Nosql Veritabanları ve Verileri Otomatik Olarak Parçalama Becerileri

Nosql veritabanları , yükü dağıtmak ve performansı artırmak için verileri birden çok sunucuda otomatik olarak parçalayabilir. Bu, verileri parça adı verilen daha küçük parçalara bölerek ve ardından bu parçaları sunucular arasında dağıtarak yapılır. Nosql veritabanları, yükü dağıtmak ve performansı artırmak için verileri birden çok sunucuda otomatik olarak parçalayabilir.

Bir Parça çok büyük olduğunda veya daha fazla yönlendirildiğinde, otomatik olarak bölünebilir. Otomatik parçalama özelliği sayesinde program aşırı yüklenmez ve veri yerleştirme ve veri alma gibi diğer görevler için zaman kazandırır.

Bir MongoDB koleksiyonunun belgeleri, parça anahtarı kullanılarak parçalar arasında dağıtılır. MongoDB, verileri örtüşmeyen anahtar değer aralıklarına bölerek parçalara ayırır. MongoDB'nin bu parçaları dağıtma çabalarının bir parçası olarak, bunları kümenin parçaları arasında eşit olarak dağıtmaya çalışır.

Nosql Birden Çok Sunucuya Dağıtılabilir mi?

Evet, NoSQL veritabanları birden çok sunucuya dağıtılabilir. Bu, verilerin daha fazla ölçeklenebilirliğini ve kullanılabilirliğini sağlar.

Ayrıca Yedeklilik Sağlayarak Sistemin Güvenliğini Artırabilir.

Kümeleme sonucunda veriler birden çok sunucuya dağıtılır ve bağımsız bir kaynak olarak kullanılabilir.
Veriler neden birden fazla sunucu arasında aktarılıyor?
Genel performansı iyileştirmek için sistemin yükü birden çok sunucuya dağıtması avantajlıdır.

Mongodb Otomatik Parçalamayı Destekliyor mu?

MongoDB, otomatik parçalamayı destekler; bu, verilerin birden çok sunucuya otomatik olarak dağıtıldığı anlamına gelir. Bu, daha fazla sunucu eklendikçe sistemi ölçeklendirmeyi kolaylaştırır.

Bir kayıt, bir koleksiyonun veya tablonun geri kalanından ayrılma ve parça olarak bilinen birden fazla makineye dağıtma sürecinde parçalara bölünür. Bu makale, birkaç dakika içinde bir geliştirme ortamında parçalanmış bir kümenin nasıl kurulacağını ve çalıştırılacağını açıklamaktadır. Makale, uygun bir parça anahtarının nasıl seçileceğinin yanı sıra MongoDB belgelerinin yazıldıkları zaman parçalar arasında eşit şekilde bölündüğünden nasıl emin olunacağını ele alacaktır. Bu öğretici, parçalı bir küme oluşturan dört MongoDB sunucusunu ele alacaktır. Mongo-config komutlarını çalıştırırken, mavi arka planın kullanıldığını fark edeceksiniz. En fazla kaynağa sahip sunucuda çalışan tüm Komutlar kırmızı arka planlar olarak görünürken, diğer sunucularda çalışan komutlar yeşil veya yeşil arka planlar olarak görünür. Bu rollerin nasıl çalıştığı hakkında daha fazla bilgi MongoDB'nin Parçalama Topolojisini Anlama bölümünde bulunabilir.

MongoDB 3.6'da hem bireysel parçalar hem de yapılandırma sunucuları kopyalar olarak yapılandırılmalıdır. Birden çok üyeye sahip çok sayıda replika setine sahip olmak, verilerinizi güvenli ve kullanılabilir durumda tutmak açısından faydalıdır. Ancak, parçalanmış mimarinin karmaşıklığı büyük ölçüde artar. Aşağıdaki makale, parçalanmış bir kümenin mümkün olan en kısa sürede nasıl kurulacağını ve çalıştırılacağını açıklamaktadır. MongoDB bulut sunucunuzda kimlik doğrulamayı etkinleştirdiyseniz, yalnızca parola kimlik doğrulamasına ihtiyacınız olacaktır. Bu eğitimde en iyi sonuçları elde etmek için mongod.conf dosyanızdaki güvenlik bloğunu devre dışı bırakmalısınız. Ardından, clusterRole yönergesine configsvr değerini ekleyin.

