Sharding สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของฐานข้อมูลได้อย่างไร

Sharding เป็นการแบ่งฐานข้อมูลประเภทหนึ่งที่แยกฐานข้อมูลขนาดใหญ่ออกเป็นส่วนย่อยที่เล็กกว่า เร็วกว่า และสามารถจัดการได้มากกว่าที่เรียกว่า Shards แต่ละชาร์ดเป็นฐานข้อมูลของตัวเอง และแต่ละฐานข้อมูลสามารถจัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ที่แยกจากกัน Sharding มักใช้กับฐานข้อมูล NoSQL ซึ่งออกแบบมาให้ปรับขนาดได้และจัดการข้อมูลจำนวนมาก ฐานข้อมูล NoSQL มักใช้สำหรับแอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น โซเชียลมีเดีย Internet of Things และอีคอมเมิร์ซ Sharding สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของฐานข้อมูลโดยการกระจายข้อมูลและปริมาณงานไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง สิ่งนี้สามารถช่วยหลีกเลี่ยงปัญหาคอขวดของฐานข้อมูลและทำให้ฐานข้อมูลปรับขนาดได้มากขึ้น มีหลายวิธีในการแชร์ฐานข้อมูล แนวทางที่พบบ่อยที่สุดคือการใช้กลยุทธ์การแบ่งกลุ่มตามคีย์ ซึ่งแต่ละกลุ่มรับผิดชอบช่วงของคีย์ อีกวิธีหนึ่งคือการใช้กลยุทธ์การแบ่งส่วนตามแฮช ซึ่งแต่ละส่วนรับผิดชอบสำหรับช่วงของค่าที่กำหนดโดยการแฮชคีย์ ฐานข้อมูล NoSQL ที่ใช้ชาร์ดดิ้งสามารถจัดการได้ซับซ้อนกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม ผู้ดูแลระบบฐานข้อมูลจำเป็นต้องคุ้นเคยกับกลยุทธ์การแบ่งกลุ่มที่กำลังใช้ และจำเป็นต้องมีเครื่องมือในการจัดการและตรวจสอบส่วนแบ่งข้อมูล

การทำธุรกรรมเกิดขึ้นระหว่างหลายโฮสต์เมื่อมีการกระจายข้อมูลผ่านแฮช การตัดคือกระบวนการแยกชุดข้อมูลขนาดใหญ่ออกเป็นชุดข้อมูลขนาดเล็กในอินสแตนซ์ MongoDB

พาร์ติชั่น DynamoDB และ Cassandra แบ่งข้อมูลอย่างสม่ำเสมอและสุ่มข้ามชาร์ด เพื่อให้แน่ใจว่า มีการแตกแฮชที่สอดคล้องกัน จากนั้นแต่ละแถวในตารางจะถูกจัดสรรให้กับชาร์ด ซึ่งกำหนดโดยการคำนวณค่าแฮชที่สอดคล้องกันในค่าคอลัมน์พาร์ติชันของแถวนั้น

สามารถใช้การแบ่งกลุ่มย่อยและวิธีอื่น ๆ เพื่อกระจายข้อมูลข้าม คลัสเตอร์ที่ แยกส่วนใน MongoDB การใช้การแฮช

การแบ่งส่วนหมายความว่าอย่างไร

เป็นวิธีการกระจายข้อมูลชุดเดียวไปยังหลาย ๆ ฐานข้อมูล แล้วจัดเก็บไว้ในหลาย ๆ เครื่อง ระบบมีความจุมากขึ้นเนื่องจากชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าสามารถแบ่งออกเป็นส่วนย่อยๆ และจัดเก็บไว้ในโหนดข้อมูลหลายโหนด

