قواعد بيانات Nosql وقدرتها على تبادل البيانات تلقائيًا

قواعد بيانات Nosql قادرة على تجزئة البيانات تلقائيًا عبر خوادم متعددة من أجل توزيع الحمل وتحسين الأداء. يتم ذلك عن طريق تقسيم البيانات إلى أجزاء أصغر ، تسمى الأجزاء ، ثم توزيع هذه الأجزاء عبر الخوادم. قواعد بيانات Nosql قادرة على تجزئة البيانات تلقائيًا عبر خوادم متعددة من أجل توزيع الحمل وتحسين الأداء.

عندما تكون Shard كبيرة جدًا أو تكون موجهة بشكل أكبر ، يمكن تقسيمها تلقائيًا. بسبب ميزة التجزئة التلقائية ، لا يتم تحميل البرنامج فوق طاقته ، مما يوفر الوقت لمهام أخرى مثل وضع البيانات واسترجاع البيانات.

يتم توزيع مستندات مجموعة MongoDB عبر الأجزاء باستخدام مفتاح الجزء. يقسم MongoDB البيانات إلى أجزاء عن طريق تقسيمها إلى نطاقات غير متداخلة من القيم الأساسية. كجزء من جهود MongoDB لتوزيع هذه القطع ، تحاول توزيعها بالتساوي بين شظايا العنقود.

هل يمكن توزيع Nosql عبر خوادم متعددة؟

نعم ، يمكن توزيع قواعد بيانات NoSQL عبر خوادم متعددة. هذا يسمح لزيادة قابلية التوسع وتوفر البيانات.

يمكنه أيضًا تحسين أمان النظام من خلال توفير التكرار.

نتيجة للتجميع ، يتم توزيع البيانات على خوادم متعددة ويمكن استخدامها كمصدر مستقل.
لماذا يتم نقل البيانات عبر خوادم متعددة؟
من المفيد للنظام توزيع الحمل عبر خوادم متعددة من أجل تحسين الأداء العام.

هل يدعم Mongodb التقسيم التلقائي؟

يدعم MongoDB التجزئة التلقائية ، مما يعني أن البيانات يتم توزيعها تلقائيًا عبر خوادم متعددة. هذا يجعل من السهل توسيع نطاق النظام مع إضافة المزيد من الخوادم.

يتم تقسيم السجل إلى قطع في عملية الفصل عن بقية المجموعة أو الجدول وتوزيعها على آلات متعددة تعرف باسم القطع. تشرح هذه المقالة كيفية إعداد وتشغيل كتلة مجزأة في بيئة تطوير في غضون دقائق. ستتناول المقالة كيفية اختيار مفتاح جزء مناسب بالإضافة إلى كيفية ضمان تقسيم مستندات MongoDB بالتساوي عبر الأجزاء عند كتابتها. سيتناول هذا البرنامج التعليمي خوادم MongoDB الأربعة التي تشكل مجموعة مجزأة. عند تشغيل أوامر mongo-config ، ستلاحظ استخدام الخلفية الزرقاء. تظهر جميع الأوامر التي تعمل على الخادم الذي يحتوي على أكبر قدر من الموارد على أنها تعرض خلفيات حمراء ، بينما تظهر تلك التي تعمل على خوادم أخرى بخلفيات خضراء أو خضراء. يمكن العثور على مزيد من المعلومات حول كيفية عمل هذه الأدوار في Understanding MongoDB's Sharding Topology.

في MongoDB 3.6 ، يجب تكوين كل من الأجزاء الفردية وخوادم التكوين كنسخ متماثلة. يعد وجود العديد من مجموعات النسخ المتماثلة مع العديد من الأعضاء مفيدًا للحفاظ على بياناتك آمنة ومتاحة. ومع ذلك ، يزداد تعقيد البنية المُقسمة بشكل كبير. توضح المقالة التالية كيفية إعداد وتشغيل كتلة مجزأة بأسرع ما يمكن. إذا قمت بتمكين المصادقة على مثيل MongoDB ، فستحتاج فقط إلى مصادقة كلمة المرور. من أجل تحقيق أفضل النتائج في هذا البرنامج التعليمي ، يجب عليك تعطيل كتلة الأمان في ملف mongod.conf الخاص بك. بعد ذلك ، أضف القيمة configsvr إلى توجيه الكتلة الدورانية.