Sonuç olarak MongoDB, bu sunucuyu parçalanmış kümede barındırmakla görevli olacaktır. Parçalı bir kümenin kopya kümesi adı ve rolü, çalışan yapılandırmasında çalıştığında MongoDB tarafından okunacaktır. İlk kopya grubu, parçalanmış bir kümedeki yapılandırma sunucularında oluşturulacaktır. Bu adımda, yapılandırmayı her iki ayrı parça için çoğaltabileceksiniz. MongoDB-shard1 üzerinde MongoDB kullanıyorsanız, yapılandırma dosyalarını MongoDB-shard1 ve MongoDB-shard1'e kopyalayın. Sonuç olarak, her MongoDB örneğinin parça olarak hizmet veren bir dizi sunucuya sahip olacağıdır. Herhangi bir parça kullanılmadan önce mongo kabuğu aracılığıyla başlatılmalıdır.

Bu kılavuz, bir yapılandırma sunucusu ve iki parça sunucusu ile parçalanmış bir kümeyi yapılandırmanıza ve çalıştırmanıza yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Üretim ortamında kullanım için uygun değildir. Birinci ve ikinci kopya kümeleri olan Mongo-Shard1 ve Mongo-Shard2, tek düğümlü kopyalardır. İki parçadan biri sizden bir isim isteyecek, diğeri ise sizden bir isim isteyecek. Her iki MongoDB kabuğunda da thers.status() yöntemi, her kopya kümesinin doğru şekilde yapılandırıldığından emin olmak için kullanılabilir. Bu bileşenler, bir mongos sorgu yönlendiricisi aracılığıyla parçalanmış bir kümeye bağlanmalıdır. Yapılandırma sunucusunu yönetmekten ve shard sunucularıyla iletişim kurmaktan sorumlu olacaktır.

Artık mongos komutu yürütüldüğüne göre, mongo_shardip'i kullanarak parçalanmış kümeye parçalar ekleyebilirsiniz: mongo_shardip, mongo-shard1 çalıştıran sunucunun IP adresidir. Bu komutu kullandığınızda, shards anahtarında bağlı shardların boş bir listesini göreceksiniz. sh.status() yöntemini kullanarak, sorgu yönlendiricisinin yapılandırma sunucusuyla aynı dizinde olduğunu kontrol edebilirsiniz. MongoDB veritabanlarında parçalama etkinleştirildiğinde, verileri yalnızca diğer veritabanlarında yapabildikleri şekilde depolayabilirler. Dünyanın en kalabalık şehirlerinden birkaçına ait bir belge koleksiyonu bu kılavuzun temelini oluşturacaktır. Bir veritabanı için parçalamayı etkinleştirmek için aşağıdaki yöntem kullanılabilir: enableSharding() Komut bir hata mesajı döndürür: çalıştırılır çalıştırılmaz. Veritabanını buna izin verecek şekilde yapılandırırsanız, artık şehir koleksiyonunun bölümlenmesine izin verebilirsiniz.

Bu kılavuzu izleyerek, çalışan bir MongoDB parçalı küme oluşturmayı öğreneceksiniz. Nüfus veri tabanındaki şehir koleksiyonu, parça anahtarının kullanıldığı bir ülke alanına bölünmüştür. Bundan sonra, 20 belge eklemek için aşağıdaki komut kullanılabilir: çok. Çıktı, tam olarak normal bir MongoDB veritabanı gibi davrandığından, MongoDB'nin tipik çıktısına benzer olacaktır. Şehirler koleksiyonundan tüm belgeleri almak istiyorsanız, sorguyu gerçekleştirmek için her parçanın kullanılması gerektiği garanti edilir. MongoDB, shards anahtarını kullanarak değerlendirmeye katılan shardların listesini döndürür. Aradığınız parça anahtarının bulunmadığı kıta alanına göre sorgulama yaparsanız karşılaştırma yapmanız gerekebilir. Bu öğretici, size MongoDB'nin yapılandırma sunucularını ve bireysel parçalarını nasıl yapılandıracağınızı ve bunların hepsini dağıtılmış bir MongoDB kümesi oluşturmak için nasıl bağlayacağınızı öğretecektir. Parçayı otomatikleştirmek, veri bölümlemeyi tanıtmak, veritabanına karşı sorgular gerçekleştirmek ve ölçümleri izlemek için mongos sorgu yönlendiricisini de kullandınız.

