Nosql 데이터베이스 및 자동 데이터 샤딩 기능

Nosql 데이터베이스 는 로드를 분산하고 성능을 향상시키기 위해 여러 서버에 데이터를 자동으로 분할할 수 있습니다. 이는 데이터를 샤드라고 하는 더 작은 조각으로 나눈 다음 해당 샤드를 서버 전체에 배포함으로써 수행됩니다. Nosql 데이터베이스는 로드를 분산하고 성능을 향상시키기 위해 여러 서버에 데이터를 자동으로 분할할 수 있습니다.

샤드가 너무 크거나 더 지시적인 경우 자동으로 분할할 수 있습니다. 자동 샤딩 기능 으로 인해 프로그램에 과부하가 걸리지 않아 데이터 배치 및 데이터 검색과 같은 다른 작업을 위한 시간을 확보할 수 있습니다.

MongoDB 컬렉션의 문서는 샤드 키를 사용하여 샤드 전체에 배포됩니다. MongoDB는 데이터를 겹치지 않는 키 값 범위로 나누어 데이터를 청크로 분할합니다. MongoDB는 이러한 청크를 분산하기 위한 노력의 일환으로 클러스터의 샤드 간에 청크를 고르게 분산하려고 시도합니다.

Nosql을 여러 서버에 분산할 수 있습니까?

예, NoSQL 데이터베이스는 여러 서버에 분산될 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 확장성과 가용성을 높일 수 있습니다.

또한 중복성을 제공하여 시스템의 보안을 향상시킬 수 있습니다.

클러스터링 결과 데이터는 여러 서버에 분산되어 독립적인 소스로 사용될 수 있습니다.
데이터가 여러 서버에 전송되는 이유는 무엇입니까?
전체 성능을 향상시키기 위해 시스템이 여러 서버에 부하를 분산시키는 것이 유리합니다.

Mongodb는 자동 샤딩을 지원합니까?

MongoDB는 데이터가 여러 서버에 자동으로 분산되는 자동 샤딩을 지원합니다. 이렇게 하면 더 많은 서버가 추가될 때 시스템을 쉽게 확장할 수 있습니다.

레코드는 컬렉션 또는 테이블의 나머지 부분과 분리되어 샤드로 알려진 여러 시스템에 분산되는 과정에서 조각으로 나뉩니다. 이 기사에서는 몇 분 만에 개발 환경에서 샤드 클러스터를 설정하고 실행하는 방법을 설명합니다. 이 기사에서는 적절한 샤드 키를 선택하는 방법과 MongoDB 문서가 작성될 때 샤드 간에 고르게 분할되도록 하는 방법에 대해 설명합니다. 이 튜토리얼에서는 샤드 클러스터를 구성하는 4개의 MongoDB 서버 에 대해 설명합니다. mongo-config 명령을 실행할 때 파란색 배경이 사용되었음을 알 수 있습니다. 리소스가 가장 많은 서버에서 실행 중인 모든 명령은 빨간색 배경을 표시하는 반면 다른 서버에서 실행 중인 명령은 녹색 또는 녹색 배경을 표시합니다. 이러한 역할의 작동 방식에 대한 자세한 내용은 MongoDB의 샤딩 토폴로지 이해에서 확인할 수 있습니다.

MongoDB 3.6에서는 개별 샤드와 구성 서버를 모두 복제본으로 구성해야 합니다. 여러 구성원이 포함된 여러 복제본 세트를 갖는 것은 데이터를 안전하게 유지하고 사용 가능한 상태로 유지하는 데 유용합니다. 그러나 샤딩된 아키텍처의 복잡성은 크게 증가합니다. 다음 문서에서는 분할된 클러스터를 가능한 한 빨리 설정하고 실행하는 방법을 설명합니다. MongoDB 인스턴스에서 인증을 활성화한 경우 암호 인증만 필요합니다. 이 자습서에서 최상의 결과를 얻으려면 mongod.conf 파일에서 보안 블록을 비활성화해야 합니다. 다음으로 configsvr 값을 clusterRole 지시문에 추가합니다.