نتيجة لذلك ، سيكون MongoDB مسؤولاً عن استضافة هذا الخادم على الكتلة المُقسمة. سيقرأ MongoDB اسم مجموعة النسخ المتماثلة ودورها الخاص بالعنقود المُقسَّم عند تشغيله في التكوين الجاري تشغيله. سيتم إنشاء المجموعة الأولى من النسخ المتماثلة على خوادم التكوين في نظام مجموعة مُقسَّم. في هذه الخطوة ، ستتمكن من تكرار التكوين لكل من الأجزاء الفردية. إذا كنت تستخدم MongoDB على MongoDB-shard1 ، فانسخ ملفات التكوين إلى MongoDB-shard1 و MongoDB-shard1. والنتيجة هي أن كل مثيل MongoDB سيكون له مجموعة من الخوادم التي تعمل بمثابة أجزاء. قبل التمكن من استخدام أي قطعة ، يجب أن يتم بدئها عبر غلاف mongo.

يهدف هذا الدليل إلى مساعدتك في تكوين وتشغيل مجموعة مجزأة مع خادم تكوين وخادمين جزء. إنه غير مناسب للاستخدام في بيئة التصنيع. مجموعتا النسخ المتماثلة الأولى والثانية ، Mongo-Shard1 و Mongo-Shard2 ، كلاهما نسخ متماثلة أحادية العقدة. ستطالبك إحدى القطعتين باسم ، بينما ستطالبك الأخرى باسم. في كل من قذائف MongoDB ، يمكن استخدام طريقة thers.status () للتأكد من تكوين كل مجموعة نسخ متماثلة بشكل صحيح. يجب ربط هذه المكونات بمجموعة مجزأة عبر موجه استعلام mongos. سيكون مسؤولاً عن إدارة خادم التكوين والاتصال بخوادم الأجزاء.

الآن بعد أن تم تنفيذ الأمر mongos ، يمكنك إضافة أجزاء إلى المجموعة المُقسمة باستخدام mongo_shardip: mongo_shardip هو عنوان IP للخادم الذي يقوم بتشغيل mongo-shard1. عند استخدام هذا الأمر ، سترى قائمة فارغة بالأجزاء المتصلة في مفتاح الأجزاء. باستخدام طريقة sh.status () ، يمكنك التحقق من وجود موجه الاستعلام في نفس الدليل مثل خادم التكوين. عندما يتم تمكين التجزئة لقواعد بيانات MongoDB ، فإنها تكون قادرة فقط على تخزين البيانات بنفس الطريقة التي يمكن تخزينها في قواعد البيانات الأخرى. ستعمل مجموعة من الوثائق من عدد قليل من المدن الأكثر اكتظاظًا بالسكان في العالم كأساس لهذا الدليل. يمكن استخدام الطريقة التالية لتمكين التجزئة لقاعدة بيانات: enableSharding () سيعيد الأمر رسالة خطأ: بمجرد تنفيذه. إذا قمت بتكوين قاعدة البيانات للسماح بذلك ، يمكنك الآن السماح بتقسيم مجموعة المدن.

باتباع هذا الدليل ، سوف تتعلم كيفية إنشاء مجموعة MongoDB مجزأة عاملة . يتم تقسيم مجموعة المدينة في قاعدة بيانات السكان إلى حقل بلد حيث يتم استخدام مفتاح الجزء. بعد ذلك ، يمكن استخدام الأمر التالي لإدراج 20 مستندًا: كثير. سيكون الناتج مشابهًا لإخراج MongoDB النموذجي لأنه يتصرف تمامًا كقاعدة بيانات MongoDB عادية. نضمن أنه يجب استخدام كل جزء لإجراء الاستعلام إذا كنت تريد استرداد جميع المستندات من مجموعة المدن. تُرجع MongoDB قائمة الأجزاء المشاركة في التقييم باستخدام مفتاح الأجزاء. إذا قمت بالاستعلام عن حقل القارة ، والذي لا يحتوي على مفتاح الجزء الذي تبحث عنه ، فقد تضطر إلى إجراء مقارنة. سيعلمك هذا البرنامج التعليمي كيفية تكوين خوادم التكوين الخاصة بـ MongoDB والأجزاء الفردية ، وكذلك كيفية توصيلها جميعًا لتشكيل مجموعة MongoDB الموزعة. لقد استخدمت أيضًا جهاز توجيه استعلام mongos لأتمتة الجزء ، وإدخال تقسيم البيانات ، وإجراء استعلامات على قاعدة البيانات ، ومراقبة المقاييس.