Veriler, bu sıkıştırma işlemi aracılığıyla birden çok ana bilgisayar arasında dağıtılır. Bir MongoDB bulut sunucusu, parçalama elde etmek için büyük veri kümelerini küçük kümelere bölebilir. Bu yetenekle, uygulamalarınız, uygulamanıza yeni bir karmaşıklık eklemeden tek bir sunucunun yeteneklerinin ötesine geçerken veritabanınızı sorunsuz bir şekilde ölçeklendirebilirsiniz.
MongoDB'nin yardımıyla uygulamanıza karmaşıklık katmadan veritabanınızı ölçeklendirmek kolaydır. MongoDB ile, uygulamalarınız büyüdükçe yapılabilecek karmaşıklığı uygulamalarınıza eklemeden veritabanınızı ölçeklendirebilirsiniz. MongoDB'nin parçalama özelliği, uygulamalarınıza karmaşıklık katmadan veritabanınızı ölçeklendirmenize olanak tanır.

Mongodb Sharding'in Temelleri

Shauling, verilerin parçalara bölünmesiyle mümkün olur. Bir düğüm, verileri tek bir konumda depoladığında, parça, bu verilerin tek bir konumda depolanan kısmıdır. Her parça daha sonra sistemdeki bir veri düğümüne gönderilir ve dağıtılır. Bir parça üzerinde okuma veya yazma işlemi gerçekleştirildiğinde, ilk adım veri düğümündeki verilerin mevcut olduğundan emin olmaktır. Koşul değişmediği sürece işlem gerçekleştirilir. Veri artık mevcut değilse, veri düğümünde depolanır ve yeni bir parça dizini oluşturulur. MongoDB'de hem esnek hem de kullanımı basit olacak şekilde tasarlanmıştır. Parça yönetimi aracı, verileri tek bir oturumda kolayca oluşturmanıza, silmenize ve yeniden konumlandırmanıza olanak tanır. Parça dizinini kullanarak saniyeler içinde bir parça için veri arayabilir ve verilere erişebilirsiniz. Veritabanı, MongoDB'nin kopya seti özelliğine ek olarak, farklı bir MongoDB düğümünden veri parçalarının bir kopyasını depolayan ikincil bir kopya seti özelliği de içerir. Sonuç olarak, veri düğümlerinden biri arızalansa bile sistem çalışmaya devam edecektir. MongoDB otomatik parçalama yöntemi, bir veri kümesini otomatik olarak parçalara bölmek ve bunları birden çok veri düğümüne dağıtmak için kullanılan bir yöntemdir. Daha büyük veri kümelerini daha küçük parçalara bölerek, birden çok veri düğümü bunları daha büyük miktarlarda depolayarak sistemin depolama kapasitesini artırabilir.

Nosql Veritabanlarının Sharding'e İhtiyacı Var mı?

Söz konusu belirli NoSQL veritabanına ve nasıl kullanıldığına bağlı olduğundan, bu sorunun kesin bir yanıtı yoktur. Genel olarak, veritabanı yüksek trafikli uygulamalar için kullanılıyorsa veya çok büyümesi bekleniyorsa parçalama gerekli olabilir. Ancak, bazı NoSQL veritabanları en başından itibaren yatay olarak ölçeklenebilir olacak şekilde tasarlanmıştır ve parçalamaya ihtiyaç duymayabilir. Son olarak, parçalamanın gerekli olup olmadığını veya önerilip önerilmediğini belirlemek için belirli bir veritabanının belgelerine veya desteğine başvurmak en iyisidir.

Veritabanı parçalama , büyük veri kümelerini etkili bir şekilde yönetmek ve ölçeklendirmek için kullanılabilir. Tek bir mantıksal veri kümesi birden çok veritabanına ayrılır ve bu veritabanları daha sonra birden çok makineye dağıtılır. Bir sorgu yapıldığında, yalnızca az sayıda bilgisayarın dahil olması muhtemeldir. Veritabanı Parçalama, hem SQL hem de NoSQL veritabanlarında mümkündür. Sonuç olarak, Sharding hiçbir şeyi paylaşmayan bir mimariye sahiptir. Bıçağın bir üyesi, bıçağın diğer üyelerinden habersizdir. İki şeyi dengelemelidir: bölümler arası sorguları azaltın ve yükü doğru ayrıntı düzeyinde parçalayarak eşit şekilde dağıtın.

