ปัจจัยการตัดสินใจ Shard ของฐานข้อมูล NoSQL

การแบ่งส่วนข้อมูลในฐานข้อมูล NoSQL เมื่อใดเป็นการตัดสินใจที่ต้องทำโดยอิงจากปัจจัยหลายประการ รวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียง: ขนาดข้อมูลและอัตราการเติบโต โหลดคิวรีและความซับซ้อน ข้อกำหนดด้านความพร้อมใช้งานและความสามารถในการปรับขนาด และโมเดลข้อมูล ไม่มีคำตอบเดียวที่เหมาะกับทุกคน และการตัดสินใจจะต้องเป็นกรณีไป อย่างไรก็ตาม มีหลักเกณฑ์ทั่วไปบางประการที่สามารถปฏิบัติตามได้ หากชุดข้อมูลมีขนาดเล็กและการโหลดแบบสอบถามไม่หนักเกินไป การแบ่งกลุ่มอาจไม่จำเป็น ในกรณีนี้ อินสแตนซ์ฐานข้อมูล NoSQL เดียวอาจสามารถรองรับโหลดได้ เมื่อชุดข้อมูลเพิ่มขึ้นและการโหลดคิวรีเพิ่มขึ้น การชาร์ดอาจกลายเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อรักษาประสิทธิภาพที่ดี แบบจำลองข้อมูลยังสามารถกำหนดได้ว่าจะชาร์ดเมื่อใด หากข้อมูลมีโครงสร้างในลักษณะที่สามารถแบ่งออกเป็นพาร์ติชันแยกกันได้ง่าย การชาร์ดอาจเป็นตัวเลือกที่ดี ในทางกลับกัน หากโมเดลข้อมูลมีความซับซ้อนและเชื่อมโยงถึงกัน การชาร์ดดิ้งอาจเป็นไปไม่ได้หรืออาจไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุด ประการสุดท้าย ต้องคำนึงถึงข้อกำหนดด้านความพร้อมใช้งานและความสามารถในการปรับขนาด หากข้อมูลต้องพร้อมใช้งานสูงและเข้าถึงได้ตลอดเวลา การชาร์ดอาจจำเป็นเพื่อให้มีความซ้ำซ้อนและกำจัดจุดล้มเหลวเพียงจุดเดียว หากความสามารถในการปรับขนาดเป็นปัญหาหลัก การแบ่งส่วนข้อมูลสามารถช่วยกระจายโหลดไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องได้

ฉันควรเริ่มชาร์ดดิ้งเมื่อใด

ไม่มีคำตอบที่ชัดเจนสำหรับคำถามที่ว่าจะเริ่มการแบ่งส่วนเมื่อใด การตัดสินใจขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ รวมถึงจำนวนข้อมูลที่จัดเก็บ อัตราการเพิ่มข้อมูล การเติบโตของชุดข้อมูลในอนาคต ระดับประสิทธิภาพที่ต้องการ และทรัพยากรที่มีอยู่ โดยทั่วไปแล้ว การแบ่งส่วนย่อยควรได้รับการพิจารณาเมื่อชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่เกินไปหรือเติบโตเร็วเกินไปที่จะจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยเซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูลเดียว

เหตุใดการแบ่ง Mongodb ของคุณจึงจำเป็นสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