يتم توزيع البيانات بين مضيفين متعددين من خلال عملية الدس هذه. يمكن لمثيل MongoDB تقسيم مجموعات البيانات الكبيرة إلى مجموعات صغيرة لتحقيق التجزئة. باستخدام هذه الإمكانية ، يمكنك بسلاسة توسيع نطاق قاعدة البيانات الخاصة بك مع نمو تطبيقاتك بما يتجاوز قدرات خادم واحد دون إضافة تعقيد جديد إلى التطبيق الخاص بك.
من السهل توسيع نطاق قاعدة البيانات الخاصة بك دون إضافة تعقيد إلى تطبيقك بمساعدة MongoDB. يمكنك توسيع قاعدة البيانات الخاصة بك دون إضافة تعقيد إلى تطبيقاتك باستخدام MongoDB ، والذي يمكن القيام به مع نمو تطبيقاتك. يتيح لك تجزئة MongoDB توسيع نطاق قاعدة البيانات الخاصة بك دون إضافة تعقيد إلى تطبيقاتك.

أساسيات مونجودب شظية

أصبح Shauling ممكنًا من خلال تقسيم البيانات إلى أجزاء. عندما تخزن العقدة البيانات في موقع واحد ، فإن الجزء هو جزء من تلك البيانات المخزنة في مكان واحد. ثم يتم إرسال كل جزء إلى عقدة بيانات في النظام وتوزيعها. عند إجراء عملية قراءة أو كتابة على جزء ، فإن الخطوة الأولى هي التأكد من وجود البيانات الموجودة على عقدة البيانات. يتم تنفيذ العملية طالما أن الحالة لا تتغير. إذا لم تعد البيانات موجودة ، يتم تخزينها في عقدة البيانات ويتم إنشاء فهرس جزء جديد. في MongoDB ، تم تصميمه ليكون مرنًا وسهل الاستخدام. تتيح لك أداة إدارة الأجزاء إمكانية إنشاء البيانات وحذفها ونقلها بسهولة في جلسة واحدة. يمكنك البحث والوصول إلى البيانات الخاصة بقطعة ما في غضون ثوانٍ باستخدام فهرس الجزء. بالإضافة إلى ميزة مجموعة النسخ المتماثلة لـ MongoDB ، تتضمن قاعدة البيانات أيضًا ميزة مجموعة النسخ المتماثلة الثانوية ، والتي تخزن نسخة طبق الأصل من أجزاء البيانات من عقدة MongoDB مختلفة. نتيجة لذلك ، حتى إذا فشلت إحدى عقد البيانات ، سيستمر النظام في العمل. طريقة MongoDB autoshred هي طريقة لتقسيم مجموعة البيانات تلقائيًا إلى أجزاء وتوزيعها عبر عقد بيانات متعددة. من خلال تقسيم مجموعات البيانات الكبيرة إلى مجموعات أصغر ، يمكن لعقد البيانات المتعددة تخزينها بكميات أكبر ، مما يزيد من سعة تخزين النظام.

هل قواعد بيانات نوصل تحتاج إلى تجزئة؟

لا توجد إجابة محددة لهذا السؤال لأنه يعتمد على قاعدة بيانات NoSQL المحددة وكيفية استخدامها. بشكل عام ، قد يكون التجزئة ضروريًا إذا تم استخدام قاعدة البيانات للتطبيقات عالية الحركة أو إذا كان من المتوقع أن تنمو بشكل كبير جدًا. ومع ذلك ، تم تصميم بعض قواعد بيانات NoSQL لتكون قابلة للتوسع أفقيًا من البداية وقد لا تحتاج إلى التجزئة. في النهاية ، من الأفضل التشاور مع الوثائق أو دعم قاعدة البيانات المحددة لتحديد ما إذا كانت التجزئة ضرورية أو موصى بها.

يمكن استخدام تجزئة قاعدة البيانات لإدارة مجموعات البيانات الكبيرة وتوسيع نطاقها بشكل فعال. يتم فصل مجموعة بيانات منطقية واحدة إلى قواعد بيانات متعددة ، ثم يتم توزيع قواعد البيانات هذه عبر أجهزة متعددة. عند إجراء استعلام ، من المحتمل أن يشارك عدد قليل فقط من أجهزة الكمبيوتر. تقاسم قاعدة البيانات ممكن في كل من قواعد بيانات SQL و NoSQL. نتيجة لذلك ، تتميز Sharding ببنية لا شيء مشترك. لا يكون عضو النصل على دراية بأعضاء النصل الأخرى. يجب أن يوازن بين شيئين: تقليل استعلامات التقسيم المتقاطع وتوزيع الحمل بالتساوي عن طريق التجزئة في الدقة الصحيحة.