결과적으로 MongoDB는 샤드된 클러스터에서 이 서버를 호스팅하는 역할을 맡게 됩니다. MongoDB가 실행 중인 구성에서 실행될 때 분할된 클러스터의 레플리카 세트 이름과 역할을 읽습니다. 복제본의 첫 번째 집합은 분할된 클러스터의 구성 서버에서 생성됩니다. 이 단계에서는 두 개의 개별 샤드에 대한 구성을 복제할 수 있습니다. MongoDB-shard1에서 MongoDB를 사용하는 경우 구성 파일을 MongoDB-shard1 및 MongoDB-shard1에 복사합니다. 결과적으로 각 MongoDB 인스턴스에는 샤드 역할을 하는 서버 세트가 있습니다. 샤드를 사용하려면 먼저 mongo 셸을 통해 시작해야 합니다.

이 가이드는 구성 서버와 두 개의 샤드 서버를 사용하여 샤드 클러스터를 구성하고 실행하는 데 도움을 주기 위한 것입니다. 제조 환경에서 사용하기에 적합하지 않습니다. 첫 번째 및 두 번째 복제본 세트인 Mongo-Shard1 및 Mongo-Shard2는 모두 단일 노드 복제본입니다. 두 샤드 중 하나는 이름을 묻는 메시지를 표시하고 다른 하나는 이름을 묻는 메시지를 표시합니다. 두 MongoDB 셸에서 thers.status() 메서드를 사용하여 각 복제 세트가 제대로 구성되었는지 확인할 수 있습니다. 이러한 구성 요소는 mongos 쿼리 라우터를 통해 샤드 클러스터에 연결되어야 합니다. 구성 서버 관리 및 샤드 서버와의 통신을 담당하게 됩니다.

mongos 명령이 실행되었으므로 이제 mongo_shardip을 사용하여 샤드 클러스터에 샤드를 추가할 수 있습니다. mongo_shardip은 mongo-shard1을 실행하는 서버의 IP 주소입니다. 이 명령을 사용하면 shards 키에 연결된 샤드의 빈 목록이 표시됩니다. sh.status() 메서드를 사용하여 쿼리 라우터가 구성 서버와 동일한 디렉터리에 있는지 확인할 수 있습니다. MongoDB 데이터베이스에서 샤딩이 활성화되면 다른 데이터베이스에서와 동일한 방식으로만 데이터를 저장할 수 있습니다. 세계에서 가장 인구가 많은 몇몇 도시의 문서 모음이 이 안내서의 기초가 될 것입니다. 다음 메소드를 사용하여 데이터베이스에 대한 샤딩을 활성화할 수 있습니다. enableSharding() 이 명령은 실행되는 즉시 오류 메시지를 반환합니다. 이를 허용하도록 데이터베이스를 구성하면 이제 분할할 도시 모음을 허용할 수 있습니다.

이 가이드를 따라 작동하는 MongoDB 샤드 클러스터 를 생성하는 방법을 배우게 됩니다. 인구 데이터베이스의 도시 컬렉션은 분할 키가 사용되는 국가 필드로 분할됩니다. 그런 다음 다음 명령을 사용하여 20개의 문서를 삽입할 수 있습니다. 출력은 일반 MongoDB 데이터베이스와 동일하게 작동하기 때문에 MongoDB의 일반적인 출력과 유사합니다. 도시 컬렉션에서 모든 문서를 검색하려면 쿼리를 수행하는 데 모든 샤드를 사용해야 합니다. MongoDB는 shards 키를 사용하여 평가에 참여하는 샤드 목록을 반환합니다. 찾고 있는 샤드 키가 없는 대륙 필드에 대해 쿼리하는 경우 비교를 수행해야 할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 MongoDB의 구성 서버 및 개별 샤드를 구성하는 방법과 이들 모두를 연결하여 분산 MongoDB 클러스터를 형성하는 방법을 알려줍니다. 또한 mongos 쿼리 라우터를 사용하여 샤드를 자동화하고, 데이터 파티셔닝을 도입하고, 데이터베이스에 대한 쿼리를 수행하고, 메트릭을 모니터링했습니다.