Parça anahtarının veri türü, verimli olabilmesi için tamsayı olmalıdır. Bir sunucu aynı anda birden fazla parça barındırabilir. Bir sunucu üzerindeki yük arttığında ayırmak gerekebilir. Her parçanın proxy'si, önbelleğe alma ve izlemeye ek olarak önbelleğe alma ve izleme etkinlikleri gerçekleştirebilir. Parçalamanın başlıca avantajları yatay ölçeklendirme, iyileştirilmiş performans ve artırılmış kullanılabilirliktir. Parçalar, bulut hizmetlerini dağıtmak için kullanılabilir. Yükseltme, tümüne dağıtılmadan önce tek bir parça üzerinde test edilebilir.

Müşterilerin işlemleri, Shard'ların bulunduğu yerlerin yanı sıra düzenleyici gerekliliklerin olduğu yerlerde yapılabilir. SQLite, Memcached, Zookeeper, Postgres-XC/XL ve Citus'un hepsi iyi seçeneklerdir. RDS, parçalanmış veritabanları oluşturmanıza ve dağıtmanıza olanak sağlayan bir hizmettir. Hem replikasyon hem de kıta altı Sharding aynı anda gerçekleştirilebilir. CPU ve bellek kullanımının yanı sıra okuma/yazma performansını kullanarak, tüm parçaların ne kadar verimli olduğunu belirleyebilirsiniz. Sıcak nokta alanları varsa, yeniden bileme düşünülmelidir. "Parça" terimi, bilgi işlem ve depolama bağlamlarında sıklıkla kullanıldığı için çok oyunculu çevrimiçi oyun Ultima Online'dan kaynaklanmış gibi görünüyor.

Facebook'taki mühendisler, Cassandra adlı bir NoSQL veritabanı geliştiriyorlar. Google'ın Bigtable'ı ile petabaytlarca veri emtia sunucularında depolanabilir. Vitess, veritabanındaki ölçeklenebilirlik sorunlarını çözmek için YouTube'daki bir ekip tarafından oluşturuldu. yönlendirme mantığı, Vitess'in yardımıyla uygulama kodundan kaldırılabilir.

Sharding yardımıyla büyük miktarda veri işlenebilir. Bir veri kümesini parçalara ayırmanın en yaygın yöntemi, üçüncü taraf kullanmaktır. SQL ve NoSQL veritabanlarından veri alma yeteneği son derece kullanışlıdır. SQL, yerleşik ve iyi bilinen bir veritabanı teknolojisidir. NoSQL veritabanları hızlı ve güvenilirdir, bu da onları büyük veritabanları için çekici bir seçenek haline getirir.
Sharding ile büyük veri kümelerini yönetmek kolaydır. SQL ve NoSQL veritabanları, onunla bir veritabanının performansını iyileştirerek bundan yararlanabilir.

Parçalamanın Faydaları

Veriler, Parçalama yöntemi kullanılarak birden çok bilgisayara dağıtılır. STreeving, büyük veri kümeleriyle yoğun bir şekilde paketlenmiş ve büyük hacimli işlemler gerektiren MongoDB dağıtımlarında önemli bir özelliktir. Büyük veri kümelerine veya yüksek verimli uygulamalara sahip veritabanı sistemleri, tek bir sunucuda çok fazla alan kullanabilir. Tek bir veritabanında saklanamayan bir veri seti, Sharding işlemini zorunlu kılar. Fikrinizi değiştirmeniz gerekirse, bu yanıtı kaydedin. Cassandra'daki her düğüm yalnızca bir alt kümesinin bir alt kümesinin bir alt kümesinin bir alt kümesinin bir alt kümesinin bir alt kümesinin bir alt kümesinin bir alt kümesinin bir alt kümesinin bir alt kümesinin bir alt kümesinin bir alt kümesinin bir alt kümesinin bir alt kümesinin bir alt kümesinin bir alt kümesinin bir alt kümesinin bir alt kümesinin bir alt kümesinin bir alt kümesinin bir alt kümesinin tutulmasından sorumludur. Cassandra'nın ölçeklemesinin bir alt kümesinin alt kümesinin bir alt kümesi, verileri yatay olarak işlemesine izin verir; bu, veriler birden çok düğüme dağıtıldığında kullanışlıdır.