يجب أن يكون نوع بيانات مفتاح الجزء عددًا صحيحًا حتى يكون فعالاً. يمكن للخادم أن يستضيف عدة أجزاء في نفس الوقت. عندما يرتفع الحمل على الخادم ، قد يكون من الضروري فصله. يمكن أن يقوم وكيل كل جزء بأداء أنشطة التخزين المؤقت والمراقبة ، بالإضافة إلى التخزين المؤقت والمراقبة. تتمثل المزايا الأساسية للتجزئة في القياس الأفقي وتحسين الأداء وزيادة الإتاحة. يمكن استخدام الأجزاء لنشر الخدمات السحابية. يمكن اختبار الترقية على جزء واحد قبل توزيعها عليهم جميعًا.

يمكن إجراء معاملات العملاء في المواقع التي توجد بها متطلبات تنظيمية وكذلك في الأماكن التي توجد بها الشظايا. SQLite و Memcached و Zookeeper و Postgres-XC / XL و Citus كلها خيارات جيدة. RDS هي خدمة تتيح لك إنشاء ونشر قواعد البيانات المشتركة . يمكن إجراء كل من النسخ المتماثل والشارب تحت القاري في نفس الوقت. باستخدام استخدام وحدة المعالجة المركزية والذاكرة ، بالإضافة إلى أداء القراءة / الكتابة ، يمكنك تحديد مدى كفاءة جميع الأجزاء. إذا كانت هناك مناطق نقاط ساخنة ، فيجب التفكير في إعادة شحذها. يبدو أن مصطلح "شارد" نشأ مع لعبة Ultima Online متعددة اللاعبين على الإنترنت ، حيث يتم استخدامها بشكل متكرر في سياقات الحوسبة والتخزين.

يقوم المهندسون في Facebook بتطوير قاعدة بيانات NoSQL تسمى Cassandra. باستخدام Bigtable من Google ، يمكن تخزين بيتابايت من البيانات عبر خوادم السلع. تم إنشاء Vitess بواسطة فريق في YouTube لحل مشكلات قابلية التوسع في قاعدة البيانات الخاصة به. يمكن إزالة منطق التوجيه من رمز التطبيق بمساعدة Vitess.

يمكن معالجة كمية كبيرة من البيانات بمساعدة Sharding. الطريقة الأكثر شيوعًا لتقسيم مجموعة البيانات إلى أجزاء هي استخدام طرف ثالث. تعد القدرة على جلب البيانات من قواعد بيانات SQL و NoSQL مفيدة للغاية. SQL هي تقنية قواعد بيانات راسخة ومعروفة. قواعد بيانات NoSQL سريعة وموثوقة ، مما يجعلها خيارًا جذابًا لقواعد البيانات الكبيرة.
باستخدام Sharding ، من السهل إدارة مجموعات البيانات الكبيرة. يمكن لقواعد بيانات SQL و NoSQL الاستفادة منها عن طريق تحسين أداء قاعدة البيانات معها.

فوائد التقاسم

يتم توزيع البيانات عبر أجهزة كمبيوتر متعددة باستخدام طريقة المشاركة. تعد STreeving ميزة مهمة في عمليات نشر MongoDB المليئة بمجموعات بيانات كبيرة وتتطلب عمليات إنتاجية كبيرة. يمكن لأنظمة قواعد البيانات التي تحتوي على مجموعات بيانات كبيرة أو تطبيقات إنتاجية كبيرة أن تستهلك مساحة كبيرة على خادم واحد. تتطلب مجموعة البيانات التي لا يمكن تخزينها في قاعدة بيانات واحدة عملية المشاركة . إذا كنت بحاجة إلى تغيير رأيك ، فاحفظ هذه الإجابة. كل عقدة في Cassandra مسؤولة فقط عن الاحتفاظ بمجموعة فرعية من مجموعة فرعية من مجموعة فرعية من مجموعة فرعية من مجموعة فرعية من مجموعة فرعية من مجموعة فرعية من مجموعة فرعية من مجموعة فرعية من مجموعة فرعية من مجموعة فرعية من مجموعة فرعية من مجموعة فرعية من مقياس Cassandra يسمح لها بمعالجة البيانات أفقيًا ، وهو أمر مفيد عندما يتم توزيع البيانات عبر عقد متعددة.

تجزئة في قاعدة بيانات Nosql

في قاعدة بيانات Nosql المجزأة ، يتم تقسيم البيانات عبر عدد من الخوادم ، حيث يحتفظ كل خادم بمجموعة فرعية من البيانات. يمكن لهذا الأسلوب تحسين الأداء من خلال السماح بنشر البيانات عبر خوادم متعددة ، والتي يمكن بعد ذلك الاستعلام عنها بشكل متوازٍ.