데이터는 이 끼우기 프로세스를 통해 여러 호스트 간에 분산됩니다. MongoDB 인스턴스는 샤딩을 달성하기 위해 큰 데이터 세트를 작은 세트로 분할할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 응용 프로그램에 새로운 복잡성을 추가하지 않고도 단일 서버의 기능 이상으로 응용 프로그램이 성장함에 따라 데이터베이스를 원활하게 확장할 수 있습니다.
MongoDB의 도움으로 애플리케이션에 복잡성을 추가하지 않고 데이터베이스를 확장하는 것은 간단합니다. 애플리케이션이 성장함에 따라 수행할 수 있는 MongoDB를 사용하여 애플리케이션에 복잡성을 추가하지 않고 데이터베이스를 확장할 수 있습니다. MongoDB의 샤딩을 사용하면 애플리케이션에 복잡성을 추가하지 않고도 데이터베이스를 확장할 수 있습니다.

Mongodb 샤딩의 기초

샤울링은 데이터를 샤드로 분해하여 가능합니다. 노드가 단일 위치에 데이터를 저장할 때 샤드는 단일 위치에 저장된 해당 데이터의 일부입니다. 그런 다음 각 샤드는 시스템의 데이터 노드로 전송되어 배포됩니다. 샤드에서 읽기 또는 쓰기 작업을 수행할 때 첫 번째 단계는 데이터 노드에 데이터가 있는지 확인하는 것입니다. 조건이 변경되지 않는 한 작업이 수행됩니다. 데이터가 더 이상 존재하지 않으면 데이터 노드에 저장되고 새 샤드 인덱스가 생성됩니다. MongoDB에서는 유연하고 사용하기 쉽게 설계되었습니다. 샤드 관리 도구를 사용하면 단일 세션에서 데이터를 쉽게 생성, 삭제 및 재배치할 수 있습니다. 샤드 인덱스를 사용하여 몇 초 내에 샤드 데이터를 검색하고 액세스할 수 있습니다. MongoDB의 복제본 세트 기능 외에도 데이터베이스에는 다른 MongoDB 노드의 데이터 샤드 복제본을 저장하는 보조 복제본 세트 기능도 포함되어 있습니다. 결과적으로 데이터 노드 중 하나가 실패하더라도 시스템은 계속 작동합니다. MongoDB autoshred 방식은 데이터 세트를 샤드로 자동 분할하여 여러 데이터 노드에 분산시키는 방식입니다. 더 큰 데이터 세트를 더 작은 청크로 분할하면 여러 데이터 노드가 데이터를 더 많이 저장할 수 있으므로 시스템의 저장 용량이 증가합니다.

Nosql 데이터베이스에 샤딩이 필요합니까?

문제의 특정 NoSQL 데이터베이스 와 사용 방법에 따라 다르기 때문에 이 질문에 대한 확실한 대답은 없습니다. 일반적으로 데이터베이스가 트래픽이 많은 애플리케이션에 사용되거나 매우 커질 것으로 예상되는 경우 샤딩이 필요할 수 있습니다. 그러나 일부 NoSQL 데이터베이스는 처음부터 수평 확장이 가능하도록 설계되어 샤딩이 필요하지 않을 수 있습니다. 궁극적으로 샤딩이 필요하거나 권장되는지 확인하려면 특정 데이터베이스에 대한 설명서 또는 지원을 참조하는 것이 가장 좋습니다.

데이터베이스 샤딩 을 사용하여 대규모 데이터 세트를 효과적으로 관리하고 확장할 수 있습니다. 단일 논리적 데이터 세트는 여러 데이터베이스로 분리되고 이러한 데이터베이스는 여러 시스템에 분산됩니다. 쿼리가 작성되면 적은 수의 컴퓨터만 관련될 가능성이 높습니다. 데이터베이스 샤딩은 SQL 및 NoSQL 데이터베이스 모두에서 가능합니다. 결과적으로 Sharding은 비공유 아키텍처를 갖습니다. 블레이드의 구성원은 블레이드의 다른 구성원을 인식하지 못합니다. 두 가지 균형을 맞춰야 합니다. 파티션 간 쿼리를 줄이고 적절한 세분성으로 샤딩하여 로드를 고르게 분산합니다.