Nosql Veritabanında Parçalama

Parçalanmış bir Nosql veritabanında , veriler, her sunucu verilerin bir alt kümesini tutacak şekilde, birkaç sunucu arasında bölümlenir. Bu yaklaşım, verilerin daha sonra paralel olarak sorgulanabilecek birden çok sunucuya yayılmasını sağlayarak performansı artırabilir.

Maksimum ölçeklenebilirlik elde etmek için, büyük veri kümelerinin daha küçük olanlara bölünmesi ve birden çok etki alanına dağıtılması gerekir. Verileri bölümleme, birden çok düğüme dağıtılmasına izin vererek aralarında daha iyi yürütmeye olanak tanır. Bölümleme, bir veritabanının yalnızca bir bileşenidir ve eğer her düğümün zenginliği paylaşmasını sağlayabilirsek, her bölüm kendi veri merkezi olarak işlev görebilir. Veriler, anahtar tabanlı veri dağıtımı kullanılarak birden çok bölüme bölünebilir. Bir e-ticaret uygulaması, tüm verilerin tek bir dosya sisteminde saklanması nedeniyle bir gün içinde veya her saat için tüm verilerin okunmasını gerektirebilir. Bu sorun, her zaman damgası için bölüm adı olarak önek içeren bir anahtar tanımlanarak önlenebilir. Her bölüme bir dizi anahtar sağlama atandığında (bir dizi anahtar yerine), o küme içindeki tüm anahtarlar o bölümde depolanacaktır.

Anahtarlarda hashleme kullanılarak etkin noktalar azaltılır, ancak tamamen ortadan kaldırılmaz. Anahtarları birer birer yerine birden çok bölüme dağıtma eğilimi vardır. Okuma ve yazma işlemleri birbirine bağlıysa, tüm istekler aynı bölüme giden aynı yolu izlemeye devam eder. Çoğu durumda, veri sistemleri çarpık iş yüklerini telafi etmek için kısayol tuşlarını kullanır.

Mongodb'da Otomatik Parçalama

Mongodb'un otomatik parçalama özelliği, verileri birden çok parçaya otomatik olarak dağıtarak veritabanınızın yatay ölçeklenebilirliğine olanak tanır. Bu, parçaları manuel olarak yapılandırmaya ve yönetmeye gerek kalmadan veritabanınızın boyut ve verim açısından büyümesini sağlar.

MongoDB'nin parçalama teknolojisi, büyük veri kümelerine ve yüksek iş hacmine sahip dağıtımlar için idealdir. Rastgele erişim kullanarak birden çok makine arasında veri gönderme eylemi, örnekleme olarak bilinir. Dağıtımın kapasitesini tamamen genişletmek için yalnızca birkaç ekstra sunucu gerekir. Dağıtım sırasında artan altyapı ve bakım maliyetleri, artan verimlilikle dengelenir. 4.2 ve önceki sürümlerde, parçalanmış bir koleksiyonun anahtar alanları her belgede bulunmalıdır. Bir koleksiyonunuz varsa, MongoDB 5.0 tarafından ayarlanan anahtarı kullanarak yeniden donanımlandırabilirsiniz. Anahtara ve destek dizinine bağlı olarak parçalama stratejinizi değiştirmek zorunda kalabilirsiniz.

MongoDB 4.4 yayınlandığında, gecikmeleri azaltmak için korumalı okuma etkinleştirilecektir. Bir kümedeki her parça, küme verilerinin bir alt kümesini ayrı bir örnekte depolayabilir ve bu da kümeler arasında verileri dağıtmasına olanak tanır. Veri seti büyüdükçe, kümenin depolama kapasitesi yükselir. Koleksiyon parçalanmış olduğundan, bir koleksiyonu parçalara ayırma yöntemi yoktur. MongoDB, verileri parçalanmış kümeler arasında dağıtmak için iki parçalama stratejisi sağlar. Bir karma anahtar alanının değerinin bir karma değeri, bir karma anahtar alanının değerini hesaplamak için kullanılır. Menzil tabanlı parçalama ile bir küme genelinde daha fazla sayıda yayın işlemi gerçekleştirilebilir.