لتحقيق أقصى قدر من قابلية التوسع ، يجب تقسيم مجموعات البيانات الكبيرة إلى مجموعات أصغر وتوزيعها عبر مجالات متعددة. تسمح بيانات التقسيم بتوزيعها على عقد متعددة ، مما يسمح بتنفيذ أفضل عبرها. يعد التقسيم مكونًا واحدًا فقط من مكونات قاعدة البيانات ، وإذا تمكنا من ضمان مشاركة كل عقدة في الثروة ، فيمكن لكل قسم أن يعمل كمركز بيانات خاص به. يمكن تقسيم البيانات عبر أقسام متعددة باستخدام توزيع البيانات المستند إلى المفتاح. نظرًا لحقيقة أن جميع البيانات مخزنة في نظام ملفات واحد ، فقد يتطلب تطبيق التجارة الإلكترونية قراءة جميع البيانات في غضون يوم أو كل ساعة. يمكن تجنب هذه المشكلة عن طريق تحديد مفتاح ببادئة كاسم القسم لكل طابع زمني. بمجرد تعيين مجموعة من تجزئات المفاتيح (بدلاً من مجموعة من المفاتيح) لكل قسم ، سيتم تخزين جميع المفاتيح داخل هذه المجموعة على هذا القسم.

يتم تقليل النقاط الفعالة ، ولكن لا يتم التخلص منها تمامًا باستخدام التجزئة على المفاتيح. هناك ميل لتشتت المفاتيح عبر أقسام متعددة بدلاً من تقسيم واحد في كل مرة. إذا تم ربط عمليتي القراءة والكتابة ، تستمر جميع الطلبات في اتباع نفس المسار إلى نفس القسم. في كثير من الحالات ، تستخدم أنظمة البيانات مفاتيح التشغيل السريع للتعويض عن أحمال العمل المنحرفة.

التجزئة التلقائية في Mongodb

تتيح ميزة التجزئة التلقائية في Mongodb إمكانية التوسع الأفقي لقاعدة البيانات الخاصة بك عن طريق توزيع البيانات تلقائيًا عبر أجزاء متعددة. يمكّن هذا قاعدة البيانات الخاصة بك من النمو في الحجم والإنتاجية دون الحاجة إلى تكوين الأجزاء وإدارتها يدويًا.

تُعد تقنية التجزئة في MongoDB مثالية لعمليات النشر ذات مجموعات البيانات الكبيرة والإنتاجية العالية. يُعرف إجراء إرسال البيانات عبر أجهزة متعددة باستخدام الوصول العشوائي بأخذ العينات. لا يتطلب الأمر سوى عدد قليل من الخوادم الإضافية لتوسيع سعة النشر بالكامل. يقابل زيادة تكاليف البنية التحتية والصيانة أثناء النشر زيادة الكفاءة. في الإصدارات 4.2 والإصدارات السابقة ، يجب أن تكون الحقول الأساسية لمجموعة مُقسمة موجودة في كل مستند. إذا كانت لديك مجموعة ، فيمكنك إعادة تجميعها باستخدام المفتاح الذي تم تعيينه بواسطة MongoDB 5.0. اعتمادًا على المفتاح ومؤشر الدعم الخاص به ، قد تضطر إلى تغيير استراتيجية التجزئة الخاصة بك.

عندما يتم إصدار MongoDB 4.4 ، سيتم تمكين قراءة التحوط لتقليل زمن الوصول. كل جزء في الكتلة قادر على تخزين مجموعة فرعية من بيانات العنقود في مثيل منفصل ، مما يسمح له بتوزيع البيانات عبر المجموعات. مع نمو مجموعة البيانات ، تزداد سعة تخزين العنقود. نظرًا لأنه تم تجزئة المجموعة ، فلا توجد طريقة لفك تقسيم المجموعة. يوفر MongoDB استراتيجيتين للتجزئة لتوزيع البيانات بين المجموعات المُقسمة. يتم استخدام تجزئة قيمة حقل مفتاح التجزئة لحساب قيمة حقل المفتاح المجزأ. باستخدام التجزئة على أساس النطاق ، يمكن تنفيذ عدد أكبر من عمليات البث عبر مجموعة.

يمكن أن تتسبب مفاتيح الأجزاء التي لا يُنظر إليها بشكل سيئ في التوزيع غير المتكافئ للبيانات ، وتقويض بعض فوائد التجزئة ، والتسبب في اختناقات في الأداء. بدءًا من MongoDB 4.0.3 وتكوين المناطق ونطاقات المناطق ، يمكنك إنشاء مناطق ونطاقات مناطق قبل تقسيم مجموعة فارغة أو غير موجودة. سيُنشئ الأمر التالي الترتيب: / jira / عند اختيار مفتاح جزء ، من الأهمية بمكان مراعاة إمكانية استخدام المناطق المستقبلية. يمكن العثور على مزيد من المعلومات حول كيفية عمل التجزئة مع التجميعات في الكتاب الإلكتروني Practical MongoDB Aggregations.

