ฐานข้อมูล NoSQL: Sharding And Replication

ฐานข้อมูล NoSQL มักใช้สำหรับการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่เนื่องจากความสามารถในการปรับขนาดในแนวนอน ซึ่งหมายความว่าสามารถขยายขนาดได้โดยการเพิ่มโหนดให้กับระบบ แทนที่จะอัพเกรดฮาร์ดแวร์ของโหนดเดียว วิธีหนึ่งที่พวกเขาสามารถบรรลุความสามารถในการปรับขนาดในแนวนอนนี้คือการแบ่งส่วนย่อยซึ่งเป็นกระบวนการกระจายข้อมูลไปยังโหนดต่างๆ การจำลองแบบเป็นอีกวิธีหนึ่งที่ฐานข้อมูล NoSQL สามารถปรับขนาดได้ และเกี่ยวข้องกับการสร้างสำเนาข้อมูลในหลายโหนด

ทั้งในฐานข้อมูล SQL และ NoSQL แนวคิดของการแบ่งส่วน ฐานข้อมูล เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปรับขนาด ฐานข้อมูลแบ่งออกเป็นหลายส่วน (เศษ) ตามชื่อที่แนะนำ

คุณยังสามารถใช้ NoSQL Data Replication เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลของคุณจะไม่สูญหายเมื่อเซิร์ฟเวอร์ล่มโดยการคัดลอกและจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง และกึ่งโครงสร้างได้อย่างราบรื่น คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับฐานข้อมูล NoSQL ได้โดยไปที่หน้านี้

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์สามารถแบ่งพาร์ติชันโดยใช้วิธีการ Sharding หรือที่เรียกว่าพาร์ติชันแนวนอน Amazon Relational Database Service ( Amazon RDS ) เป็นบริการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่มีการจัดการซึ่งทำให้ง่ายต่อการใช้งานในระบบคลาวด์โดยนำเสนอคุณสมบัติที่หลากหลาย

วิธีการจำลองแบบคัดลอกข้อมูลจากหลายเซิร์ฟเวอร์และวางไว้ในตำแหน่งที่สามารถพบได้ ในการจำลองแบบ สำเนาหลักและสำเนารองจะถูกสร้างขึ้น โดยสำเนาหลักจะกลายเป็นสำเนาที่เชื่อถือได้ซึ่งจัดการข้อมูลที่เป็นลายลักษณ์อักษร และสำเนารองจะกลายเป็นสำเนาแบบอะซิงโครนัสที่จัดการกับข้อมูลที่เป็นลายลักษณ์อักษร

Nosql ใช้ Sharding หรือไม่

รูปแบบพาร์ติชัน เช่น การแชร์ ใช้ใน NoSQL การแบ่งพาร์ติชันเป็นกระบวนการที่กำหนดพาร์ติชันแต่ละพาร์ติชันให้กับเซิร์ฟเวอร์ที่น่าจะเป็นอิสระจากส่วนที่เหลือของเครือข่าย ด้วยการปรับขนาดนี้ คุณสามารถให้ผู้ใช้ทั่วโลกสามารถเข้าถึงชุดข้อมูลที่หลากหลาย ในขณะที่รักษาระดับประสิทธิภาพให้สูงที่สุด

MySQL Cluster คือทางออก MySQL Cluster คือชุดซอฟต์แวร์ที่แบ่งตารางข้ามโหนดโดยอัตโนมัติและอนุญาตให้ฐานข้อมูลปรับขนาดในแนวนอนบนฮาร์ดแวร์สินค้าโภคภัณฑ์ต้นทุนต่ำเพื่อรองรับปริมาณงานที่เน้นการอ่านและเขียนโดยใช้ SQL รวมทั้งโดยตรงผ่าน NoSQL API MySQL Cluster มีศักยภาพในการใช้งานมากกว่าแค่บล็อกเชน นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อปรับขนาดแอปพลิเคชันของคุณโดยใช้ MySQL Cluster เหตุผลนี้เนื่องจาก MySQL Cluster เป็นระบบการตั้งเวลา ด้วยเหตุนี้ คุณจึงปรับขนาดแอปพลิเคชันของคุณได้โดยตัดสินใจว่าจะสร้างเศษเมื่อใดและอย่างไร นี่เป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญเนื่องจากคุณไม่จำเป็นต้องพึ่งพาการ ประมวลผลแบบคลาวด์ นี่เป็นเพราะความจริงที่ว่าเศษถูกสร้างขึ้นบนโหนดที่กำลังดำเนินการกับภาระงาน ด้วยเหตุนี้ คุณจึงสามารถควบคุมปริมาณการทำงานพร้อมกันที่จำเป็นได้ ด้วยเหตุนี้ MySQL Cluster จึงมีคุณสมบัติที่ทรงพลังมาก สามารถใช้เพื่อปรับขนาดแอปพลิเคชันของคุณและควบคุมจำนวนการทำงานพร้อมกันที่คุณต้องการ

