Ключ — может быть любым (ID пользователя, email, номер заказа). В отличие от других методов, здесь нет жестких правил распределения — всё решает каталог. Тогда горизонтальное разделение может выглядеть следующим образом. Можно, тормознуть сервис, перенести данные и запустить. Будет простой в работе, но зато реализовать этот способ достаточно просто. Можно рассмотреть более сложный случай, если место в кеше ограниченно, то его можно либо зачистить полностью, либо зачистить виртуальные сегменты, которые будут переноситься.

Это очень удобно, хотя бы потому, что ничего специально учить не надо, разговаривать можно как с одной базой, как мы привыкли, и если у нас есть какие-то клиентские приложения, которые уже написаны, нам их переписывать не надо. Еще одной проблемой является дополнительная сложность для разработчиков, которым необходимо реализовать специальный механизм связи для пользователей и приложений в разных сегментах. Этот подход отличается от вертикального разделения, при котором данные будут разделены на столбцы (по типам данных), что непрактично для архитектур блокчейнов. В свободное от работы время, я преподаю курс «Хранение и обработка больших объемов данных», где успел накопить немало наблюдений, кейсов и выводов, которые не хочется держать в столе. Поэтому всё самое полезное оформил в цикл статей на Хабре – рассказываю как строить базы данных с прицелом на рост и не сойти с ума под нагрузкой. Также шардирование может использоваться в облачных и веб-сервисах, онлайн-играх, сервисах доставки и любых других системах, где объем информации постоянно увеличивается.

Одна из самых сложных задач для разработчиков любых баз данных — масштабирование. Когда объем данных и операций с ними растет, нужно тем или иным способом увеличивать производительность системы. В сегментированном блокчейне также возникает проблема безопасности, поскольку хакерам легче захватить один шард — по причине меньшего хешрейта, требуемого для контроля индивидуальных сегментов (так называемая атака 1%). Чем популярнее становится https://www.xcritical.com/ блокчейн, тем больше пользователей инициируют транзакции, запуск децентрализованных приложений и другие процессы в сети.

Партиционирование таблиц делит весь объем операций по обработке данных на несколько независимых и параллельно выполняющихся потоков, что существенно ускоряет работу СУБД. Для правильного конфигурирования параметров партиционирования необходимо, чтобы в каждом потоке было примерно одинаковое количество записей. Они связаны с децентрализацией и с доступностью данных, поскольку Layer 2 имеют дело с большим количеством транзакций. После назначения транзакции внутри каждого сегмента обрабатываются наряду с другими сегментами.

• Каталог сопоставляет ключи шардов с их местоположением.
• Кажется, что он довольно большой, но в действительности  большую часть метода съедают раскручивания каналов.
• Но из минусов — в такой базе сложно обрабатывать диапазоны и добавлять новые шарды в систему.
• Шардинг — прием, который позволяет распределять данные между разными физическими серверами.

Поиск Данных

Шардинг (сегментирование)  —  паттерн архитектуры базы данных, предполагающий разбиение базы данных на более мелкие, быстрые и управляемые части, называемые шардами (сегментами). Каждый шард представляет собой отдельную базу данных, а в совокупности эти шарды составляют единую базу данных. Шардинг особенно полезен для управления шардинг крупными базами данных, обеспечивая значительное повышение производительности, удобство обслуживания и масштабируемость. Блокчейн — это база данных с нодами, представляющими индивидуальные серверы. Применительно к блокчейну, шардинг подразумевает разделение сети блокчейна на индивидуальные сегменты (шарды). Каждый шард содержит уникальный набор смарт-контрактов и балансов счетов.

Монгос на свою очередь направляет запрос только на один шард в зависимости от значения этого поля. Шардирование используется, если система требует все больше ресурсов, но вертикальное масштабирование кластера не может быть использовано из-за физических пределов. Эта стратегия эффективна в сценариях, где распределение данных может быть неравномерным или когда приходится иметь дело со сложными критериями разбиения данных. Чтобы этого избежать, приходится либо более въедливо продумывать ключи шардирования, либо вручную разделять слишком нагруженный шард.

Шардирование (sharding) Эпизод 1: Начало И Шардирование По Идентификатору

Этот же подход можно использовать где угодно, где вы можете старые данные просто удалять. Тогда вы новые данные льете на новые ноды или закрываете какие-то старые ноды. Если модель данных сложна, то и секционировать ее труднее. Во многих приложениях существует более одного ключа секционирования, особенно если в данных можно выделить несколько важных «измерений». Иными словами, приложение должно иметь возможность эффективно взглянуть на информацию под разными углами зрения и получить целостное представление.

Партиционировать таблицы можно горизонтально (на уровне строк, например, через разделение на партиции по диапазонам значений) и вертикально (на уровне столбцов, например, через вынесение редко используемых полей в отдельную таблицу). В результате будет ускорение запросов за счет работы с меньшими объемами данных и упрощения управления информацией (в частности, при архивации старых партиций или при разделении данных на «горячие» и «холодные»). В случае если требуется распределить нагрузку на запись, необходимо подобрать такой ключ, который обеспечит равномерное распределение запросов между инстансами. Нельзя забывать и о «горячих» данных, запросы к которым происходят чаще, из-за чего нагрузка на шарды оказывается неравномерной.

Блокчейн Ethereum состоит из тысяч компьютеров или нод, каждая из которых «одалживает» сети определенный объем хешрейта. Именно этот хешрейт позволяет Ethereum Virtual обменник криптовалют Machine (EVM) функционировать — выполнять смарт-контракты и управлять децентрализованными приложениями (DApps). Мы берем условия исходной задачи, и практически полностью убираем все недостатки решения с составным ключом шардирования. Командой db.demo.coll.stats() можно получить объем данных, которые хранятся на каждом шарде. По всем шардам можно вычислить среднее значение, к которому мы хотели бы привести каждый шард.

Маршрутизаторы периодически обращаются к серверам конфигурации, чтобы получить актуальную карту распределения данных и лучше понять, в какой шард направить тот или иной запрос. База данных тормозит, пользователи жалуются на задержки, а сервер не справляется с нагрузкой? Возможно стоит разбить данные на части и распределить их по серверам. В этой статье разберёмся, что такое шардинг и зачем он нужен для работы баз данных.