ฉันควรเริ่มชาร์ด MongoDB เมื่อใด เมื่อฐานข้อมูลเดียวสามารถจัดการหรือจัดเก็บข้อมูลที่เพิ่มขึ้นจำนวนมากได้ การขายต่อจึงเป็นตัวเลือกที่ดี ความจุของฐานข้อมูลที่เพิ่มขึ้นสิบเท่าช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน นอกจากนี้ยังเพิ่มความซับซ้อนให้กับระบบของคุณ การแบ่งส่วนข้อมูลช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพหรือไม่ การใช้แฮชเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของฐานข้อมูลเป็นหนึ่งในวิธีแรกๆ ผลิตภัณฑ์นี้กลายเป็นหนึ่งในผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุดอันเป็นผลมาจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีล่าสุด แม้ว่าข้อเท็จจริงที่ว่าข้อมูลเป็นทรัพย์สินที่มีค่าที่สุดของบริษัท แต่ปัจจุบันฐานข้อมูลได้รับความสนใจมากขึ้น เหตุใดการแบ่งส่วนจึงดีกว่าการจำลองแบบ หากคุณสามารถอ่านข้อมูลที่ไม่ใช่ข้อมูลล่าสุด การจำลองแบบอาจมีประโยชน์สำหรับการปรับมาตราส่วนของการอ่านในแนวนอน ในพูลข้อมูลที่ใช้ร่วมกัน ข้อมูลจะถูกกระจายไปตามเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องด้วยความช่วยเหลือของคีย์ที่ใช้ร่วมกัน ทำให้สามารถปรับขนาดในแนวนอนได้ การเลือกชาร์ดคีย์ที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญ ทำไมเราถึงแยก MongoDB? ด้วย MongoDB การปรับใช้กับชุดข้อมูลจำนวนมากและการดำเนินการปริมาณงานสูงสามารถรองรับการแบ่งส่วนข้อมูลได้ ระบบฐานข้อมูลที่เก็บข้อมูลจำนวนมากหรือมีผู้ใช้พร้อมกันจำนวนมากอาจจัดการบนเซิร์ฟเวอร์เครื่องเดียวได้ยาก เป็นไปได้ที่เซิร์ฟเวอร์จะใช้ทรัพยากร CPU ไม่เพียงพอเมื่อพบอัตราการสืบค้นสูง เหตุใดจึงต้องมีการแบ่งส่วนย่อย การทำให้เป็นมาตรฐานหมายถึงพาร์ติชันฐานข้อมูลแนวนอน (ตามแถว) ในขณะที่พาร์ติชันยุคหมายถึงพาร์ติชันแนวนอน (ตามแถว) เศษข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นส่วนที่เล็กลง เร็วขึ้น และง่ายต่อการจัดการของฐานข้อมูลขนาดใหญ่มากในลักษณะนี้ เป็นตัวอย่างของการบรรลุระบบแบบกระจาย db ใดดีที่สุดสำหรับ sharding? การใช้ Sharding หรือที่เรียกว่าการแบ่งพาร์ติชันในแนวนอน เนื่องจากวิธีการปรับขนาดเป็นวิธีการทั่วไปสำหรับฐานข้อมูล Amazon RDS เป็นบริการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่มีการจัดการบนระบบคลาวด์ ซึ่งมีคุณสมบัติมากมายที่ทำให้การเรียกใช้การแบ่งกลุ่มบนคลาวด์หลายตัวเป็นเรื่องง่าย

Sharding จำเป็นใน Nosql หรือไม่

ใน NoSQL จะใช้ รูปแบบ Sharding เพื่อแบ่งพาร์ติชันข้อมูล การแบ่งพาร์ติชันเป็นวิธีการวางแต่ละพาร์ติชันในเซิร์ฟเวอร์ที่อาจแยกจากกันซึ่งกระจายอยู่ทั่วโลก การขยายขนาดช่วยให้ผู้คนสามารถเข้าถึงชุดข้อมูล ณ จุดต่างๆ ทั่วโลกได้โดยไม่มีปัญหาใดๆ

MongoDB มีเครื่องมือสำคัญในฐานข้อมูลที่เรียกว่า Sharding สามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยการกระจายชุดข้อมูลขนาดใหญ่ไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง ชิ้นส่วนของข้อมูลบนเซิร์ฟเวอร์จะถูกระบุเป็นชิ้นส่วนของข้อมูลบนเซิร์ฟเวอร์อื่นโดยใช้รหัสชาร์ด เป็นผลให้สามารถคัดลอกข้อมูลข้ามเซิร์ฟเวอร์ได้โดยไม่ต้องทำดัชนีใหม่

Sharding เป็นโซลูชั่นที่เหมาะสมสำหรับฐานข้อมูลของคุณหรือไม่?