ภาระงานสามารถกระจายไปยังหลาย ๆ โหนดใน Sharding ทำให้งานเหล่านี้ง่ายขึ้น เป็นไปได้ที่แต่ละโหนดจะจัดการกับชุดย่อยของข้อมูลและแยกส่วนนั้นออก นอกจากนี้ยังช่วยให้ฐานข้อมูลเติบโตเร็วขึ้นในขณะที่ยังคงจัดการได้
ฐานข้อมูลยังสามารถลดขนาดได้ด้วยการแบ่งส่วนข้อมูล เนื่องจากข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล จึงมักไม่สามารถค้นหาข้อมูลทั้งหมดได้ ขนาดของฐานข้อมูลสามารถลดลงได้โดยแบ่งออกเป็นส่วนย่อยๆ ส่งผลให้สามารถเข้าถึงฐานข้อมูลได้ง่ายและรวดเร็วยิ่งขึ้น
มีหลายกลยุทธ์ที่แตกต่างกันสำหรับการแบ่งปัน บางกลยุทธ์อนุญาตให้เพิ่มโหนดได้มากขึ้น ในขณะที่บางกลยุทธ์จำกัดจำนวนโหนดที่สามารถเพิ่มได้
จะมีตัวเลือกให้เลือกมากมายขึ้นอยู่กับความต้องการของแอปพลิเคชัน ต่อไปนี้เป็นกลยุทธ์ทั่วไปบางประการ
นี่เป็นวิธีง่ายๆ ในการแบ่งข้อมูลออกเป็นหลายตารางบนโหนดต่างๆ
การแบ่งพาร์ติชันข้อมูลออกเป็นชิ้นเล็กๆ ด้วยพาร์ติชันแนวตั้งเป็นวิธีการหนึ่งที่ใช้ในการจัดเก็บข้อมูลในชั้นต่างๆ ในฐานข้อมูล
การแบ่งพาร์ติชันข้อมูลเป็นชิ้นเล็กๆ ด้วยมือเป็นวิธีการจัดเก็บข้อมูลในหลายๆ ตาราง
คลัสเตอร์เป็นวิธีการจัดระเบียบวัตถุ เมื่อใช้พาร์ติชันแนวนอนและแนวตั้งร่วมกัน สามารถสร้างคลัสเตอร์ที่จัดการได้มากขึ้น
Sharding with replication: กลยุทธ์นี้ผสมผสานการแบ่งส่วนข้อมูลและความสามารถในการทำซ้ำข้อมูลในหลาย ๆ โหนด
การรวมการแบ่งส่วนย่อยและการแบ่งพาร์ติชัน: กลยุทธ์นี้ทำให้คุณสามารถแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มข้อมูลเฉพาะได้ ตัวเลือกที่มีให้สำหรับแอปพลิเคชันจะมีผลกระทบต่อข้อกำหนดเฉพาะ วิธีทั่วไปในการแบ่งข้อมูลออกเป็นตารางแยกกันคือการใช้การแบ่งพาร์ติชันตามแนวนอน การแบ่งพาร์ติชันข้อมูลออกเป็นชิ้นเล็กทำได้โดยแยกออกเป็นหลายชั้นในฐานข้อมูล การแบ่งพาร์ติชั่นข้อมูลให้เป็นชิ้นเล็กๆ ที่เรียกว่า Granular Partitioning เป็นวิธีการจัดเก็บและเรียกใช้ข้อมูลในตารางต่างๆ ด้วยการรวมพาร์ติชันแนวนอนและแนวตั้งเข้าด้วยกัน สามารถสร้างกลยุทธ์คลัสเตอร์ที่สามารถจัดการได้มากขึ้น ความสามารถในการจำลองข้อมูลจากหลายๆ โหนดคือสิ่งที่ทำให้กลยุทธ์นี้มีประสิทธิภาพ การหยุดและการแบ่งพาร์ติชัน: กลยุทธ์นี้เกี่ยวข้องกับการแบ่งพื้นที่โดยการรวมการแบ่งส่วนข้อมูลและการแบ่งพาร์ติชัน

Sharding ใน Blockchain คืออะไร?