Sharding และการจำลองแบบใน Nosql คืออะไร

อะไรคือความแตกต่างระหว่างการจำลองแบบและการชาร์ดดิ้ง? การจำลองแบบข้อมูลคือการถ่ายโอนข้อมูลจากโหนดเซิร์ฟเวอร์หลักไปยังโหนด เซิร์ฟเวอร์รอง เพื่อเป็นการสำรองในกรณีที่เซิร์ฟเวอร์หลักล้มเหลว สิ่งนี้สามารถช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลพร้อมใช้งาน ฟังก์ชันนี้สามารถใช้เพื่อปรับขนาดเซิร์ฟเวอร์ในแนวนอนได้โดยใช้ชาร์ดคีย์

ข้อดีของการแบ่งส่วน

เมื่อคุณจัดการกับข้อมูลที่ต้องแบ่งพาร์ติชันแต่ขาดทรัพยากรในการทำซ้ำ การเว้นวรรคอาจมีประโยชน์ในสถานการณ์ต่างๆ เมื่อคุณต้องการปรับขนาดการอ่าน การจำลองแบบจะมีประโยชน์ แต่สามารถจัดการการเขียนข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยการแบ่งส่วนข้อมูล การเลือกคีย์ชาร์ดผิดอาจส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพการทำงานของระบบ

Mongobb ใช้ Sharding หรือไม่?

ข้อมูลถูกแจกจ่ายระหว่างเครื่องในลักษณะกระจายโดยอาศัย Sharding MongoDB ใช้ชาร์ดดิ้งเพื่อรองรับการปรับใช้ขนาดใหญ่ที่ต้องการทรูพุตระดับสูง การสร้างเซิร์ฟเวอร์เดียวสำหรับระบบฐานข้อมูลที่มีชุดข้อมูลจำนวนมากหรือแอปพลิเคชันปริมาณงานสูงอาจเป็นเรื่องยาก

