NoSQL Veritabanı Parçası Karar Faktörleri
Yayınlanan: 2023-02-13Bir NoSQL veritabanında ne zaman shard yapılacağı, veri boyutu ve büyüme hızı, sorgu yükü ve karmaşıklığı, kullanılabilirlik ve ölçeklenebilirlik gereksinimleri ve veri modeli dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere bir dizi faktöre dayalı olarak verilmesi gereken bir karardır. Herkese uyan tek bir cevap yoktur ve karar duruma göre verilmelidir. Ancak, takip edilebilecek bazı genel kurallar vardır. Veri kümesi küçükse ve sorgu yükü çok ağır değilse parçalama gerekli olmayabilir. Bu durumda, yükü muhtemelen tek bir NoSQL veritabanı örneği kaldırabilir. Veri kümesi büyüdükçe ve sorgu yükü arttıkça, iyi performansı sürdürmek için parçalama gerekli olabilir. Veri modeli, ne zaman parçalanacağını da belirleyebilir. Veriler kolayca ayrı bölümlere ayrılabilecek şekilde yapılandırılmışsa parçalama iyi bir seçenek olabilir. Öte yandan, veri modeli karmaşık ve birbirine bağlıysa parçalama mümkün olmayabilir veya en iyi seçenek olmayabilir. Son olarak, kullanılabilirlik ve ölçeklenebilirlik gereksinimleri dikkate alınmalıdır. Verilerin yüksek düzeyde kullanılabilir ve her zaman erişilebilir olması gerekiyorsa, artıklık sağlamak ve tek hata noktalarını ortadan kaldırmak için parçalama gerekli olabilir. Ölçeklenebilirlik önemli bir sorunsa parçalama, yükü birden çok sunucuya dağıtmaya yardımcı olabilir.
Sharding'e Ne Zaman Başlamalıyım?
Parçalamaya ne zaman başlanacağı sorusunun kesin bir yanıtı yoktur. Karar, depolanan veri miktarı, verilerin eklenme hızı, veri setinin gelecekte beklenen büyümesi, istenen performans düzeyi ve mevcut kaynaklar dahil olmak üzere bir dizi faktöre bağlıdır. Genel olarak, veri kümesi tek bir veritabanı sunucusu tarafından etkin bir şekilde yönetilemeyecek kadar büyük olduğunda veya çok hızlı büyüdüğünde parçalama düşünülmelidir.
Mongodb'unuzu Parçalamak Büyük Veri Setleri İçin Neden Önemlidir?
MongoDB'yi parçalamaya ne zaman başlamalıyım? Tek bir veritabanı büyük miktarda büyüyen veriyi işleyebildiği veya depolayabildiği zaman, yeniden satış harika bir seçenektir. Veritabanı depolama kapasitesindeki on kat artış, bir uygulamanın performansını artırır. O da sisteminize karmaşıklık katar. Parçalama performansı artırır mı? Veritabanı performansını artırmak için karma kullanmak ilk yöntemlerden biriydi. Ürün, son teknolojik gelişmelerin bir sonucu olarak en iyilerden biri haline geldi. Veri, bir şirketin en değerli varlığı olmasına rağmen, veritabanları artık daha fazla ilgi görüyor. Parçalama neden çoğaltmadan daha iyidir? En yeni olmayan verileri okuyabiliyorsanız, okumaların yatay olarak ölçeklenmesi için çoğaltma yararlı olabilir. Paylaşılan bir veri havuzunda, veriler yatay ölçeklendirmeye izin verecek şekilde paylaşılan bir anahtar yardımıyla birden çok sunucuya dağıtılır. Doğru parça anahtarını seçmek çok önemlidir. MongoDB'yi neden parçalıyoruz? MongoDB ile, çok sayıda veri kümesine sahip dağıtımlar ve yüksek verimli operasyonlar, sharding ile desteklenebilir. Büyük miktarda veri tutan veya çok sayıda eşzamanlı kullanıcıya sahip bir veritabanı sisteminin tek bir sunucuda yönetilmesi zor olabilir. Yüksek sorgu hızlarıyla karşılaşıldığında bir sunucunun CPU kaynaklarının tükenmesi mümkündür. Parçalama neden gereklidir? Normalleştirme, yatay (sıralı) veritabanı bölümünü ifade ederken, çığır açan bölüm, yatay (sıralı) bölümü ifade eder. Veri parçaları bu şekilde çok büyük veritabanlarının daha küçük, daha hızlı ve yönetimi daha kolay parçalarına bölünür. dağıtılmış sistemlerin nasıl elde edilebileceğinin bir örneğidir Parçalama için en iyi db nedir? Yatay Bölümleme olarak da bilinen Sharding'i ölçekleme yöntemi olarak kullanmak, veritabanları için yaygın bir yaklaşımdır. Amazon RDS, parçalama işlemini birden çok bulutta çalıştırmayı basitleştiren çok sayıda özellik içeren, bulut tabanlı yönetilen bir ilişkisel veritabanı hizmetidir.