ผลจากโครงการบล็อกเชน ตารางข้อมูลขนาดใหญ่จะถูกแบ่งออกเป็นส่วนย่อยๆ เรียกว่า ชาร์ด ข้อมูลแต่ละชิ้นในชิ้นส่วนของข้อมูลบนชิ้นส่วนของข้อมูลบนชิ้นส่วนของข้อมูลบนชิ้นส่วนของข้อมูลบนชิ้นส่วนของข้อมูลบนชิ้นส่วนของข้อมูลบนชิ้นส่วนของข้อมูล ในกรณีของ blockchain ลดลง ความหน่วงแฝงและการโอเวอร์โหลดข้อมูลสามารถทำได้ผ่านการใช้ชาร์ดดิ้ง

Sharding คือคำตอบสำหรับปัญหาของ Bitcoin หรือไม่?

กระบวนการแบ่งบล็อกเชนออกเป็นส่วนย่อยๆ ที่สามารถจัดการได้มากขึ้น ซึ่งเรียกว่าการแบ่งส่วน (sharding) ช่วยให้ทำได้ง่ายขึ้น กระบวนการนี้นำมาซึ่งการเพิ่มพลังการประมวลผลของเครือข่ายและทำให้ blockchain ตอบสนองต่อคำขอของผู้ใช้มากขึ้น มีข้อดีและข้อเสียของการชาร์ดดิ้งหลายประการ ในแง่หนึ่งอาจเพิ่มประสิทธิภาพของบล็อกเชนในขณะเดียวกันก็มอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวยิ่งขึ้นสำหรับผู้ใช้ ผู้ใช้อาจสูญเสียความไว้วางใจ ซึ่งอาจนำไปสู่การแยกส่วนของบล็อกเชนและการสูญเสียบล็อกเชน Bitcoin เคยมี ระบบการ Sharding หรือไม่? แม้ว่าคำตอบน่าจะใช่ แต่ไม่มีคำแนะนำที่ชัดเจน ดูเหมือนว่าการชาร์ดดิ้งเป็นขั้นตอนที่จำเป็นในวิวัฒนาการของบล็อกเชน เพื่อทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นและปรับปรุงฟังก์ชันการทำงาน อย่างไรก็ตาม มันขึ้นอยู่กับชุมชนที่จะตัดสินใจว่าพวกเขาต้องการนำมาใช้หรือไม่

Model Sharding คืออะไร?

โครงข่ายประสาทเทียมแบบแบ่งพาร์ติชันคือกราฟการคำนวณที่กระจายไปตาม IPU หลายตัวและคำนวณส่วนเฉพาะของกราฟนั้น โมเดลจะถูกสร้างขึ้นบน IPU-POD16 DA ซึ่งมี IPU-M2000 สี่ตัวและ IPU 16 ตัว เป็นต้น นี่คือภาพประกอบในรูปที่ 1

ประโยชน์ของการแบ่งส่วน

สามารถกระจายข้อมูลข้ามเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องโดยใช้ Sharding นอกจากการปรับปรุงประสิทธิภาพและขนาดแล้ว ยังมีประโยชน์ในการเพิ่มประสิทธิภาพอีกด้วย ข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องอันเป็นผลมาจากการแบ่งส่วนข้อมูล เมื่อฐานข้อมูลได้รับคำขอจำนวนมากขึ้นพร้อมๆ กัน ก็จะสามารถจัดการได้ทั้งหมด นอกจากนี้ยังเป็นวิธีที่ดีในการปกป้องข้อมูลของคุณจากแฮกเกอร์

Sharding และการจำลองแบบใน Nosql คืออะไร

อะไรคือความแตกต่างระหว่างการจำลองแบบและการชาร์ดดิ้ง? ข้อมูลจากโหนดเซิร์ฟเวอร์หลักจะถูกคัดลอกไปยังโหนดเซิร์ฟเวอร์รองในกระบวนการจำลองแบบ ในกรณีที่เซิร์ฟเวอร์ล้มเหลว สิ่งนี้สามารถเพิ่มความพร้อมใช้งานของข้อมูลในขณะเดียวกันก็ทำหน้าที่เป็นตัวสำรอง คีย์ที่อนุญาตให้คุณปรับขนาดในแนวนอนระหว่างเซิร์ฟเวอร์จะใช้เพื่อปรับขนาดแนวนอนให้สำเร็จ