샤드 키의 데이터 유형은 효율성을 위해 정수여야 합니다. 서버는 동시에 여러 샤드를 호스팅할 수 있습니다. 서버의 부하가 높아지면 분리가 필요할 수 있습니다. 각 샤드의 프록시는 캐싱 및 모니터링 외에도 캐싱 및 모니터링 활동을 수행할 수 있습니다. 샤딩의 주요 이점은 수평 확장, 성능 ​​향상 및 가용성 증가입니다. 샤드는 클라우드 서비스를 배포하는 데 사용할 수 있습니다. 업그레이드는 모든 샤드에 배포되기 전에 단일 샤드에서 테스트할 수 있습니다.

고객의 거래는 샤드가 있는 곳뿐만 아니라 규제 요건이 있는 곳에서도 이루어질 수 있습니다. SQLite, Memcached, Zookeeper, Postgres-XC/XL 및 Citus는 모두 좋은 옵션입니다. RDS는 샤딩된 데이터베이스 를 만들고 배포할 수 있는 서비스입니다. 복제와 아대륙 샤딩을 동시에 수행할 수 있습니다. CPU 및 메모리 사용률과 읽기/쓰기 성능을 사용하여 모든 샤드가 얼마나 효율적인지 확인할 수 있습니다. 핫스팟 영역이 있는 경우 재선명화를 고려해야 합니다. "샤드"라는 용어는 컴퓨팅 및 스토리지 컨텍스트에서 자주 사용되는 대규모 멀티플레이어 온라인 게임인 Ultima Online에서 유래한 것으로 보입니다.

Facebook의 엔지니어들은 Cassandra라는 NoSQL 데이터베이스를 개발하고 있습니다. Google의 Bigtable을 사용하면 상용 서버에 페타바이트 규모의 데이터를 저장할 수 있습니다. Vitess는 데이터베이스의 확장성 문제를 해결하기 위해 YouTube 팀에서 만들었습니다. Vitess의 도움으로 애플리케이션 코드에서 라우팅 논리를 제거할 수 있습니다.

샤딩을 통해 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. 데이터 세트를 샤드로 분할하는 가장 일반적인 방법은 타사를 사용하는 것입니다. SQL 및 NoSQL 데이터베이스에서 데이터를 가져오는 기능은 매우 유용합니다. SQL은 확립되고 잘 알려진 데이터베이스 기술입니다. NoSQL 데이터베이스는 빠르고 안정적이어서 대규모 데이터베이스에 적합한 옵션입니다.
샤딩을 사용하면 대규모 데이터 세트를 간단하게 관리할 수 있습니다. SQL 및 NoSQL 데이터베이스는 이를 통해 데이터베이스의 성능을 개선함으로써 이점을 얻을 수 있습니다.

샤딩의 이점

데이터는 샤딩 방법을 사용하여 여러 컴퓨터에 분산됩니다. STreeving은 대규모 데이터 세트로 밀집되어 있고 대규모 처리량 작업이 필요한 MongoDB 배포에서 중요한 기능입니다. 대용량 데이터 세트 또는 처리량이 많은 애플리케이션이 있는 데이터베이스 시스템은 단일 서버에서 많은 공간을 사용할 수 있습니다. 단일 데이터베이스에 저장할 수 없는 데이터 세트는 샤딩 프로세스 가 필요합니다. 마음을 바꿔야 할 경우를 대비하여 이 답변을 저장하십시오. 카산드라의 각 노드는 부분 집합의 부분 집합의 부분 집합의 부분 집합의 부분 집합의 부분 집합의 부분 집합의 부분 집합의 부분 집합의 부분 집합의 부분 집합의 부분 집합 Cassandra 확장의 하위 집합 중 일부를 사용하면 데이터를 수평으로 처리할 수 있으므로 데이터가 여러 노드에 분산될 때 유용합니다.