Nosql'de Sharding Gerekli mi?
NoSQL'de, verileri bölümlemek için Sharding modeli kullanılır. Bölümleme, her bölümü dünyaya dağılmış potansiyel olarak ayrı sunuculara yerleştirme yöntemidir. Ölçeklendirme, insanların dünyanın çeşitli noktalarındaki veri setine herhangi bir sorun olmadan erişmesine olanak tanır.
MongoDB, veritabanında Sharding olarak bilinen önemli bir araca sahiptir. Büyük veri kümelerini birden çok sunucuya dağıtarak performansı artırmak için kullanılabilir. Bir sunucudaki bir veri parçası, bir parça anahtarı kullanılarak başka bir sunucudaki bir veri parçası olarak tanımlanır. Sonuç olarak, veriler, yeniden indekslemeye gerek kalmadan sunucular arasında kopyalanabilir.
Sharding Veritabanınız İçin Doğru Çözüm mü?
Sonuç olarak, uygulamanızın tek veritabanı büyük miktarda artan veriyi işleyemez veya depolayamazsa, onu bir Sharding örneğinde depolamak harika bir seçenektir. Sharding'in varlığı, veritabanı performansını artırır ve uygulamayı ölçeklendirir. Bununla birlikte, sonuç olarak sisteminizde bazı ek karmaşıklıklar vardır. Parçalamanın sizin için doğru çözüm olup olmadığından hala emin değilseniz, MongoDB'nin yatay ölçeklendirmeyi de destekleyebileceğini unutmayın.
Mongodb'u Ne Zaman Parçalamalısınız?
Veri boyutu tek bir sunucunun kapasitesini aştığında ve yüksek sorgu performansı gerektiğinde MongoDB parçalanmalıdır.
Mongodb Veritabanınızı Ne Zaman Parçalamanız Gerekir?
MongoDB veritabanınızı parçalamayı düşünmeli misiniz? MongoDB veritabanınız için parça kullanıp kullanmamaya karar verirken birkaç faktörü göz önünde bulundurmalısınız. Her şeyden önce, MongoDB uygulamanız yüksek sorgu oranları yaşıyorsa, parçalama kullanmak iyi bir fikirdir. Sraving, gerekirse veritabanını genişletmeye de yardımcı olabilir. Parçalama kullanıp kullanmamaya karar vermeden önce, bunun faydalarını ve maliyetlerini göz önünde bulundurmalısınız. MongoDB'yi nasıl Shard'larsınız? MongoDB veritabanınızı parçalamayı planlıyorsanız Amazon İlişkisel Veritabanı Hizmeti'ni (Amazon RDS) kullanmanızı öneririz. Amazon RDS'nin özellikleri, parçalamanın bulutta kullanımını kolaylaştırır ve ayrıca ölçeklendirme potansiyeline sahiptir.
Neden Bir Veritabanını Parçalarsınız?
Veritabanı parçalama nedir? Örnek bir veri kümesi, daha sonra birden çok makinede depolanan çağ değiştirme tekniği kullanılarak birden çok veritabanına dağıtılabilir. Daha büyük veri kümelerinin daha küçük parçalara bölünmesi ve birden fazla veri düğümünde saklanması sonucunda sistemin toplam depolama kapasitesi artacaktır.
Sharding Veritabanı Sorunlarınıza Çözüm mü?