ดังนั้น หากฐานข้อมูลเดียวของแอปพลิเคชันของคุณไม่สามารถจัดการหรือจัดเก็บข้อมูลที่เพิ่มขึ้นจำนวนมาก การเก็บไว้ใน อินสแตนซ์ Sharding เป็นตัวเลือกที่ดี การมี Sharding ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของฐานข้อมูลและปรับขนาดแอปพลิเคชัน อย่างไรก็ตาม มีความซับซ้อนเพิ่มเติมในระบบของคุณเป็นผล หากคุณยังไม่แน่ใจว่าการชาร์ดดิ้งเป็นโซลูชันที่เหมาะกับคุณหรือไม่ โปรดจำไว้ว่า MongoDB สามารถรองรับการปรับขนาดแนวนอนได้ด้วย

คุณควรชาร์ด Mongodb เมื่อใด

ควรแยกส่วน MongoDB เมื่อขนาดข้อมูลเกินความจุของเซิร์ฟเวอร์เครื่องเดียว และเมื่อต้องการประสิทธิภาพการสืบค้นสูง

เมื่อต้องการแยกฐานข้อมูล Mongodb ของคุณ

คุณควรพิจารณาการแบ่งฐานข้อมูล MongoDB ของคุณหรือไม่ คุณควรพิจารณาปัจจัยหลายประการเมื่อตัดสินใจว่าจะใช้ชาร์ดสำหรับฐานข้อมูล MongoDB ของคุณหรือไม่ ก่อนอื่น หากแอปพลิเคชัน MongoDB ของคุณประสบปัญหาอัตราการสืบค้นสูง ควรใช้การแบ่งส่วนข้อมูลเป็นความคิดที่ดี การบันทึกสามารถช่วยขยายฐานข้อมูลได้หากจำเป็น ก่อนตัดสินใจว่าจะใช้ชาร์ดดิ้งหรือไม่ คุณควรพิจารณาถึงประโยชน์และต้นทุนของมันก่อน Shard MongoDB เป็นอย่างไร? หากคุณวางแผนที่จะแชร์ฐานข้อมูล MongoDB เราขอแนะนำให้ใช้บริการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ของ Amazon (Amazon RDS) คุณลักษณะของ Amazon RDS ช่วยให้การแบ่งส่วนข้อมูลใช้งานได้ง่ายในระบบคลาวด์ และยังมีศักยภาพในการปรับขนาดอีกด้วย

ทำไมคุณถึงต้อง Shard ฐานข้อมูล?

การแบ่งส่วนฐานข้อมูล คืออะไร ? ชุดข้อมูลตัวอย่างสามารถกระจายไปยังหลายฐานข้อมูลโดยใช้เทคนิคการเปลี่ยนยุค ซึ่งจะถูกจัดเก็บไว้ในเครื่องหลายเครื่อง ความจุรวมของระบบจะเพิ่มขึ้นอันเป็นผลมาจากการแบ่งชุดข้อมูลขนาดใหญ่ออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ และจัดเก็บไว้ในโหนดข้อมูลหลายโหนด

Sharding เป็นคำตอบสำหรับปัญหาฐานข้อมูลของคุณหรือไม่?