Nosql 데이터베이스의 샤딩

분할된 Nosql 데이터베이스 에서 데이터는 여러 서버에 걸쳐 분할되며 각 서버는 데이터의 하위 집합을 보유합니다. 이 접근 방식은 데이터를 여러 서버에 분산시켜 병렬로 쿼리할 수 있도록 하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

최대 확장성을 달성하려면 큰 데이터 세트를 더 작은 데이터 세트로 분할하고 여러 도메인에 분산해야 합니다. 데이터를 파티셔닝하면 여러 노드에 분산되어 더 나은 실행이 가능합니다. 파티셔닝은 데이터베이스의 한 구성 요소일 뿐이며 모든 노드가 부를 공유하도록 보장할 수 있다면 각 파티션은 자체 데이터 센터로 기능할 수 있습니다. 키 기반 데이터 배포를 사용하여 데이터를 여러 파티션으로 분할할 수 있습니다. 모든 데이터가 단일 파일 시스템에 저장되기 때문에 전자 상거래 애플리케이션은 하루 또는 매시간 모든 데이터를 읽어야 할 수 있습니다. 각 타임스탬프의 파티션 이름으로 접두사가 있는 키를 정의하면 이 문제를 피할 수 있습니다. 각 파티션에 (키 세트가 아닌) 키 해시 세트가 할당되면 해당 세트 내의 모든 키가 해당 파티션에 저장됩니다.

핫스팟은 줄어들지만 키에 해싱을 사용해도 완전히 제거되지는 않습니다. 한 번에 하나가 아닌 여러 파티션에 걸쳐 키를 분산시키는 경향이 있습니다. 읽기 및 쓰기 프로세스가 연결된 경우 모든 요청은 동일한 파티션에 대한 동일한 경로를 계속 따릅니다. 많은 경우에 데이터 시스템은 핫키를 사용하여 왜곡된 워크로드를 보상합니다.

Mongodb의 자동 샤딩

Mongodb의 자동 샤딩 기능은 데이터를 여러 샤드에 자동으로 분산하여 데이터베이스의 수평적 확장성을 허용합니다. 이를 통해 샤드를 수동으로 구성하고 관리할 필요 없이 데이터베이스의 크기와 처리량을 늘릴 수 있습니다.

MongoDB의 샤딩 기술은 대용량 데이터 세트와 높은 처리량이 있는 배포에 이상적입니다. 임의 액세스를 사용하여 여러 컴퓨터에 데이터를 보내는 행위를 샘플링이라고 합니다. 배포 용량을 완전히 확장하려면 몇 대의 추가 서버만 있으면 됩니다. 배포 중 증가하는 인프라 및 유지 관리 비용은 효율성 증가로 상쇄됩니다. 버전 4.2 이하에서는 샤딩된 컬렉션의 키 필드가 모든 문서에 있어야 합니다. 컬렉션이 있는 경우 MongoDB 5.0에서 설정한 키를 사용하여 리샤딩할 수 있습니다. 키와 지원 인덱스에 따라 샤딩 전략 을 변경해야 할 수도 있습니다.

MongoDB 4.4가 릴리스되면 대기 시간을 줄이기 위해 헤지 읽기가 활성화됩니다. 클러스터의 각 샤드는 클러스터 데이터의 하위 집합을 별도의 인스턴스에 저장할 수 있으므로 클러스터 전체에 데이터를 분산할 수 있습니다. 데이터 세트가 커짐에 따라 클러스터의 스토리지 용량도 증가합니다. 컬렉션이 샤딩되었으므로 컬렉션을 파쇄 해제할 수 있는 방법이 없습니다. MongoDB는 샤딩된 클러스터 간에 데이터를 분산하기 위한 두 가지 샤딩 전략을 제공합니다. 해시 키 필드 값의 해시는 해시 키 필드 값을 계산하는 데 사용됩니다. 범위 기반 샤딩을 사용하면 클러스터 전체에서 더 많은 수의 브로드캐스트 작업을 수행할 수 있습니다.

제대로 간주되지 않는 샤드 키는 고르지 않은 데이터 분포를 유발하고 샤딩의 일부 이점을 약화시키며 성능 병목 현상을 유발할 수 있습니다. MongoDB 4.0.3부터 영역 및 영역 범위를 구성하면 비어 있거나 존재하지 않는 컬렉션을 샤딩하기 전에 영역 및 영역 범위를 생성할 수 있습니다. 다음 명령은 데이터 정렬을 생성합니다. /jira/ 샤드 키를 선택할 때 향후 영역이 사용될 가능성을 고려하는 것이 중요합니다. 샤딩이 집계와 함께 작동하는 방식에 대한 자세한 내용은 Practical MongoDB Aggregations e-book에서 확인할 수 있습니다.