Bir veritabanını parçalamak neden gereklidir? Parçalama, uygulamanızdaki tek veritabanı büyük miktarda büyüyen veriyi işleyemediğinde/depolayamadığında harika bir çözümdür. Genel olarak, veritabanını ölçeklendirerek uygulamanızın performansını iyileştirebilirsiniz. Ayrıca, sisteminize karmaşıklık katar. Veritabanındaki parça nedir? Veritabanı replikasyonunun amacı, çok sayıda veri setini bölümlere veya parçalara ayırmaktır. Her düğüm, her parçada kendi veri satırını, birbirinden ayrı olarak depolanan benzersiz satırlar biçiminde depolayabilir. Orijinal veritabanı şeması veya tasarımı tüm parçalar tarafından paylaşılır, ancak parçaları çalıştıran düğümler biraz farklılık gösterir. Parçalama için bir sql sunucusu kullanabilir misiniz? Yığınlar kullanılarak, büyük bir veri kümesi ölçeklendirilebilir ve daha etkin bir şekilde yönetilebilir. Bir veri setini parçalara bölmek için çok sayıda yöntem vardır. Sharding gerçekleştirmek için bir NoSQL veya SQL veritabanı kullanılabilir. MySQL veritabanını parçalayabilir miyiz? Bir kümede, bölüm sıraları (kümeler) düğümler arasında otomatik olarak yürütülerek, veritabanlarının doğrudan sunucudan SQL ve NoSQL API'lerinin yanı sıra okuma ve yazma yoğun iş yüklerini işlemek için düşük maliyetli ticari donanım üzerinde yatay olarak ölçeklenmesine olanak tanır. Yalnızca ilişkisel veritabanı için parçalama mümkün mü? İlişkisel veritabanları için en popüler ölçeklendirme yöntemlerinden biri, yatay ölçeklendirmenin Sharding yöntemidir. Amazon İlişkisel Veritabanı Hizmeti (Amazon RDS), kapsamlı özellikleri sayesinde bulutta parçalamayı basitleştiren, yönetilen bir ilişkisel veritabanı hizmetidir.
Neden Mongodb'da Sharding'e İhtiyacımız Var?
Verileri birden fazla makineye dağıtma işlemi, karma oluşturma olarak bilinir. MongoDB ile, büyük veri kümelerine ve yüksek hızlı işlemlere sahip dağıtımlar parçalama kullanımından yararlanabilir. Büyük miktarda veri içeren bir veritabanı sisteminin veya çok sayıda isteği işleyebilen bir uygulamanın tek bir sunucuda çalıştırılması zor olabilir.
Nosql'de Sharding'e İhtiyacımız Var mı?
Hem SQL hem de NoSQL veritabanları olan SQL ve NoSQL veritabanlarını ölçeklendirmek için veritabanı parçalama gereklidir. Adından da anlaşılacağı gibi veritabanını birkaç parçaya (shard) dilimliyoruz. Her parçanın, hangi verileri sakladığını belirlemek için kullanılan kendi dizini vardır.
Parçalamanın Faydaları
Verileri bir kümedeki birden çok sunucuya dağıtma işlemine parçalama denir. Bir veritabanının performansını, gerçekleştirmesi gereken işi birden çok sunucuya dağıtarak iyileştirmek mümkündür.
MongoDB hizmeti, belgeleri bir koleksiyondan diğerine dağıtmak için bir parça anahtarı kullanır. MongoDB, verileri, anahtar değerlerin kapsamına göre örtüşmeyen aralıklara ayrılan parçalara ayırır. MongoDB arka ucu, bu parçaları kümeler arasında eşit olarak dağıtmaya çalışır.
Parçalama için Cassandra'yı kullanmanın tek bir yolu yoktur. Mongodb'de her ikincil düğüm, birincil düğümün tüm verilerini depolarken, Cassandra'da her ikincil düğüm tarafından yalnızca birkaç anahtar bölüm tutulur. Cassandra parçalanırsa, ikincil bir düğüme ihtiyaç duymadan MongoDB ile aynı performans seviyelerine ulaşabilir.
Neden İlişkisel Veritabanlarında Sharding'e İhtiyaç Duyarız?