กลยุทธ์ที่ใช้กันมากที่สุดในการแก้ปัญหา Ranged Sharding คือการใช้วิธีนี้ในความหมายทั่วไป รูทโหนดของคลัสเตอร์มีจำนวนชาร์ดที่กำหนดไว้ล่วงหน้าซึ่งสามารถแบ่งตามระยะทางจากศูนย์ข้อมูลของคลัสเตอร์ โหนดหลักเรียกว่าโหนดรูทเนื่องจากเป็นโหนดแรกที่สร้างขึ้นในชุดข้อมูล แฟรกเมนต์ประเภทอื่นเรียกว่าแฟรกเมนต์รอง การทำธุรกรรมแบบ ranged หรือ hashing สามารถทำได้ทั้งคู่ ค่าคีย์แฮชของชาร์ดที่ระบุจะกำหนดจำนวนข้อมูลที่สามารถสร้างได้ ตัวระบุถูกสร้างขึ้นโดยคีย์แฮชสำหรับข้อมูลแต่ละรายการในธุรกรรม มีข้อดีและข้อเสียมากมายสำหรับแต่ละกลยุทธ์ การใช้ range Sharding ทำได้ง่ายกว่าเมื่อชุดข้อมูลมีขนาดเล็ก เมื่อเทียบกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และมีประสิทธิภาพมากกว่าเมื่อชุดข้อมูลมีขนาดเล็ก เมื่อชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่ การแฮชจะมีประสิทธิภาพมากขึ้น ชื่อเสียงด้านความเร็วของ MongoDB มาจากการรองรับการมอบหมายข้อมูลไปยังบริการ MongoDB อื่นๆ แฟรกเมนต์ชุดข้อมูลสามารถกระจายระหว่างเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องใน MongoDB เพื่อปรับปรุงความเร็วในการประมวลผลข้อมูล MongoDB รองรับตัวเลือกการจำลองหลายแบบนอกเหนือจากการแบ่งส่วนข้อมูล ผลที่ตามมา การจำลองแบบทำให้สามารถกระจายชุดข้อมูลข้ามเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องเพื่อรักษาความสอดคล้องกัน การจำลองแบบของข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นหากคุณต้องการให้แน่ใจว่าข้อมูลนั้นถูกต้องและเป็นปัจจุบันอยู่เสมอ นอกจากนี้ คลัสเตอร์ที่กระจัดกระจายใน MongoDB อาจมีประโยชน์สำหรับการปรับปรุงประสิทธิภาพ การบันทึกเป็นเทคนิคในการถ่ายโอนข้อมูลจำนวนมากจากเซิร์ฟเวอร์หนึ่งไปยังอีกเซิร์ฟเวอร์หนึ่งในลักษณะเดียวกับการจำลองแบบ ชาร์ดคีย์คือรายการข้อมูลที่สามารถคัดลอก (หรือ “ชาร์ด”) จากเซิร์ฟเวอร์หนึ่งไปยังอีกเซิร์ฟเวอร์หนึ่งได้ วิธีการหลักสองวิธีในการกระจายข้อมูลข้าม คลัสเตอร์ที่ แยกส่วนใน MongoDB คือแบบอิงตามช่วงและแบบกระจาย การแฮชสามารถทำได้โดยใช้เซิร์ฟเวอร์เข้ารหัส การแบ่งสิ่งต่างๆ ช่วยให้คุณทำสำเร็จได้มากกว่าหนึ่งอย่าง

คุณควรแยก Mongodb ของคุณหรือไม่?

ไม่แน่ใจว่าการแบ่งส่วนข้อมูลจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพในบางกรณีหรือไม่ แต่มีการแสดงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในบางกรณี นอกจากนี้ ผลที่ตามมาก็คือ ชาร์ดดิ้งนำเสนอชุดความท้าทายของตัวเอง เช่น การรับประกันการสำรองและการคืนค่าที่มีประสิทธิภาพ ก่อนตัดสินใจเลือก กลยุทธ์การแบ่ง กลุ่มย่อย คุณควรคิดถึงข้อดีและข้อเสียของการทำเช่นนั้น

การแตกย่อยใน Nosql

ชาร์ดเป็นพาร์ติชันแนวนอนของข้อมูลในฐานข้อมูลหรือเครื่องมือค้นหา แต่ละชาร์ดเป็น ฐานข้อมูลอิสระ หรืออินสแตนซ์ของเครื่องมือค้นหา ในฐานข้อมูล NoSQL คอลเลกชันของเอกสารอาจแบ่งออกเป็นเศษ ซึ่งแต่ละส่วนจะถูกจัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ที่แยกจากกัน

Sharding Vs การจำลองแบบ

ความแตกต่างระหว่างการจำลองแบบและการแบ่งส่วนย่อยคือการจำลองแบบคือการทำซ้ำข้อมูล ในขณะที่การแบ่งส่วนย่อยคือการแบ่งข้อมูลออกเป็นชิ้นๆ ในกรณีนี้ คุณได้แบ่งคอลเล็กชันออกเป็นหลายส่วนตามการแบ่งกลุ่ม การเรียกฐานข้อมูลของคุณจะทำให้ได้ภาพชุดข้อมูลทั้งหมดของคุณ

ประโยชน์ของการแบ่งส่วน

ข้อมูลจะถูกแบ่งไปตามเครื่องต่างๆ เพื่อเพิ่มจำนวนผู้ใช้พร้อมกันและปรับปรุงประสิทธิภาพ ข้อมูลจะถูกจัดเก็บไว้ในพาร์ติชันที่แยกจากกันในแต่ละเครื่อง