복제 대 샤딩

복제의 개념은 데이터 세트의 복제로 생각할 수 있는 반면 샤딩의 개념은 데이터 세트를 개별 청크로 분할하는 것을 수반합니다. 샤딩을 사용하면 컬렉션을 여러 부분으로 나눌 수 있습니다. 데이터베이스를 복제하면 데이터 세트의 이미저가 생성됩니다.

복제 및 샤딩 시스템 을 구축하여 두 경우 모두 고가용성(HA)을 사용할 수 있습니다. 단일 서버는 데이터 레코드를 저장할 수 있으므로 쿼리를 읽고 쓸 때 더 빠른 응답 시간을 허용합니다. 전체 데이터 집합이 복제되면 여러 서버에서 이를 복사합니다. 서버가 실패하거나 오프라인 상태가 되면 클러스터의 나머지 서버가 대신합니다. MongoDB 데이터베이스 시스템은 관계형 데이터베이스와 경쟁하는 문서 기반 시스템입니다. 설정 및 구성이 MySQL과 유사하기 때문에 이 시스템으로 전환하는 것은 비교적 간단합니다. 이 자습서에서는 MongoDB를 사용하여 사용자 생성 주석을 저장하고 표시하는 방법을 살펴보겠습니다.

파티셔닝과 샤딩의 차이점은 무엇입니까?

데이터 샤딩 및 데이터 파티셔닝은 모두 방대한 데이터 세트를 더 작은 조각으로 나누는 작업을 수반합니다. 샤딩은 데이터가 여러 컴퓨터에 분산되어 있음을 의미하지만 파티션과는 다릅니다. 분할의 목표는 데이터베이스 인스턴스에서 데이터의 하위 집합을 그룹화하는 것입니다.

샤딩의 이점

결과적으로 데이터베이스가 데이터 세트의 크기를 처리할 수 없는 경우 더 작은 하위 집합으로 분할하고 샤딩을 사용하여 다른 노드에 배포할 수 있습니다. 데이터 세트는 더 많은 수의 시스템에 저장되기 때문에 데이터 및 트래픽 양에 따라 확장될 수 있습니다.

Redis 복제와 샤딩의 차이점은 무엇입니까?

데이터 분할이라고도 하는 파티셔닝은 데이터를 키로 나누는 프로세스입니다. 미러라고도 하는 복제는 모든 데이터를 복사하는 프로세스입니다. 샤딩의 일반적인 방법은 동시에 모든 리소스에 대한 메모리와 적중 부하를 줄임으로써 성능을 향상시킵니다. 읽기 복제는 높은 수준의 읽기 가용성을 가능하게 합니다.

인덱싱 대. 샤딩: 데이터베이스에 가장 적합한 것은 무엇입니까?

데이터 배포는 인덱싱과 샤딩의 두 가지 방법으로 복잡합니다. 테이블을 참조하면 성능이 향상되고 샤딩은 데이터베이스 확장에 도움이 됩니다.
테이블에서 특정 값을 검색할 때 색인을 생성하는 것이 좋습니다. 2017년 5월 1일과 2017년 5월 2일 사이에 접수된 모든 주문을 검색하려면 검색 인덱스를 사용할 수 있습니다.
데이터베이스 확장은 데이터베이스를 드래그하여 수행할 수 있습니다. 테이블을 분할하려면 여러 머신에서 여러 섹션으로 테이블을 분할해야 합니다. 결과적으로 테이블에서 데이터를 검색하여 테이블에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다.
또한 샤딩은 일반적으로 데이터베이스 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 테이블을 더 작은 조각으로 나누면 데이터베이스에서 처리해야 하는 데이터의 양을 줄일 수 있습니다. 이것은 데이터베이스의 전체 속도를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

샤딩의 장점은 무엇입니까?