İyi tasarlanmış bir veritabanı mimarisindeki en iyi veri ve iş yükü dağılımı nedeniyle, tüm veritabanı parçaları eşit olarak dağıtılabilir. Bir sorgu farklı bir parça kümesinden her geçirildiğinde, performans beklentisiyle tutarlıdır.
Sharding İçin En İyi Db Hangisidir?
Cassandra, HBase, HDFS, MongoDB ve Redis'te veritabanı parçalama mümkündür. MySQL, PostgreSQL, Memcached, Zookeeper ve Sqlite, PostgreSQL'in ve MySQL'in sharding'ini doğal olarak desteklemeyen veritabanlarından sadece birkaçıdır. Bir veritabanı yerleşik parçalama mantığını desteklemediğinde, uygulamada saklanmalıdır.
Nosql'de Parçalama
Bir NoSQL veritabanında parçalamaya yaklaşmanın birkaç farklı yolu vardır. En yaygın olanı, belirli bir veri parçasının hangi parçada saklanması gerektiğini belirlemek için bir karma işlevi kullanmaktır. Bu, uygulama düzeyinde veya veritabanı düzeyinde yapılabilir. Başka bir yaklaşım, içine düştüğü değer aralığına göre farklı parçalar üzerinde veri depolamayı içeren aralık tabanlı parçalama kullanmaktır. Bu genellikle zaman serisi verileri gibi şeyler için kullanılır. Daha az yaygın olan birkaç yaklaşım daha vardır, ancak bunlar en yaygın olanlarıdır.
Bir Cassandra Veritabanını Ölçeklendirmenin Anahtarı Parçalama Neden Önemlidir?
Bir nosql veritabanını ölçeklendirirken anahtar parçalama kullanmaktır. Veritabanı, levhalar olarak bilinen ve daha sonra birden çok makineden erişilebilen birden çok parçaya bölünmüştür. Sistem, daha büyük veri kümelerini daha küçük parçalarda ve düğüm kümelerinde depolayarak toplam depolama kapasitesini artırabilir.
Sraving, özellikle, anahtar tabanlı parçalama biçimini alabilir ve verilerin Cassandra'daki düğümler arasında dağıtımını otomatik hale getirebilir. Başka bir deyişle, Cassandra büyük veri kümelerini ek donanım veya yazılım gerektirmeden işleyebilir.
Nosql Veritabanlarının Hangi Kategorisinde Verilerin Parçalanmaması Önerilir?
Uygulamanın özel gereksinimlerine bağlı olduğundan bu sorunun kesin bir yanıtı yoktur. Ancak, genellikle anahtar/değer depoları veya belge yönelimli veritabanlarında verilerin parçalanmaması önerilir.
Nosql Parçalama ve Bölümleme
Bölümleme ve parçalama, büyük miktarda veriyi daha küçük alt kümelere ayırma yöntemleridir. Bölümleme, verileri bilgisayarlara dağıtmak yerine birden çok bilgisayara bölmeyi gerektirdiği için parçalamadan farklıdır. Bir veritabanı örneğinin bölümleme işlevi, veri alt kümelerini aralarında bölmek için kullanılır.
Sharding ile Veritabanınızı Ölçeklendirme
Nosql veritabanları, şemayı kopyalayarak ve parçalara bölerek yatay olarak ölçeklenebilir. Veritabanlarını bölümleme, şemayı çoğaltma, ardından yükü dağıtmak için ayrı bir veritabanı sunucusu örneğindeki bir anahtar tanımlayıcıya dayalı olarak çeşitli parçalara bölme işlemidir. Dağıtılan her tablo bir parça anahtarı içerir.
Büyük veri kümeleri, bunları mikro hizmetlerde alıp depolayarak işlenebilir. Büyük miktarda veriyi küçük parçalara bölmenin sayısız yolu vardır. Verileri birleştirmek ve atmak için SQL ve NoSQL veritabanları kullanılabilir.
Hem SQL hem de NoSQL veritabanları, ölçek ve veri heterojenliğini yönetme yetenekleriyle ayırt edilirken, SQL veritabanları, veritabanı motorunun bölümleme yeteneğinden yararlanır. Parçalama, ölçeği büyütmeniz veya azaltmanız gerekip gerekmediğine bakılmaksızın, verilerinizi yönetmenin etkili bir yöntemidir.
