частично результаты НТ, в данной статье будут приведены графики полностью. Первая – до изменения конфигурации самой БД и попытки оптимизировать инфраструктуру, а так же до добавления ресурсов. Второй этап – существенно увеличены ресурсы, выделяемые виртуальным машинам, а так же последствия изменения конфигурации серверов PostgreSQL. Автором помимо шардирования, так же был проведен рефакторинг библиотеки по работе с очередями сообщений.
Шардинг Как Паттерн Архитектуры Базы Данных
- Либо приходится идти на компромисс и использовать eventual consistency — когда данные приходят в согласованное состояние с небольшой задержкой.
- Это не волшебная таблетка, которую выпил и все заработало.
- Ведь если программа 90% запросов будет направлять в партицию 1, а лишь оставшиеся 10% в партицию 2, то значит мы партицировали таблицу неправильно, и следовательно, теряем производительность.
- Промахнетесь с ключом – получите кривое распределение данных, какие-то шарды будут перегружены (“горячие” шарды), а масштабировать все это добро в будущем станет очень больно.
- И в этом случае имеет смысл рассматривать шардирование, о котором поговорим далее.
В Greenplum и основанной на ней Arenadata DB реализуется классическая схема шардирования данных, когда каждая таблица разделяет на несколько частей, каждая из которых размещается на отдельном хосте-сегменте кластера. При этом любой SQL-запрос на запись или чтение данных использует все сегменты кластера, реализуя горизонтальное масштабирование. Логика разделения таблицы на сегменты задается ключом дистрибуции, который по умолчанию определяется случайным образом, чтобы равномерно распределить данные по сегментам.
Hash-based Sharding: Равномерное Распределение По Хешу Ключа
Шардирование данных реализуется с помощью распределенных таблиц — таблиц на движке Distributed.Распределенная таблица не хранит данные. Данные хранятся в локальных таблицах, которые находятся на серверах каждого шарда. Распределенная таблица обеспечивает маршрутизацию запросов к локальным таблицам, другими словами, позволяет обрабатывать запросы распределённо на нескольких серверах. В случае если требуется распределить нагрузку на запись, необходимо подобрать такой ключ, который обеспечит равномерное распределение запросов между инстансами. Нельзя забывать и о «горячих» данных, запросы к которым происходят чаще, из-за чего нагрузка на шарды оказывается неравномерной.
Это возможно из-за того, что каждый контракт имеет свою ассоциацию с шардом, хранимую в contract_shard. Для большей ясности в структуру добавлены так же шарды сервиса балансов (вы можете заменить все упоминания steadiness, на debt, что бы получить ту же самую картину, но для работы с сервисом задолженностей). Сервису баланс не нужно узнавать у микросервиса contract-shard, какому шарду сервиса контрактов нужно отвечать, так как эта информация прописывается в самом событии создания платежа.
Так как подобный функционал может быть нужен только юридическим лицам (и то не всем, так как обычные кошельки могут спокойно обрабатывать до a hundred платежей в секунду), то автором такое API не разрабатывалось. Неверно выбранный ключ дистрибуции приведет к тому, что большая часть данных будет располагаться на одном сегменте, снижая производительность кластера. Это даже может вызвать остановку работы сегмента, когда на его хосте закончится место.
Например, расширение Citus, которое преобразует отдельные экземпляры PostgreSQL в распределенный кластер, размещая данные по шардам согласно заданному ключу шардирования. Впрочем, установка Citus не превращает PostgreSQL в Greenplum, поскольку оба решения имеют разные архитектурные подходы и оптимизированы для различных типов рабочих нагрузок. Подробнее об этом я рассказываю здесь, в блоге нашей Школы Больших Данных. Шардирование или шардинг — это принцип проектирования базы данных, при котором данные разбиваются на части и размещаются на разных шардах. Каждый шард представляет собой отдельный узел внутри кластера, который может состоять из одной или нескольких реплик. Реплики — топ криптовалют на 2024 это серверы, на которых дублируются данные в рамках шарда.
Сочетание репликации с шардингом позволяет масштабировать крупные системы, обеспечивая при этом отказоустойчивость. Метод добавления Items в изменении не нуждается, так как мы условились, что данные пишем всегда в свежие шарды, а вот GetItems надо подправить. Теперь он будет конкурентно выполнять запрос сразу в две схемы, а полученные данных мы будем склеивать, отдавая предпочтение данным с актуального маппинга шардов.