샤딩을 사용하면 증가된 읽기/쓰기 처리량, 스토리지 용량 및 고가용성 덕분에 훨씬 더 큰 로드를 처리하도록 데이터베이스를 확장할 수 있습니다.

샤딩의 보안 위험

이중 인증 요구 및 데이터 암호화와 같은 이 보안 문제에 대한 몇 가지 솔루션이 있음에도 불구하고 여전히 우려 사항입니다. HTML 컨텍스트에서 임의의 광자를 사용하면 이론적으로 연결하지 않고 여러 광자를 생성하여 이러한 위험을 줄일 수 있습니다. 샤딩이 보안 위험을 감소시킨다는 더 많은 증거가 있을 때까지 주의를 기울이고 데이터를 분리하는 것이 가장 좋습니다.

추가 데이터 샤딩 리소스 분산 SQL 샤딩

SQL 샤딩 구현의 특정 요구 사항에 크게 좌우되기 때문에 이 질문에 대한 명확한 답은 없습니다. 그러나 추가 데이터 샤딩 에 사용할 수 있는 일부 공통 리소스에는 디스크 공간, CPU 리소스 및 메모리가 포함됩니다. 일반적으로 여러 서버에 데이터를 배포하는 데 사용할 수 있는 리소스는 추가 데이터 샤딩에 사용할 수 있습니다.

데이터베이스 확장성은 두 가지 방법 중 하나로 달성할 수 있습니다. 데이터베이스 샤딩은 테이블 레코드 수에 따라 데이터베이스를 더 작은 청크로 나눕니다. 간단한 구현으로 개별 테이블을 여러 범주로 나눌 수 있습니다. 이 가이드는 데이터베이스 샤딩의 작동 방식을 설명하고 샤딩의 장단점에 대해 설명합니다. 이 기술은 극소수의 테이블에 많은 양의 데이터를 저장하는 데이터베이스에 특히 유용할 수 있습니다. 일반적으로 모든 테이블에 샤딩이 필요한 것은 아니며 모든 테이블을 동시에 샤딩할 수 있는 것은 아닙니다. STreeching은 아무것도 공유하지 않는 아키텍처를 목표로 삼고 있습니다.

실제로는 한 샤드에서 다른 샤드로 데이터를 복제하는 것이 좋습니다. 데이터베이스 샤딩 전략 은 수평적 확장 전략이므로 수평적 확장 전략의 많은 이점을 공유합니다. 또한 이러한 장점 외에도 몇 가지 추가 이점을 제공합니다. 시스템에서 높은 비율의 확장을 달성하려면 수평 확장 기능이 중요합니다. 범위 샤딩에서 샤딩 키의 값은 적합한 범위를 결정하는 데 사용됩니다. 해시 함수의 키는 레코드가 할당된 샤드와 레코드가 취해야 하는 경로를 결정하는 데 사용됩니다. 키를 샤드에 직접 매핑하는 대신 해시 함수를 사용합니다.

결과적으로 레코드는 일반적으로 다른 샤드에 더 고르게 분산됩니다. 각 작업의 모든 키에 동일한 해시 함수를 사용하는 것이 중요합니다. 조회 테이블이 필요하지 않기 때문에 범위 분할보다 해싱이 더 효율적입니다. 조각이 완벽하게 균형을 유지하는지 여부를 아는 것은 불가능합니다. 데이터에 패턴이 없더라도 클러스터링은 우연히 발생할 수 있습니다. 해시 샤딩을 처리할 때 샤드 재조정 및 재구축은 어렵습니다. 디렉토리 구조를 기반으로 하는 저장소 데이터베이스에 탁월한 선택입니다.