Yeterince dikkate alınmayan parça anahtarları, eşit olmayan veri dağılımına neden olabilir, parçalamanın bazı faydalarını baltalayabilir ve performans darboğazlarına neden olabilir. MongoDB 4.0.3'ten başlayarak ve bölgeleri ve bölge aralıklarını yapılandırarak, boş veya var olmayan bir koleksiyonu parçalamadan önce bölgeler ve bölge aralıkları oluşturabilirsiniz. Aşağıdaki komut harmanlamayı oluşturacaktır: /jira/ Bir parça anahtarı seçerken, gelecekte bölgelerin kullanılma olasılığını göz önünde bulundurmak çok önemlidir. Parçalamanın toplamalarla nasıl çalıştığı hakkında daha fazla bilgi Practical MongoDB Aggregations e-kitabında bulunabilir.

Çoğaltma ve Parçalama

Çoğaltma kavramı, veri kümesinin bir kopyası olarak düşünülebilirken, parçalama kavramı, veri kümesini ayrı parçalara bölmeyi gerektirir. Parçalamayı kullanarak koleksiyonunuzu birden çok parçaya bölebilirsiniz. Veritabanınızı çoğalttığınızda, veri kümenizin görüntüleyicilerini oluşturursunuz.

Her iki durumda da yüksek kullanılabilirlik (HA) sağlamak için bir çoğaltma ve parçalama sistemi oluşturulabilir. Tek bir sunucu, sorguları okurken ve yazarken daha hızlı yanıt süresi sağlayarak veri kayıtlarını depolayabilir. Tüm veri kümesi çoğaltıldığında, birden çok sunucu onu kopyalar. Kümedeki kalan sunucular, bir sunucu arızalanırsa veya çevrimdışı olursa devralır. MongoDB veritabanı sistemi, ilişkisel veritabanlarıyla rekabet eden belge tabanlı bir sistemdir. Kurulumu ve yapılandırması MySQL'inkine benzer olduğundan, bu sisteme geçmek nispeten kolaydır. Bu eğitimde, MongoDB kullanarak kullanıcı tarafından oluşturulan yorumların nasıl saklanacağını ve görüntüleneceğini ele alacağız.

Bölümleme ve Parçalama Arasındaki Fark Nedir?

Veri Parçalama ve Veri Bölümleme, büyük veri kümelerini daha küçük parçalara bölmeyi gerektirir. Parçalama, verilerin birden çok bilgisayara dağıtıldığı anlamına gelse de, bölümleme ile aynı şey değildir. Bölümlemenin amacı, veri alt kümelerini bir veritabanı örneğinde gruplamaktır.

Parçalamanın Faydaları

Sonuç olarak, bir veritabanı bir veri kümesinin boyutunu kaldıramıyorsa, daha küçük alt kümelere bölünebilir ve sharding kullanılarak farklı düğümlere dağıtılabilir. Veri kümesi daha fazla sayıda makinede depolandığından, veri ve trafik miktarı ile ölçeklendirilebilir.

Redis Çoğaltma ve Parçalama Arasındaki Fark Nedir?

Veri bölme olarak da bilinen bölümleme, verileri anahtara göre bölme işlemidir; ayna olarak da bilinen çoğaltma, tüm verileri kopyalama işlemidir. Ortak bir Parçalama yöntemi, aynı anda tüm kaynaklardaki belleği ve isabet yükünü azaltarak performansı artırır. Okumaların çoğaltılması, yüksek düzeyde okuma kullanılabilirliği sağlar.

İndeksleme Vs. Sharding: Veritabanınız İçin En İyisi Hangisi?

Veri dağıtımı iki yöntemle karmaşıklaşır: indeksleme ve parçalama. Bir tabloya başvurmak, tablonun daha iyi performans göstermesine yardımcı olabilirken parçalama, bir veritabanını ölçeklendirmesine yardımcı olabilir.
Bir tabloda belirli değerleri ararken, indekslemek faydalıdır. 1 Mayıs 2017 ile 2 Mayıs 2017 tarihleri ​​arasında verilen tüm siparişleri aramak isterseniz arama dizini kullanabilirsiniz.
Veritabanı ölçeklendirmesi, veritabanını sürükleyerek yapılabilir. Bir tabloyu ayırmak, onu birden çok makinede birden çok bölüme ayırmayı gerektirir. Sonuç olarak, tablo içinde veri aranarak daha kolay erişilebilir.
Ayrıca parçalama, genel olarak veritabanı performansını iyileştirmeye yardımcı olabilir. Bir tablo daha küçük parçalara bölündüğünde, veritabanı tarafından işlenmesi gereken veri miktarını azaltabilir. Bu, veritabanının genel hızını artırmaya yardımcı olabilir.