เหตุใดจึงจำเป็นต้องแชร์ฐานข้อมูล Sharding เป็นโซลูชันที่ยอดเยี่ยมเมื่อฐานข้อมูลเดียวในแอปพลิเคชันของคุณไม่สามารถจัดการ/จัดเก็บข้อมูลที่เพิ่มขึ้นจำนวนมากได้ โดยทั่วไป ด้วยการปรับขนาดฐานข้อมูล คุณสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันของคุณได้ นอกจากนี้ยังเพิ่มความซับซ้อนให้กับระบบของคุณ เศษในฐานข้อมูลคืออะไร? เป้าหมายของการจำลองฐานข้อมูลคือการแบ่งชุดข้อมูลจำนวนมากออกเป็นพาร์ติชันหรือชาร์ด แต่ละโหนดสามารถจัดเก็บแถวข้อมูลของตนเองไว้ภายในแต่ละชาร์ดในรูปแบบของแถวที่ไม่ซ้ำกัน ซึ่งจัดเก็บแยกจากกัน สคีมาหรือการออกแบบฐานข้อมูลดั้งเดิมนั้นใช้ร่วมกันโดยชาร์ดทั้งหมด แต่โหนดที่รันชาร์ดนั้นแตกต่างกันเล็กน้อย คุณสามารถใช้เซิร์ฟเวอร์ sql เพื่อแบ่งส่วนข้อมูลได้หรือไม่? ชุดข้อมูลขนาดใหญ่สามารถปรับขนาดและจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยใช้ชิ้นข้อมูล มีหลายวิธีในการแยกชุดข้อมูลออกเป็นเศษส่วน สามารถใช้ฐานข้อมูล NoSQL หรือ SQL เพื่อดำเนินการ Sharding เราสามารถ Shard ฐานข้อมูล MySQL ได้หรือไม่? ในคลัสเตอร์ แถวของพาร์ติชัน (คลัสเตอร์) จะถูกเรียกใช้งานโดยอัตโนมัติข้ามโหนด ทำให้ฐานข้อมูลปรับขนาดในแนวนอนบนฮาร์ดแวร์สินค้าราคาต่ำเพื่อจัดการกับปริมาณงานที่ต้องอ่านและเขียนมาก รวมถึง SQL และ NoSQL API ได้โดยตรงจากเซิร์ฟเวอร์ การแบ่งกลุ่มสำหรับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ทำได้เท่านั้นหรือไม่ วิธีการปรับขนาดออกที่ได้รับความนิยมมากที่สุดวิธีหนึ่งสำหรับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์คือวิธีการแบ่งส่วนย่อยของการปรับขนาดตามแนวนอน Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) เป็นบริการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่มีการจัดการซึ่งทำให้การชาร์ดดิ้งเป็นเรื่องง่ายในระบบคลาวด์เนื่องจากคุณสมบัติที่หลากหลาย

ทำไมเราถึงต้องการการแตกย่อยใน Mongodb?

กระบวนการกระจายข้อมูลไปยังเครื่องหลายเครื่องเรียกว่าการแฮช ด้วย MongoDB การปรับใช้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และการดำเนินการความเร็วสูงจะได้รับประโยชน์จากการใช้ชาร์ดดิ้ง ระบบฐานข้อมูลที่มีข้อมูลจำนวนมากหรือแอปพลิเคชันที่สามารถรองรับคำขอจำนวนมากอาจทำงานบนเซิร์ฟเวอร์เครื่องเดียวได้ยาก

เราต้องการ Sharding ใน Nosql หรือไม่

การแบ่งฐานข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการปรับขนาด ฐานข้อมูล SQL และ NoSQL ซึ่งเป็นทั้งฐานข้อมูล SQL และ NoSQL เรากำลังแบ่งฐานข้อมูลออกเป็นหลายส่วน (ชาร์ด) ตามชื่อที่แสดง แต่ละชาร์ดมีดัชนีของตัวเอง ซึ่งใช้เพื่อกำหนดว่าจะเก็บข้อมูลใดไว้

ประโยชน์ของการแบ่งส่วน

การกระจายข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องในคลัสเตอร์เรียกว่าการแบ่งส่วนข้อมูล เป็นไปได้ที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพของฐานข้อมูลโดยการกระจายงานที่ต้องทำในเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง
บริการ MongoDB ใช้ shard key เพื่อแจกจ่ายเอกสารจากคอลเลกชันหนึ่งไปยังอีกคอลเลกชันหนึ่ง MongoDB แบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนๆ ซึ่งแบ่งเป็นช่วงที่ไม่ทับซ้อนกันตามช่วงของค่าคีย์ แบ็กเอนด์ MongoDB พยายามกระจายส่วนเหล่านี้อย่างเท่าเทียมกันระหว่างคลัสเตอร์
ไม่มีวิธีเดียวที่จะใช้ Cassandra เพื่อแยกชิ้นส่วน ใน Mongodb แต่ละโหนดรองจะเก็บข้อมูลทั้งหมดของโหนดหลัก ในขณะที่ใน Cassandra แต่ละโหนดรองจะเก็บพาร์ติชันคีย์เพียงไม่กี่พาร์ติชัน หากแยกส่วนของ Cassandra ออก จะสามารถบรรลุระดับประสิทธิภาพเดียวกันกับ MongoDB โดยไม่จำเป็นต้องมีโหนดรอง