뉴잉글랜드와 대서양 중부 지역은 북동부 지역 역할을 하는 첫 번째 샤드에 위치가 있습니다. 동일한 프로세스가 지리적 분리에 사용되지만 위치를 기반으로 샤드에 데이터를 할당하는 대신 데이터를 세그먼트로 나눕니다. 데이터베이스 테이블에서 샤딩 키는 테이블의 비트 수에 따라 여러 다른 샤드 간에 데이터를 배포하는 데 사용됩니다. 결과적으로 지역 영업팀은 몇 초 만에 고객 데이터를 빠르고 효율적으로 볼 수 있습니다. 샤딩이 관련된 경우 회사 데이터베이스의 증가하는 크기를 고려하는 것이 특히 중요합니다. 데이터베이스는 소수의 서버만이 할 수 있는 것과 같은 방식으로 저장, 메모리 및 처리 능력에 따라 수평적으로 확장할 수 있습니다. 데이터베이스의 복잡성이 증가하는 것 외에도 샤딩은 스키마 결합 및 변경의 어려움을 증가시킵니다. 여러 Linode 서버를 사용하여 샤딩된 데이터베이스 를 만들 수 있습니다.

샤딩의 세 가지 유형

샤딩의 세 가지 유형은 다음과 같습니다. (1) 자발적입니다. (2) 지속되어야 한다. (3) 반드시 사용해야 합니다. 초등 교육. 이 유형의 샤딩에서는 각 샤드에 기본 키가 할당되고 각 샤드에 대한 복제본이 생성되어 데이터를 저장합니다. 이 접근 방식은 일반적으로 데이터 세트가 작고 민감한 데이터를 포함하지 않는 경우에 사용됩니다.
데이터는 좌표를 기반으로 이러한 유형의 데이터 분할 결과로 샤드로 분할됩니다. 이는 데이터가 지리적으로 분산되어 있고 성능상의 이유로 샤드를 함께 유지해야 하는 경우에 사용됩니다.
압축 샤딩은 데이터가 그다지 민감하지 않고 업데이트 횟수가 적을 때 사용되는 샤딩 유형입니다. 데이터를 샤드로 분할하는 대신 데이터를 블록으로 나눈 다음 샤딩합니다. 이 방법은 일반적으로 데이터 세트 크기가 샤드 수보다 적을 때 사용됩니다.

몽고디비 샤딩

MongoDB 샤딩은 여러 MongoDB 인스턴스에 걸쳐 데이터를 분할하는 수평 확장 기술입니다. 여러 서버에 데이터를 분산함으로써 샤딩은 성능을 개선하고 용량을 늘릴 수 있습니다. 복제본 세트와 함께 사용할 경우 샤딩은 가용성을 높일 수도 있습니다.

DHCP를 통해 여러 호스트 간에 데이터를 배포하는 프로세스를 해싱이라고 합니다. MongoDB 데이터베이스를 작은 데이터 세트로 분할하여 Sraving을 수행합니다. 높은 쿼리 속도는 디스크 드라이브의 CPU, RAM 및 I/O 성능에 부담을 줄 수 있습니다. 스케일링에는 수평 및 수직의 두 가지 유형이 있습니다. 모든 MongoDB 컬렉션 문서는 기본적으로 모든 MongoDB 컬렉션의 샤드에 배포됩니다. 모든 문서는 키라고 하는 단일 필드 또는 여러 필드로 구성됩니다. 분할된 컬렉션의 각 컬렉션에는 하나의 분할 키만 필요합니다.

Swarm은 클러스터의 성능에 영향을 미칠 뿐만 아니라 애플리케이션 병목 현상을 일으킬 수 있습니다. 이 섹션에서는 샤드 키를 생성하기 위해 MongoDB 컬렉션과 person_id라는 인덱스를 생성합니다. 쿼리 라우터는 샤딩 프로세스에 사용되며 people이라는 데이터베이스가 생성됩니다. 샤드에 대한 데이터베이스 스토리지, 로그 및 샤딩 클러스터 역할 에 대한 구성 파일은 PostgreSQL 디렉터리에 있습니다. 또한 서버 인스턴스의 네트워크 설정이 포함됩니다. MongoDB 샤딩을 사용하면 다양한 서버에 워크로드를 분산하여 대용량 데이터 세트를 보다 효율적으로 관리할 수 있습니다. 완전한 하드웨어 인프라 구조 조정을 거치지 않고도 미래의 요구에 맞게 클러스터를 효율적으로 확장할 수 있습니다. 다음 출력에서 ​​Persons 컬렉션이 ShardRepSet(10.10.58)로 샤딩되었습니다.