Sharding'in Avantajı Nedir?

Parçalama kullandığınızda, artan okuma/yazma verimi, depolama kapasitesi ve yüksek kullanılabilirlik sayesinde veritabanınızı çok daha büyük bir yükü kaldıracak şekilde ölçeklendirebilirsiniz.

Parçalamanın Güvenlik Riskleri

Bu güvenlik sorununun iki faktörlü kimlik doğrulamayı zorunlu kılmak ve verileri şifrelemek gibi birkaç çözümü olmasına rağmen, bu hala bir endişe kaynağıdır. HTML bağlamında rastgele fotonların kullanılması, teorik olarak, bağlanmadan birden fazla foton oluşturarak bu riski azaltabilir. Parçalamanın güvenlik riskini azalttığına dair daha fazla kanıt bulunana kadar, tedbiri elden bırakmamak ve verileri ayrı tutmak en iyisidir.

Ek Veri Parçalama Kaynakları Dağıtılmış Sql Parçalama

Büyük ölçüde SQL parçalama uygulamasının özel gereksinimlerine bağlı olduğundan, bu sorunun kesin bir yanıtı yoktur. Ancak, ek veri paylaşımı için kullanılabilecek bazı genel kaynaklar şunları içerir: disk alanı, CPU kaynakları ve bellek. Genel olarak, verilerin birden fazla sunucu arasında dağıtılmasına yardımcı olmak için kullanılabilecek herhangi bir kaynak, ek veri parçalama için kullanılabilir.

Veritabanı ölçeklenebilirliği iki yoldan biriyle sağlanabilir. Veritabanı parçalama, bir veritabanını içindeki tablo kayıtlarının sayısına bağlı olarak daha küçük parçalara böler. Bireysel tablolar, basit bir uygulamada farklı kategorilere ayrılabilir. Bu kılavuz, veritabanı parçalamanın nasıl çalıştığını açıklar ve bunun bazı avantaj ve dezavantajlarını tartışır. Bu teknoloji, çok az sayıda tabloda büyük miktarda veri depolayan veritabanları için özellikle yararlı olabilir. Genel olarak, tüm tablolar parçalama gerektirmez ve her tablo aynı anda parçalanamaz. STreeching, hedefi olarak hiçbir şeyi paylaşmayan bir mimariyi arzular.

Uygulamada, verileri bir parçadan diğerine çoğaltmak faydalıdır. Veritabanı parçalama stratejisi , yatay bir ölçeklendirme stratejisidir, dolayısıyla yatay ölçeklendirme stratejisinin birçok avantajını paylaşır. Ayrıca bunlara ek olarak birçok ek avantaj sağlar. Yatay olarak ölçeklendirme yeteneği, yüksek oranda ölçeklendirme elde etmek için sistemlerde kritik öneme sahiptir. Aralık parçalamada, parça parçalama anahtarının değeri, hangi aralığa sığacağını belirlemek için kullanılır. Karma işlevinin anahtarı, bir kaydın hangi parçaya atanacağını ve hangi yolu izlemesi gerektiğini belirlemek için kullanılır. Anahtarı doğrudan bir parçaya eşlemek yerine, bunu yapmak için bir karma işlevi kullanır.

Sonuç olarak, kayıtlar genellikle farklı parçalara daha eşit bir şekilde dağıtılır. Her işlem için tüm tuşlarda aynı hash işlevini kullanmak çok önemlidir. Bir arama tablosu gerektirmediğinden, karma oluşturma, aralık parçalamaya göre daha verimlidir. Parçaların tamamen dengeli kalıp kalmayacağını bilmek imkansız. Veride herhangi bir örüntü olmasa bile, kümeleme tesadüfen tetiklenebilir. Karma parçalama ile uğraşırken parçaları yeniden dengelemek ve yeniden oluşturmak zordur. Dizin yapısına dayalı mağaza veritabanları için mükemmel bir seçimdir.