เทคนิคการแยก ส่วนเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการปรับขนาดข้อมูลของคุณ อุปกรณ์นี้ช่วยให้ปรับขนาดการอ่านและเขียนข้อมูลด้วยความเร็วที่แตกต่างกัน กุญแจสู่ความสำเร็จในการแยกย่อยคือการเลือกคีย์ที่ดี

ใช้การจำลองแบบและการแบ่งส่วนเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของฐานข้อมูล

เนื่องจากการจำลองแบบปรับปรุงประสิทธิภาพการอ่าน จึงสามารถใช้กระจายข้อมูลข้ามเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องได้ สามารถใช้เซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องเพื่อกระจายการเขียนข้อมูลโดยใช้ Sharding ซึ่งเป็นวิธีการขั้นสูง

จุดประสงค์ของการแตกย่อยคืออะไร?

Sharding คือกระบวนการแยกฐานข้อมูลออกเป็นหลายๆ ส่วน ซึ่งแต่ละส่วนจะถูกจัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ที่แยกจากกัน วัตถุประสงค์ของการชาร์ดดิ้งคือเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพโดยการกระจายโหลดไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง

ความยากหลักในการแยกส่วนข้อมูลคือการรักษาสัดส่วนที่สมดุลและตรวจสอบให้แน่ใจว่าแต่ละส่วนประมวลผลข้อมูลในจำนวนที่เหมาะสม ข้อมูลจะบิดเบี้ยวหากชิ้นส่วนไม่สมดุล นอกจากนี้ หากชาร์ดไม่ถูกแยกออก ข้อมูลจะถูกข้ามชาร์ด ซึ่งจะมีผลกระทบต่อการรายงานข้อมูล การวิเคราะห์ และการดึงข้อมูล เมื่อพูดถึงข้อมูล กุญแจสำคัญคือต้องสามารถย้ายข้อมูลระหว่างเศษได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพที่สุด อย่างไรก็ตาม มันไม่ได้เป็นไปได้เสมอไป และนี่คือจุดที่ปัญหาการแบ่งส่วนย่อยเกิดขึ้น จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องประมวลผลข้อมูลอย่างเหมาะสมหรือย้ายข้อมูลไปยังชาร์ดที่ ถูกต้อง โดยเร็วที่สุด ในการแก้ปัญหาเหล่านี้ คุณต้องมีกลไกการแบ่งส่วนที่เชื่อถือได้และมีประสิทธิภาพ

เหตุใดเราจึงต้องการ Sharding ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

เป้าหมายของสถาปัตยกรรมฐานข้อมูลชาร์ดที่ออกแบบอย่างดีคือเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลและปริมาณงานถูกกระจายอย่างเท่าเทียมกันในชาร์ด ฐานข้อมูล ทั้งหมด เป็นไปได้ที่การสืบค้นจะไปถึงระดับประสิทธิภาพเฉพาะในแต่ละชาร์ด

ประโยชน์ของการแบ่งฐานข้อมูลของคุณ

Sharding เป็นวิธีการที่ปรับปรุงประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดของฐานข้อมูล เป็นเทคนิคที่สามารถใช้ได้ ชุดข้อมูลสามารถแบ่งออกเป็นส่วนต่างๆ แล้วจัดการโดยฐานข้อมูลด้วยวิธีที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยใช้วิธีนี้ เป็นประโยชน์สำหรับฐานข้อมูลเนื่องจากแต่ละส่วนสามารถรองรับการรับส่งข้อมูลได้จำนวนหนึ่ง ซึ่งจะเพิ่มความพร้อมใช้งาน ตรงกันข้ามกับการจำลองแบบ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการทำสำเนาชุดข้อมูล การจำลองแบบเป็นวิธีการเชื่อมต่อชุดข้อมูลหลายชุด