النسخ المتماثل مقابل التجزئة

يمكن اعتبار مفهوم النسخ المتماثل بمثابة تكرار لمجموعة البيانات ، في حين أن مفهوم التجزئة يستلزم تقسيم مجموعة البيانات إلى أجزاء منفصلة. باستخدام التجزئة ، يمكنك تقسيم مجموعتك إلى أجزاء متعددة. عند نسخ قاعدة البيانات الخاصة بك ، تقوم بإنشاء صور لمجموعة البيانات الخاصة بك.

يمكن بناء نظام النسخ المتماثل والتجزئة لتمكين الإتاحة العالية (HA) في كلتا الحالتين. يمكن لخادم واحد تخزين سجلات البيانات ، مما يسمح بوقت استجابة أسرع عند قراءة الاستفسارات وكتابتها. عندما يتم نسخ مجموعة البيانات بالكامل ، تقوم عدة خوادم بنسخها. ستتولى الخوادم المتبقية في المجموعة المهمة إذا فشل الخادم أو أصبح غير متصل بالإنترنت. نظام قاعدة بيانات MongoDB هو نظام قائم على المستندات يتنافس مع قواعد البيانات العلائقية. من السهل نسبيًا التبديل إلى هذا النظام لأن إعداده وتكوينه يشبهان MySQL. في هذا البرنامج التعليمي ، سوف نستعرض كيفية تخزين وعرض التعليقات التي أنشأها المستخدم باستخدام MongoDB.

ما هو الفرق بين التقسيم والتجزئة؟

يستلزم كل من تقاسم البيانات وتقسيم البيانات تقسيم مجموعات ضخمة من البيانات إلى أجزاء أصغر. بينما تعني التجزئة أن البيانات يتم توزيعها عبر أجهزة كمبيوتر متعددة ، فهي ليست مثل القسم. الهدف من التقسيم هو تجميع مجموعات فرعية من البيانات في مثيل قاعدة بيانات.

فوائد التقاسم

نتيجة لذلك ، إذا لم تتمكن قاعدة البيانات من التعامل مع حجم مجموعة البيانات ، فيمكن تقسيمها إلى مجموعات فرعية أصغر وتوزيعها على عقد مختلفة باستخدام التجزئة. نظرًا لأنه يتم تخزين مجموعة البيانات على عدد أكبر من الأجهزة ، يمكن زيادتها مع كمية البيانات وحركة المرور.

ما هو الفرق بين النسخ المتماثل والتجزئة Redis؟

التقسيم ، المعروف أيضًا باسم تقسيم البيانات ، هو عملية تقسيم البيانات حسب المفتاح ؛ في حين أن النسخ المتماثل ، المعروف أيضًا باسم المرآة ، هو عملية نسخ جميع البيانات. طريقة شائعة للمشاركة تعمل على تحسين الأداء عن طريق تقليل الذاكرة وضرب الحمل على جميع الموارد في نفس الوقت. يتيح النسخ المتماثل للقراءات مستويات عالية من إتاحة القراءة.

الفهرسة مقابل. التجزئة: أيهما أفضل لقاعدة بياناتك؟

توزيع البيانات معقد بطريقتين: الفهرسة والتجزئة. يمكن أن تساعد الإشارة إلى جدول في الأداء بشكل أفضل ، بينما يمكن أن تساعد التجزئة في توسيع نطاق قاعدة البيانات.
عندما تبحث عن قيم محددة في جدول ، من المفيد فهرستها. إذا كنت تريد البحث عن جميع الطلبات المقدمة بين 1 مايو 2017 و 2 مايو 2017 ، فيمكنك استخدام فهرس البحث.
يمكن قياس قاعدة البيانات عن طريق سحب قاعدة البيانات. يتطلب حلق الطاولة تقسيمها إلى أقسام متعددة على أجهزة متعددة. نتيجة لذلك ، يمكن الوصول إلى الجدول بسهولة أكبر من خلال البحث عن البيانات الموجودة فيه.
علاوة على ذلك ، يمكن أن تساعد التجزئة في تحسين أداء قاعدة البيانات بشكل عام. عندما يتم تقسيم الجدول إلى أجزاء أصغر ، يمكن أن يقلل من كمية البيانات التي يجب معالجتها بواسطة قاعدة البيانات. يمكن أن يساعد ذلك في تحسين السرعة الإجمالية لقاعدة البيانات.

ما هي ميزة التقاسم؟

عند استخدام التجزئة ، يمكنك توسيع قاعدة البيانات الخاصة بك للتعامل مع حمولة أكبر بكثير بفضل زيادة معدل نقل القراءة / الكتابة ، وسعة التخزين ، والتوافر العالي.