New England ve orta Atlantik bölgeleri, Kuzey-Doğu bölgesi olarak hizmet veren ilk parçada konumlara sahiptir. Aynı süreç coğrafi ayrım için kullanılır, ancak verileri parçalara konumlarına göre atamak yerine, onu bölümlere ayırırlar. Bir veritabanı tablosunda, tablodaki bit sayısına bağlı olarak verileri birkaç farklı parça arasında dağıtmak için bir parçalama anahtarı kullanılır. Sonuç olarak, bölgesel bir satış ekibi saniyeler içinde müşteri verilerine hızlı ve verimli bir şekilde bakabilir. Sharding söz konusu olduğunda şirketinizin veritabanının büyüyen boyutunu göz önünde bulundurmak özellikle önemlidir. Bir veritabanı, yalnızca birkaç sunucunun yapabildiği şekilde depolama, bellek ve işlem gücüyle yatay olarak ölçeklenebilir. Parçalama, bir veritabanının karmaşıklığını artırmanın yanı sıra, şemaya katılma ve şemayı değiştirme zorluğunu da artırır. Parçalanmış bir veritabanı oluşturmak için birden fazla Linode sunucusu kullanılabilir.

Üç Parçalama Türü

Üç parçalama türü aşağıdaki gibidir: (1) isteğe bağlıdır; (2) sürdürülmeleri gerekir; ve (3) kullanılmaları gerekir. İlköğretim. Bu tür parçalamada, her parçaya bir birincil anahtar atanır ve her birinin verilerini depolaması için bir kopya oluşturulur. Bu yaklaşım genellikle veri kümeleri küçük olduğunda ve herhangi bir hassas veri içermediğinde kullanılır.
Koordinatlarına göre bu tür veri bölme işlemi sonucunda veriler parçalara bölünür. Bu, veriler coğrafi olarak dağıldığında ve performans nedenleriyle parçaların bir arada tutulması gerektiğinde kullanılır.
Sıkıştırma parçalama, veriler çok hassas olmadığında ve güncelleme sayısı düşük olduğunda kullanılan bir parçalama türüdür. Verileri parçalara bölmek yerine, veriler bloklara bölünür ve ardından parçalanır. Bu yöntem genellikle veri kümesi boyutu parça sayısından az olduğunda kullanılır.

Mongodb Parçalama

MongoDB parçalama, verileri birden çok MongoDB bulut sunucusunda bölümlere ayıran yatay bir ölçeklendirme tekniğidir. Parçalama, verileri birden çok sunucuya dağıtarak performansı iyileştirebilir ve kapasiteyi artırabilir. Parçalama, çoğaltma kümeleriyle birlikte kullanıldığında kullanılabilirliği de artırabilir.

DHCP aracılığıyla birden çok ana bilgisayar arasında veri dağıtma işlemi, karma oluşturma olarak bilinir. Bir MongoDB veritabanını kurtarmak, onu küçük veri kümelerine bölerek gerçekleştirilir. Yüksek sorgu hızları, bir disk sürücüsünün CPU, RAM ve G/Ç gücünü zorlayabilir. İki tür ölçekleme vardır: yatay ve dikey. Tüm MongoDB koleksiyon belgeleri, varsayılan olarak MongoDB koleksiyonunun tüm parçalarına dağıtılır. Her belge, anahtarı olarak adlandırılan tek bir alandan veya birden çok alandan oluşur. Parçalı bir koleksiyondaki her koleksiyon için yalnızca bir parça anahtarı gerekir.

Sürü, bir kümenin performansını etkileyebileceği gibi uygulama darboğazlarına da neden olabilir. Bu bölümde shard key oluşturmak için bir MongoDB koleksiyonu ve person_id adında bir index oluşturacağız. Parçalama işlemi için sorgu yönlendiricileri kullanılacak ve kişiler adı verilen bir veritabanı oluşturulacaktır. Parça için veritabanı depolaması, günlükler ve parçalama kümesi rolleri için yapılandırma dosyası PostgreSQL dizininde bulunur. Ek olarak, sunucu örneğinin ağ ayarları dahildir. MongoDB parçalama kullanarak, iş yükünü çeşitli sunucular arasında dağıtmak mümkündür, böylece büyük veri kümeleri daha verimli yönetilebilir. Bir küme, eksiksiz bir donanım altyapısı yeniden yapılandırmasından geçmek zorunda kalmadan gelecekteki ihtiyaçlar için verimli bir şekilde ölçeklendirilebilir. Kişiler koleksiyonu, aşağıdaki çıktıda ShardRepSet'e (10.10.58) bölünmüştür.