การจำลองแบบใน Nosql

มีหลายวิธีที่สามารถจัดการการจำลองแบบในฐานข้อมูล NoSQL ได้ วิธีหนึ่งคือให้ฐานข้อมูลจำลองตัวเองไปยังเซิร์ฟเวอร์สำรองโดยอัตโนมัติทุกครั้งที่มีการเปลี่ยนแปลง สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่ามีการสำรองข้อมูลอยู่เสมอในกรณีที่เซิร์ฟเวอร์หลักหยุดทำงาน อีกวิธีหนึ่งคือการจำลองข้อมูลด้วยตนเองไปยังเซิร์ฟเวอร์สำรองเป็นประจำ สิ่งนี้ทำให้ผู้ดูแลระบบควบคุมได้มากขึ้นเมื่อเกิดการจำลองแบบ แต่ก็หมายความว่ามีโอกาสที่เซิร์ฟเวอร์รองจะไม่เป็นปัจจุบันในกรณีที่เกิดความล้มเหลว

Sharding ในฐานข้อมูลคืออะไร

Sharding เป็นกระบวนการของการแบ่งพาร์ติชันข้อมูลในฐานข้อมูลในแนวนอน ใน Sharding ฐานข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นส่วนย่อย ๆ ซึ่งเรียกว่า Shards แต่ละชิ้นส่วนจะถูกจัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์แยกต่างหาก กระบวนการแบ่งส่วนข้อมูลช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของฐานข้อมูลโดยการกระจายโหลดไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง

ข้อมูลชิ้นเดียวสามารถทำซ้ำได้ในธุรกรรมเดียวโดยใช้การแบ่งส่วนข้อมูล ผลจากการแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ และกระจายไปยังเซิร์ฟเวอร์หลาย ๆ เครื่อง ทำให้ความจุโดยรวมของระบบสามารถเพิ่มขึ้นได้ ในบางกรณี สิ่งนี้อาจมีประโยชน์หากข้อมูลมีขนาดใหญ่และต้องใช้เซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องในการเก็บรักษา นอกจากนี้ยังใช้ตัวห่อข้อมูลต่างประเทศเพื่ออ่านข้อมูลจากเซิร์ฟเวอร์ระยะไกล ทำให้การจัดเก็บข้อมูลมีความยืดหยุ่นมากยิ่งขึ้น

อะไรคือความแตกต่างระหว่างการแบ่งพาร์ติชั่นและการแบ่งส่วน?

การแบ่งพาร์ติชันและการแบ่งส่วนเป็นสองวิธีในการจัดโครงสร้างคอลเล็กชันข้อมูลขนาดใหญ่ให้เป็นส่วนย่อยๆ ทั้งการแบ่งส่วนย่อยและพาร์ติชันหมายความว่าข้อมูลจะกระจายไปทั่วคอมพิวเตอร์หลายเครื่อง แต่มีความแตกต่างกัน ขั้นตอนการแบ่งพาร์ติชัน อินสแตนซ์ฐานข้อมูล เกี่ยวข้องกับการจัดกลุ่มชุดย่อยของข้อมูลภายในอินสแตนซ์

Db ใดดีที่สุดสำหรับการแบ่งส่วนข้อมูล

การแบ่งฐานข้อมูลรองรับโดย Cassandra, HBase, HDFS, MongoDB และ Redis ฐานข้อมูลที่ไม่รองรับ PostgreSQL, Memcached, Zookeeper, MySQL และ Sqlite จะถือว่าเป็นฐานข้อมูล ต้องมีตรรกะ Jarryd ในแอปพลิเคชันหากไม่มีการรองรับฐานข้อมูลในตัว

Sharding เป็นไปได้ใน SQL หรือไม่

อย่างไรก็ตาม เป็นไปได้ที่จะใช้การชาร์ดดิ้งตามช่วง (แนวนอนเป็นหลัก) ในลักษณะที่ทำให้แอปพลิเคชันมีความโปร่งใสมากขึ้น วิธีทั่วไปในการทำเช่นนี้ใน SQL Server คือผ่านมุมมองที่แบ่งพาร์ติชัน แต่ไม่จำเป็นต้องเป็นเช่นนั้น