المخاطر الأمنية للتجزئة

على الرغم من وجود العديد من الحلول لمشكلة الأمان هذه ، مثل طلب المصادقة الثنائية وتشفير البيانات ، إلا أنها لا تزال مصدر قلق. يمكن أن يؤدي استخدام الفوتونات العشوائية في سياق HTML إلى تقليل هذا الخطر نظريًا عن طريق إنشاء فوتونات متعددة دون الاتصال. إلى أن يتوفر المزيد من الأدلة على أن التجزئة تقلل من مخاطر الأمان ، فمن الأفضل توخي الحذر والاحتفاظ بالبيانات منفصلة.

موارد إضافية لتقاسم البيانات توزيع SQL

لا توجد إجابة محددة لهذا السؤال حيث أنه يعتمد إلى حد كبير على الاحتياجات المحددة لتطبيق SQL التجزئة. ومع ذلك ، تتضمن بعض الموارد الشائعة التي يمكن استخدامها لتجزئة البيانات الإضافية: مساحة القرص وموارد وحدة المعالجة المركزية والذاكرة. بشكل عام ، يمكن استخدام أي مورد يمكن استخدامه للمساعدة في توزيع البيانات عبر خوادم متعددة لتقسيم البيانات الإضافية.

يمكن تحقيق قابلية توسيع قاعدة البيانات بإحدى طريقتين. تجزئة قاعدة البيانات تقسم قاعدة البيانات إلى أجزاء أصغر بناءً على عدد سجلات الجدول الموجودة فيها. يمكن تقسيم الجداول الفردية إلى فئات مختلفة في تنفيذ بسيط. يشرح هذا الدليل كيفية عمل تجزئة قاعدة البيانات ويناقش بعض مزاياها وعيوبها. يمكن أن تكون هذه التقنية مفيدة بشكل خاص لقواعد البيانات التي تخزن كمية كبيرة من البيانات في عدد قليل جدًا من الجداول. بشكل عام ، لا تتطلب كل الجداول التجزئة ، ولا يمكن تجزئة كل جدول في نفس الوقت. يطمح STreeching إلى بنية لا تشترك كهدف لها.

من الناحية العملية ، من المفيد نسخ البيانات من جزء إلى آخر. استراتيجية تقسيم قاعدة البيانات هي إستراتيجية قياس أفقي ، لذا فهي تشترك في العديد من فوائد إستراتيجية القياس الأفقي. علاوة على ذلك ، فإنه يوفر العديد من المزايا الإضافية بالإضافة إلى ذلك. تعد القدرة على القياس أفقيًا أمرًا بالغ الأهمية في الأنظمة من أجل تحقيق معدل مرتفع من القياس. في تجزئة النطاق ، تُستخدم قيمة مفتاح التجزئة لتحديد النطاق الذي يناسبه. يتم استخدام مفتاح وظيفة التجزئة لتحديد الجزء الذي تم تعيين سجل له ، وكذلك المسار الذي يجب أن يسلكه. بدلاً من تعيين المفتاح مباشرةً إلى جزء ، فإنه يستخدم وظيفة تجزئة للقيام بذلك.

نتيجة لذلك ، يتم عادةً توزيع السجلات بشكل متساوٍ على الأجزاء المختلفة. من الأهمية بمكان استخدام نفس وظيفة التجزئة على جميع المفاتيح لكل عملية. نظرًا لأنه لا يتطلب جدول بحث ، فإن التجزئة تكون أكثر فاعلية من تجزئة النطاق. من المستحيل معرفة ما إذا كانت القطع ستبقى متوازنة تمامًا. حتى في حالة عدم وجود أنماط في البيانات ، يمكن تشغيل التجميع ببساطة عن طريق الصدفة. من الصعب إعادة التوازن وإعادة بناء القطع عند التعامل مع تجزئة التجزئة. إنه اختيار ممتاز لقواعد بيانات المتجر بناءً على بنية الدليل.