เหตุใดเราจึงต้องการ Sharding ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

เนื่องจากการกระจายข้อมูลและปริมาณงานที่ดีที่สุดในสถาปัตยกรรมฐานข้อมูลที่ออกแบบมาอย่างดี ชาร์ดฐานข้อมูลทั้งหมดจึงสามารถกระจายได้อย่างเท่าเทียมกัน ทุกครั้งที่การสืบค้นผ่านชุดชาร์ดต่างๆ จะสอดคล้องกับความคาดหวังด้านประสิทธิภาพ

Db ใดดีที่สุดสำหรับการแบ่งส่วนข้อมูล

การแชร์ฐานข้อมูลเป็นไปได้ใน Cassandra, HBase, HDFS, MongoDB และ Redis MySQL, PostgreSQL, Memcached, Zookeeper และ Sqlite เป็นเพียงฐานข้อมูลบางส่วนที่ไม่รองรับ Sharding ของ PostgreSQL และ MySQL เมื่อฐานข้อมูลไม่รองรับ ตรรกะการแบ่ง กลุ่มในตัว จะต้องจัดเก็บไว้ในแอปพลิเคชัน

การแตกย่อยใน Nosql

มีหลายวิธีในการเข้าถึงการแบ่งกลุ่มย่อยในฐานข้อมูล NoSQL ที่พบมากที่สุดคือการใช้ฟังก์ชันแฮชเพื่อกำหนดว่าชิ้นส่วนใดของข้อมูลที่ควรเก็บไว้ ซึ่งสามารถทำได้ทั้งในระดับแอปพลิเคชันหรือระดับฐานข้อมูล อีกวิธีหนึ่งคือการใช้ชาร์ดดิ้งตามช่วง ซึ่งเกี่ยวข้องกับการจัดเก็บข้อมูลใน ชาร์ดที่แตกต่างกัน ตามช่วงของค่าที่ตกหล่น มักใช้กับสิ่งต่างๆ เช่น ข้อมูลอนุกรมเวลา นอกจากนี้ยังมีวิธีการอื่น ๆ อีกสองสามวิธีที่พบได้น้อยกว่า แต่เป็นสองวิธีที่พบได้บ่อยที่สุด

เหตุใด Sharding จึงเป็นกุญแจสำคัญในการปรับขนาดฐานข้อมูล Cassandra

เมื่อปรับขนาดฐานข้อมูล nosql กุญแจสำคัญคือการใช้การแบ่งส่วนข้อมูล ฐานข้อมูลถูกแบ่งพาร์ติชั่นออกเป็นหลายส่วนที่เรียกว่า slab ซึ่งสามารถเข้าถึงได้จากหลายเครื่อง ระบบสามารถจัดเก็บชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นในกลุ่มและคลัสเตอร์ของโหนดที่เล็กลง ซึ่งเพิ่มความจุในการจัดเก็บข้อมูลทั้งหมด
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Sraving สามารถอยู่ในรูปแบบของการแบ่งกลุ่มตามคีย์และกระจายข้อมูลอัตโนมัติข้ามโหนดใน Cassandra กล่าวอีกนัยหนึ่ง Cassandra สามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยไม่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์หรือซอฟต์แวร์เพิ่มเติม

ฐานข้อมูล Nosql หมวดหมู่ใดที่ไม่แนะนำให้เปิด Shard Data

ไม่มีคำตอบที่ชัดเจนสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของแอปพลิเคชัน อย่างไรก็ตาม ขอแนะนำโดยทั่วไปว่าอย่าแบ่งข้อมูลในที่เก็บคีย์-ค่าหรือฐานข้อมูลเชิงเอกสาร