Sharding คืออะไร อธิบายด้วยตัวอย่าง

แต่ละแถวได้รับการจัดสรรให้กับชาร์ดที่ แตกต่างกัน ตามคีย์ของตัวเองด้วยวิธีที่สำคัญในการเข้ารหัส คีย์หลักมักพบในดัชนีของตารางหรือคีย์หลัก สามารถใช้คอลัมน์ ID ผู้ใช้เป็นตัวอย่างได้ อย่างไรก็ตาม เป็นไปได้ที่จะสร้าง Sharding Key จากเขตข้อมูลหรือจากหลายคอลัมน์ในตาราง

ประโยชน์ของการแบ่งฐานข้อมูลของคุณ

ฐานข้อมูลขนาดใหญ่นิยมทิ้งรูปแบบ ด้วยวิธีนี้ ที่เก็บข้อมูลสามารถแบ่งพาร์ติชันออกเป็นหลายอินสแตนซ์ ซึ่งเรียกว่าชาร์ด และกระจายในลักษณะที่ทำให้ปรับขนาดได้ง่ายขึ้น
ปรับขนาดฐานข้อมูลได้ง่ายกว่าเมื่อดำเนินการค้นหากับเศษข้อมูลแทนที่จะเทียบกับฐานข้อมูลหลัก เมื่อฐานข้อมูลขยายใหญ่ขึ้นหรือย่อเล็กลง เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการปรับขนาดส่วนย่อยลงหรือเพิ่มขึ้นตามต้องการ
นอกจากนี้ การแบ่งส่วนข้อมูลยังสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของฐานข้อมูลได้อีกด้วย การเรียกค้นและประมวลผลข้อมูลทำได้ง่ายกว่าโดยแบ่งเป็นส่วนย่อยๆ สิ่งนี้จะเพิ่มการตอบสนองของฐานข้อมูล ทำให้สามารถจัดการกับปริมาณการรับส่งข้อมูลที่ใหญ่กว่าค่าเฉลี่ยได้ง่ายขึ้น
เป้าหมายหลักของการแบ่งส่วนข้อมูลคือการเพิ่มประสิทธิภาพและขนาดของฐานข้อมูล เนื่องจากเป็นรูปแบบทั่วไปจึงสามารถใช้งานได้หลากหลาย

การ Sharding สามารถทำได้บน Nosql หรือไม่

Sharding เป็นเทคนิคที่ใช้ในการแบ่งพาร์ติชันข้อมูลในฐานข้อมูลในแนวนอน แต่ละพาร์ติชั่นเรียกว่าชาร์ด ชาร์ดสามารถแบ่งออกเป็นพาร์ติชันเพิ่มเติม ซึ่งแต่ละพาร์ติชันเรียกว่า ชาร์ดย่อย
Sharding ใช้ได้กับทั้งฐานข้อมูล SQL และ NoSQL อย่างไรก็ตาม เป็นเรื่องปกติมากกว่าสำหรับฐานข้อมูล NoSQL เนื่องจากโดยทั่วไปแล้วจะปรับขนาดได้มากกว่าฐานข้อมูล SQL

การแบ่งส่วนใน Mongodb คืออะไร

ใน MongoDB การแบ่งส่วนเป็นวิธีการกระจายข้อมูลไปยังเครื่องต่างๆ Sharding คือการแบ่งพาร์ติชันข้อมูลในฐานข้อมูลหรือเครื่องมือค้นหาในแนวนอน แต่ละพาร์ติชั่นถูกเรียกว่าชาร์ด Shards สามารถจัดเก็บไว้บนเซิร์ฟเวอร์เครื่องเดียวหรือกระจายไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง

Sharding ใน Mongob คืออะไร?