مناطق نيو إنجلاند ووسط المحيط الأطلسي لها مواقع في الجزء الأول ، والذي يعمل كمنطقة شمال شرق. يتم استخدام نفس العملية للفصل الجغرافي ، ولكن بدلاً من تعيين البيانات إلى الأجزاء بناءً على موقعها ، يقومون بتقسيمها إلى أجزاء. في جدول قاعدة البيانات ، يتم استخدام مفتاح التجزئة لتوزيع البيانات بين عدة أجزاء مختلفة بناءً على عدد البتات في الجدول. نتيجة لذلك ، يمكن لفريق المبيعات الإقليمي الحصول على نظرة سريعة وفعالة على بيانات العملاء في غضون ثوانٍ. من المهم بشكل خاص مراعاة الحجم المتزايد لقاعدة بيانات شركتك عند مشاركة Sharding. يمكن أن تتوسع قاعدة البيانات أفقيًا من خلال التخزين والذاكرة ومعالجة الطاقة بنفس الطريقة التي يمكن أن تتوفر في عدد قليل من الخوادم. بصرف النظر عن زيادة تعقيد قاعدة البيانات ، تزيد التجزئة من صعوبة الانضمام إلى المخطط وتعديله. يمكن استخدام خوادم Linode المتعددة لإنشاء قاعدة بيانات مجزأة .

الأنواع الثلاثة للتجزئة

الأنواع الثلاثة للتجزئة هي كما يلي: (1) طوعية؛ (2) يجب أن تكون مستدامة ؛ و (3) يجب استخدامها. تعليم ابتدائي. في هذا النوع من التجزئة ، يتم تعيين مفتاح أساسي لكل جزء ويتم إنشاء نسخة متماثلة لكل منها لتخزين بياناته. يتم استخدام هذا النهج عادةً عندما تكون مجموعات البيانات صغيرة ولا تحتوي على أي بيانات حساسة.
يتم تقسيم البيانات إلى أجزاء نتيجة لهذا النوع من تقسيم البيانات بناءً على إحداثياتها. يتم استخدام هذا عندما تكون البيانات مشتتة جغرافيًا وتحتاج الأجزاء إلى الاحتفاظ بها معًا لأسباب تتعلق بالأداء.
تجزئة الضغط هي نوع من التجزئة يتم استخدامه عندما لا تكون البيانات شديدة الحساسية ويكون عدد التحديثات منخفضًا. بدلاً من تقسيم البيانات إلى أجزاء ، يتم تقسيم البيانات إلى كتل ثم تقسيمها. تُستخدم هذه الطريقة عادةً عندما يكون حجم مجموعات البيانات أقل من عدد الأجزاء.

مونجودب شاردينج

تجزئة MongoDB هي تقنية قياس أفقية تقسم البيانات عبر مثيلات MongoDB المتعددة. من خلال توزيع البيانات عبر خوادم متعددة ، يمكن أن تؤدي التجزئة إلى تحسين الأداء وزيادة السعة. عند استخدامها مع مجموعات النسخ المتماثلة ، يمكن أن تؤدي التجزئة أيضًا إلى زيادة الإتاحة.

تُعرف عملية توزيع البيانات بين مضيفين متعددين عبر DHCP باسم التجزئة. يتم إجراء عملية البحث في قاعدة بيانات MongoDB عن طريق تقسيمها إلى مجموعات بيانات صغيرة. يمكن أن تضع معدلات الاستعلام العالية ضغطًا على وحدة المعالجة المركزية وذاكرة الوصول العشوائي وقوة الإدخال / الإخراج لمحرك الأقراص. هناك نوعان من القياس: أفقي ورأسي. يتم توزيع جميع مستندات مجموعة MongoDB افتراضيًا عبر جميع أجزاء مجموعة MongoDB. يتكون كل مستند من حقل واحد أو حقول متعددة ، يشار إليها بمفتاحها. مطلوب مفتاح جزء واحد فقط لكل مجموعة في مجموعة مجزأة.

يمكن أن يكون للسرب تأثير على أداء المجموعة ، فضلاً عن التسبب في اختناقات في التطبيق. في هذا القسم ، سننشئ مجموعة MongoDB وفهرسًا يسمى person_id من أجل إنشاء مفتاح Shard. سيتم استخدام موجهات الاستعلام لعملية التجزئة ، وسيتم إنشاء قاعدة بيانات تسمى الأشخاص. يوجد ملف التكوين الخاص بتخزين قاعدة البيانات ، والسجلات ، وأدوار مجموعة التجزئة للجزء في دليل PostgreSQL. بالإضافة إلى ذلك ، يتم تضمين إعدادات شبكة مثيل الخادم. باستخدام تجزئة MongoDB ، من الممكن توزيع عبء العمل عبر مجموعة متنوعة من الخوادم بحيث يمكن إدارة مجموعات البيانات الكبيرة بشكل أكثر كفاءة. يمكن زيادة حجم الكتلة بكفاءة لتلبية الاحتياجات المستقبلية دون الحاجة إلى الخضوع لإعادة هيكلة كاملة للبنية التحتية للأجهزة. تم تقسيم مجموعة الأشخاص إلى ShardRepSet (10.10.58) في الإخراج التالي.