Nosql Sharding Vs การแบ่งพาร์ติชัน

การแบ่งพาร์ติชันและการชาร์ดเป็นทั้งวิธีการแบ่งข้อมูลจำนวนมากออกเป็นส่วนย่อยที่มีขนาดเล็กลง การแบ่งพาร์ติชันแตกต่างจากการแบ่งส่วนข้อมูลตรงที่แบ่งข้อมูลออกเป็นหลายเครื่องแทนที่จะกระจายไปตามเครื่อง ฟังก์ชันพาร์ติชันของอินสแตนซ์ฐานข้อมูลใช้เพื่อแบ่งชุดย่อยของข้อมูลระหว่างกัน

ปรับขนาดฐานข้อมูลของคุณด้วย Sharding

ฐานข้อมูล Nosql สามารถปรับขนาดในแนวนอนได้โดยการจำลองสคีมาและแบ่งเป็นส่วนย่อยๆ การแบ่งพาร์ติชันของฐานข้อมูลเป็นกระบวนการของการจำลองสคีมา จากนั้นแบ่งออกเป็นส่วนต่างๆ ตามตัวระบุคีย์บนอินสแตนซ์ของเซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูลที่แยกต่างหากเพื่อกระจายโหลด ตารางที่กระจายทุกตารางมีคีย์ชาร์ดหนึ่งคีย์
ชุดข้อมูลขนาดใหญ่สามารถจัดการได้โดยการนำเข้าและจัดเก็บไว้ในไมโครเซอร์วิส มีหลายวิธีในการแยกข้อมูลจำนวนมากออกเป็นชิ้นเล็กๆ สามารถใช้ฐานข้อมูล SQL และ NoSQL เพื่อรวมและละทิ้งข้อมูล
ทั้งฐานข้อมูล SQL และ NoSQL มีความแตกต่างกันโดยความสามารถในการจัดการขนาดและความแตกต่างของข้อมูล ในขณะที่ฐานข้อมูล SQL ได้รับประโยชน์จากความสามารถของโปรแกรมฐานข้อมูลในการแบ่งพาร์ติชัน การลดขนาดเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการจัดการข้อมูลของคุณ โดยไม่คำนึงว่าคุณจะต้องเพิ่มหรือลดขนาด

วิธีหนึ่งที่ฐานข้อมูล Nosql แบบกระจายมักจะแยกส่วนข้อมูลคืออะไร

มีหลายวิธีที่แตกต่างกันเล็กน้อยที่ฐานข้อมูล NoSQL แบบกระจายอาจแบ่งย่อยข้อมูล แต่แนวทางทั่วไปคือการใช้ฟังก์ชันแฮช ฟังก์ชันนี้ใช้เพื่อกำหนดว่าโหนดใดในฐานข้อมูลควรเก็บชิ้นส่วนของข้อมูลไว้ เมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา ฟังก์ชันแฮชจะถูกใช้เพื่อกำหนดว่าควรเก็บไว้ที่โหนดใด หากโหนดเต็มแล้ว ข้อมูลจะถูกส่งไปยังโหนดถัดไปในฐานข้อมูล

เศษในฐานข้อมูล

Shard ในฐานข้อมูลคืออะไร?
ชาร์ดของเซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูลคือชุดย่อยของข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์นั้น การรวบรวมข้อมูลที่เรียกว่า Shard ประกอบด้วยส่วนเท่าๆ กัน เนื่องจากชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าสามารถจัดเก็บไว้บนเซิร์ฟเวอร์ขนาดเล็กหลายเครื่อง ไคลเอนต์จึงสามารถเข้าถึงชุดข้อมูลเหล่านั้นได้รวดเร็วยิ่งขึ้น

มองก็อด ชาร์ดิง

Mongodb sharding เป็นกระบวนการกระจายข้อมูลไปยังเครื่องต่างๆ เป็นวิธีการปรับขนาดฐานข้อมูล mongodb โดยแยกข้อมูลออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ และกระจายไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง สิ่งนี้ทำให้สามารถปรับขนาดฐานข้อมูลในแนวนอนได้ ซึ่งหมายความว่าสามารถเพิ่มเซิร์ฟเวอร์เพิ่มเติมในระบบได้ตามต้องการเพื่อรองรับทราฟฟิกที่เพิ่มขึ้น