Dağıtılmış Nosql Veritabanının Genellikle Verileri Parçalamasının Bir Yolu Nedir?
Dağıtılmış bir NoSQL veritabanının verileri parçalamasının birkaç farklı yolu vardır, ancak ortak bir yaklaşım bir karma işlevi kullanmaktır. Bu fonksiyon, bir veri parçasının veritabanında hangi düğümde saklanacağını belirlemek için kullanılır. Yeni bir veri parçası geldiğinde, hangi düğümde saklanacağını belirlemek için hash işlevi kullanılır. Düğüm zaten doluysa, veriler veritabanındaki bir sonraki düğüme gönderilir.
Veritabanındaki Parça
Veritabanındaki Parça Nedir?
Bir veritabanı sunucusunun parçası, o sunucuda depolanan verilerin bir alt kümesidir. Parça olarak bilinen bir veri koleksiyonu, eşit parçalardan oluşur. Daha büyük veri kümeleri birden çok küçük sunucuda depolanabileceğinden, istemciler bunlara daha hızlı erişebilir.
Mongodb Parçalama
Mongodb parçalama , verileri birden çok makineye dağıtma işlemidir. Verileri daha küçük parçalara bölerek ve birden çok sunucuya dağıtarak bir mongodb veritabanını ölçeklendirmenin bir yoludur. Bu, veritabanının yatay olarak ölçeklendirilmesine izin verir, bu da artan trafiği karşılamak için sisteme gerektiği kadar daha fazla sunucunun eklenebileceği anlamına gelir.
Veritabanınızı Parçalama
Menzilli/dinamik, algoritmik/karma, varlık/ilişki tabanlı ve coğrafya tabanlı olanlar dahil olmak üzere çeşitli parçalama türleri mevcuttur. Verileri aralıklara yaymak ve her birine sunucu atamak, dinamik parçalama yoluyla yapılır. Dizinin boyutuna bağlı olarak diziye veri eklendikçe sunucu farklı bölgelere taşınır. Algoritmik/karma parçalama, verileri gruplara ayırır ve her klasöre bir sunucu atar. Veriler kovaya eklenirse sunucuya bir hash değeri atanır. İlişki tabanlı parçalama yöntemi, verileri varlıklara ve varlıklar arasındaki ilişkilere böler. Her varlığın bağlandığı tüm varlıkların bir listesi vardır. Coğrafya tabanlı parçalama, verileri bölgelere ayırır, her bölgeye bir sunucu atar ve ardından verileri bölgelere ayırır.
Anahtar Aralığı Bölme Stratejisi
Anahtar aralığı bölme stratejisi, bölümlenmiş bir tablodaki verilerin birden çok fiziksel bölüme nasıl dağıtılacağını tanımlar. Anahtar aralığı, bir bölümleme sütununun değerlerini temel alır ve her bölüme, bölümleme anahtarlarına dayalı olarak bir değer aralığı atanır. Bu strateji genellikle verileri birden çok sunucu arasında eşit olarak dağıtmak veya verilerin aynı fiziksel konumda depolanmasını sağlamak için kullanılır.
Menzil Bölümleme: Entegrasyon Hizmetinin Veri Dağıtımına Yaklaşımı
Bölüm anahtarları olarak tanımlanan bir bağlantı noktasına veya bağlantı noktaları kümesine dayalı olarak veri satırlarını dağıtan Entegrasyon Hizmeti, veri satırlarını dağıtmak için aralık bölümleme kullanır. Her port için değer aralıkları aşağıdaki formatta belirtilmiştir. Sonuç olarak, Entegrasyon Hizmeti, satırları uygun bölüme göndermek için anahtarı ve aralığı kullanır.
Entegrasyon Hizmeti, aralık bölümlemeyi kullanarak bölüm anahtarı olarak tanımladığınız bir bağlantı noktasına veya bağlantı noktaları kümesine dayalı olarak veri satırlarını dağıtır.
Yeni verileri yüklerken ve eski verileri kaldırırken, bu, bunu yapmanın harika bir yoludur. Menzil bölme işlemi bu sayede kolaylaştırılmıştır. Örneğin, verilerin kullanıma sunulması yaygın bir uygulamadır ve önceki 36 aya ait veriler çevrimiçi tutulur.