เป็นวิธีการกระจายข้อมูลระหว่างเครื่องหลายเครื่อง และเรียกว่า Sharding ด้วย MongoDB เราสามารถรองรับการปรับใช้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่มากและปริมาณงานสูง ระบบฐานข้อมูลที่มีข้อมูลจำนวนมากหรือแอปพลิเคชันที่มีทรูพุตสูงอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพการทำงานของเซิร์ฟเวอร์เครื่องเดียว

ประโยชน์ของการแบ่งส่วนข้อมูลของคุณ

ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ต้องมีการแยกส่วนข้อมูลที่สามารถจัดการได้ และนี่เป็นเทคโนโลยีที่ใหม่กว่า ข้อมูลสามารถแบ่งออกเป็นส่วนย่อยๆ ที่สามารถจัดการได้มากขึ้นโดยใช้การแบ่งส่วนข้อมูล ทำให้สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและขนาดได้ การบันทึกยังมีประโยชน์ในการปรับปรุงความปลอดภัยของข้อมูล เนื่องจากจะแยกข้อมูลออกเป็นโซนที่ปลอดภัย
อย่างไรก็ตาม การแบ่งพาร์ติชันเป็นวิธีการแบบดั้งเดิมขององค์กร และธุรกิจจำนวนมากยังคงใช้อยู่ พาร์ติชันคือชุดของชุดข้อมูลย่อยภายในอินสแตนซ์ฐานข้อมูล นอกจากนี้ยังสามารถช่วยได้หากคุณต้องการจัดระเบียบข้อมูลให้เป็นระเบียบมากขึ้น หรือหากคุณต้องการติดตามจำนวนอินสแตนซ์ฐานข้อมูลที่คุณมีในระบบของคุณ

Sharding ปรับปรุงประสิทธิภาพใน Mongodb อย่างไร

MongoDB ใช้ รหัสชา ร์ดเพื่อแจกจ่ายเอกสารจากคอลเลกชันหนึ่งไปยังอีกคอลเลกชันหนึ่ง ข้อมูลถูกแบ่งออกเป็นก้อนใน MongoDB โดยแบ่งช่วงของค่าคีย์ออกเป็นช่วงที่ไม่ทับซ้อนกัน เป็นผลให้ MongoDB พยายามกระจายชิ้นส่วนเหล่านั้นให้เท่า ๆ กันระหว่างคลัสเตอร์

การแบ่งฐานข้อมูล Mongodb ของคุณเป็นการย้ายที่ถูกต้องหรือไม่?

คุณควรเรียกใช้ MongoDB ชาร์ดเมื่อใด
ใน Gigabytes ไม่มีตัวเลขที่ตายตัวในการคำนวณจำนวนคลัสเตอร์ อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไป วิธีที่ดีที่สุดคือเข้าร่วมเมื่อฐานข้อมูลมากกว่า 200GB และกระบวนการสำรองและกู้คืนอาจใช้เวลาสักครู่จึงจะเสร็จสมบูรณ์

Db ใดดีที่สุดสำหรับการแบ่งส่วนข้อมูล

วิธีการ ShardingScaling หรือที่เรียกว่าการแบ่งพาร์ติชันในแนวนอน เป็นวิธีการขยายขนาดที่ได้รับความนิยมสำหรับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) เป็นบริการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่มีการจัดการบนระบบคลาวด์พร้อมคุณสมบัติที่หลากหลายที่ทำให้การแบ่งส่วนข้อมูลทำได้ง่ายที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

ข้อดีและข้อเสียของ Sharding

การใช้ชาร์ดเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในฐานข้อมูลของคุณเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการบรรลุเป้าหมายนี้ อาจช่วยคุณลดความเครียดในระบบของคุณในขณะเดียวกันก็ช่วยให้คุณมีประสิทธิภาพมากขึ้น นอกจากนี้ การแบ่งชิ้นส่วนอาจเป็นอันตรายต่อความปลอดภัย ข้อมูลสูญหายอันเป็นผลมาจาก Sharding อาจรุนแรง และอาจก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัย

Sharding คืออะไรใน Sql

ลำดับชั้นถูกสร้างขึ้นเมื่อแถวและคอลัมน์ถูกคั่นด้วยฐานข้อมูลที่แยกจากกันซึ่งจัดการทราฟฟิกในแต่ละเซิร์ฟเวอร์ เศษเป็นตัวย่อของตาราง ผลิตภัณฑ์ NoSQL บางอย่าง เช่น Apache HBase หรือ MongoDB มีชาร์ด ในขณะที่ระบบ NewSQL มีชาร์ดดิ้ง

ประโยชน์ของการแบ่งส่วน

การแบ่งพาร์ติชันคือกระบวนการแยกข้อมูลออกเป็นส่วนๆ ที่แยกจากกันหรือเป็นส่วนเสริมในฐานะ เทคโนโลยีฐานข้อมูล วิธีการแยกข้อมูลออกจากข้อมูลนี้มีประโยชน์ในการแยกข้อมูลและจัดระเบียบเพื่อให้สามารถจัดเก็บไว้ในคอมพิวเตอร์หลายเครื่อง เป็นไปได้ที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพของฐานข้อมูลโดยการจัดเก็บข้อมูลทั้งหมดบนโหนดที่แยกจากกัน นอกจากการเลื่อนแล้ว MySQL ยังอนุญาตให้ฐานข้อมูลปรับขนาดในแนวนอน

การแบ่งกลุ่มอัตโนมัติใน Nosql

ในฐานข้อมูล NoSQL auto-sharding เป็นวิธีการแบ่งพาร์ติชันในแนวนอน ซึ่งฐานข้อมูลจะถูกแบ่งพาร์ติชันโดยอัตโนมัติในหลายๆ เซิร์ฟเวอร์ สิ่งนี้ทำเพื่อปรับปรุงความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพโดยการกระจายปริมาณงานไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง Auto-Sharding สามารถใช้กับฐานข้อมูล NoSQL ประเภทต่างๆ รวมถึงที่เก็บคีย์-ค่า ที่เก็บเอกสาร และฐานข้อมูลแบบคอลัมน์

เหตุใด Sharding จึงมีความสำคัญสำหรับฐานข้อมูล Nosql

ฐานข้อมูล Nosql เช่น MongoDB, Cassandra และ DynamoDB สามารถปรับขนาดในแนวนอนได้โดยการเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ ฟังก์ชันประเภทนี้มีประโยชน์ต่อแอปพลิเคชันที่ไม่ต้องการการรับประกันความสม่ำเสมอที่เข้มงวด หรือแอปพลิเคชันที่ต้องการความพร้อมใช้งานในระดับสูง
หากแอปพลิเคชันต้องการปริมาณงานในระดับสูง จำเป็นต้องใช้เทคนิคการแบ่งส่วนข้อมูล ในกรณีนี้ ชาร์ดของฐานข้อมูลทำหน้าที่เป็นตัวกลางในการดำเนินการดังกล่าว
ฐานข้อมูลมีชิ้นส่วนที่แยกจากกันซึ่งเรียกว่าชิ้นส่วนฐานข้อมูล ระบบเหล่านี้สามารถปรับขนาดได้อย่างอิสระ ซึ่งหมายความว่าสามารถจัดการปริมาณงานสูงโดยไม่ทำให้เกิดความไม่สอดคล้องกัน ด้วยเหตุนี้ การแบ่งส่วนข้อมูลจึงเป็นคุณลักษณะที่สำคัญในฐานข้อมูล noSQL

การแบ่งย่อยในข้อมูลขนาดใหญ่

ฐานข้อมูลคืออะไรและทำงานอย่างไร? ชุดข้อมูลถูกกระจายระหว่างฐานข้อมูลหลาย ๆ เครื่อง จากนั้นเครื่องหลายเครื่องสามารถจัดเก็บชุดข้อมูลดังกล่าวได้โดยใช้ วิธีการแบ่ง ส่วนข้อมูล เป็นผลให้ชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นสามารถแบ่งออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ และจัดเก็บไว้ในคลัสเตอร์โหนดข้อมูลหลาย ๆ อัน ซึ่งเป็นการเพิ่มความจุในการจัดเก็บข้อมูล