แบ่งย่อยฐานข้อมูลของคุณ

มี Sharding หลายประเภทให้ใช้งาน รวมถึงแบบเรียงลำดับ/ไดนามิก อัลกอริทึม/แฮช เอนทิตี/ตามความสัมพันธ์ และแบบอิงตามภูมิศาสตร์ การขยายข้อมูลออกเป็นช่วงและกำหนดเซิร์ฟเวอร์ให้แต่ละเซิร์ฟเวอร์ทำได้ผ่าน การแบ่งส่วนข้อมูลแบบไดนามิก เซิร์ฟเวอร์ถูกย้ายไปยังภูมิภาคต่างๆ เมื่อมีการเพิ่มข้อมูลลงในอาร์เรย์ ขึ้นอยู่กับขนาดของอาร์เรย์ Algorithmic/hashed sharding แบ่งข้อมูลออกเป็นบัคเก็ตและกำหนดเซิร์ฟเวอร์ให้กับแต่ละบัคเก็ต หากมีการเพิ่มข้อมูลลงในบัคเก็ต ข้อมูลนั้นจะถูกกำหนดค่าแฮชให้กับเซิร์ฟเวอร์ วิธีการแบ่งตามความสัมพันธ์จะแบ่งข้อมูลออกเป็นเอนทิตีและความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี แต่ละเอนทิตีมีรายการของเอนทิตีทั้งหมดที่เชื่อมต่อด้วย Sharding ตามภูมิศาสตร์จะแบ่งข้อมูลออกเป็นภูมิภาค กำหนดเซิร์ฟเวอร์ให้แต่ละภูมิภาค จากนั้นแบ่งข้อมูลออกเป็นภูมิภาค

กลยุทธ์การแบ่งพาร์ติชันช่วงคีย์

กลยุทธ์การแบ่งพาร์ติชันช่วงคีย์จะกำหนดวิธีการกระจายข้อมูลในตารางที่แบ่งพาร์ติชันข้ามพาร์ติชันจริงหลายพาร์ติชัน ช่วงของคีย์จะขึ้นอยู่กับค่าของคอลัมน์การแบ่งพาร์ติชัน และแต่ละพาร์ติชันจะถูกกำหนดช่วงของค่าตามคีย์ของการแบ่งพาร์ติชัน กลยุทธ์นี้มักใช้เพื่อกระจายข้อมูลอย่างเท่าเทียมกันในเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง หรือเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในตำแหน่งทางกายภาพเดียวกัน

การแบ่งช่วง: แนวทางของบริการผสานรวมในการกระจายข้อมูล

Integration Service ซึ่งกระจายแถวของข้อมูลตามพอร์ตหรือชุดของพอร์ตที่กำหนดเป็นพาร์ติชันคีย์ ใช้การแบ่งพาร์ติชันช่วงเพื่อกระจายแถวของข้อมูล ช่วงค่าสำหรับแต่ละพอร์ตระบุไว้ในรูปแบบต่อไปนี้ ด้วยเหตุนี้ Integration Service จึงใช้คีย์และช่วงเพื่อส่งแถวไปยังพาร์ติชันที่เหมาะสม
Integration Service กระจายแถวของข้อมูลตามพอร์ตหรือชุดของพอร์ตที่คุณกำหนดเป็นพาร์ติชันคีย์โดยใช้การแบ่งพาร์ติชันช่วง
เมื่อคุณกำลังโหลดข้อมูลใหม่และนำข้อมูลเก่าออก นี่เป็นวิธีที่ดีในการดำเนินการ กระบวนการพาร์ติชันช่วงทำได้ง่ายขึ้น ตัวอย่างเช่น การเปิดตัวข้อมูลเป็นวิธีปฏิบัติทั่วไป โดยเก็บข้อมูลจาก 36 เดือนก่อนหน้าทางออนไลน์