Dans le domaine de la gestion des données d’entreprise, le besoin de systèmes de stockage de données évolutifs et haute performance est primordial. C’est là que le partitionnement des bases de données peut vous aider, tout en vous offrant d’autres avantages. Dans cet article, nous utiliserons une analogie pour explorer les bases du partitionnement des bases de données et ses avantages dans la gestion des bases de données d’entreprise, ainsi que quelques stratégies clés, étapes de mise en œuvre et bonnes pratiques.
Qu’est-ce que le partitionnement de base de données ?
Le sharding de base de données est une technique de partitionnement horizontal d’une base de données en unités plus petites et plus faciles à gérer appelées shards, chaque shard résidant sur un serveur séparé. L’objectif principal est l’évolutivité, mais elle permet également un traitement parallèle pour améliorer les performances et la tolérance aux pannes. Au lieu de stocker toutes vos données dans une base de données massive, elles sont distribuées sur plusieurs bases de données plus petites appelées « shards », chacune responsable d’une plage ou d’un type de données spécifique. Cela permet un traitement des données plus rapide et plus efficace.
Voici une analogie : Imaginons que vous organisiez un buffet de six plats pour des centaines de personnes. Au lieu d’une table de buffet avec tous les plats de la salle entière, vous mettez chaque plat dans sa propre station. De cette manière, un plus grand nombre de clients peuvent se servir simultanément, plus rapidement et avec moins de goulets d’étranglement.
Les avantages du partitionnement des bases de données
La mise en œuvre du sharding de base de données présente de nombreux avantages :
- Performances améliorées. Dans l’exemple du buffet, cela se traduit par un service plus rapide. À une grande table de buffet, tout le monde est en concurrence pour gagner de l’espace, ce qui entraîne une congestion et ralentit le processus de service. Grâce à des stations dédiées pour différents types de plats, les clients peuvent accéder rapidement à la nourriture qu’ils souhaitent sans attendre les autres. Pour les bases de données, cela signifie un accès parallèle et des performances de requête plus rapides.
- Évolutivité améliorée. Lors du dîner, cela signifie simplement que vous pouvez accueillir plus d’invités. Au fur et à mesure que le nombre de clients augmente, la seule table de buffet peut avoir du mal à gérer la charge, entraînant des inefficacités. Avec le sharding, vous pouvez accueillir plus d’invités efficacement, ce qui vous permet de gérer les charges de travail de base de données à grande échelle.
- Réduction des coûts de stockage de données. Il s’agit d’utiliser efficacement les ressources et de réduire les déchets. Pour améliorer les performances et l’évolutivité sans surprovisionner ou gaspiller les ressources, il suffit de partitionner uniquement ce dont vous avez besoin. Dans une base de données fragmentée, vous pouvez distribuer des données en fonction de leur pertinence, ce qui réduit l’empreinte et les coûts de stockage.
- Tolérance aux pannes améliorée. Il s’agit de maintenir les opérations au cas où un domaine rencontrerait un problème. Un poste de sauvegarde peut assurer un service fluide si une table subit un déversement ou manque de carburant pour un élément chauffant. Dans une base de données shardée, si l’un des shards rencontre un problème, les autres restent opérationnels.
- Récupération efficace des données . Le partitionnement permet une approche plus ciblée pour trouver ce que vous recherchez. La table de buffet unique est une grande surface à rechercher pour un seul plat. Les stations individuelles, ou bases de données partitionnées, permettent un accès plus rapide et plus ciblé à des informations spécifiques.
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Stratégies de partitionnement
Différentes stratégies de sharding offrent des avantages uniques, en fonction des exigences et des caractéristiques des données gérées. Qu’il s’agisse de la plage, de l’utilisation d’une fonction de hachage pour une distribution uniforme ou de la liste explicite de l’emplacement des données, le choix de la stratégie de partitionnement dépend de facteurs tels que les schémas de distribution des données et les schémas de requête dans l’application. Voici trois stratégies de partitionnement courantes.
Sharding basé sur la plage
Le sharding basé sur des plages implique de diviser les données en fonction de plages de valeurs spécifiées. C’est comme catégoriser les plats d’un buffet en fonction de leur type, comme les hors-d’œuvre, les plats principaux et les desserts.
Exemple : Une plateforme d’e-commerce divise sa base de données clients en fonction des montants d’achat. Un shard gère les clients avec des montants d’achat faibles, un autre avec des montants modérés, etc. Cela facilite la récupération efficace de certains types de requêtes.
Sharding basé sur le hachage
Le sharding basé sur le hachage implique d’appliquer une fonction de hachage à une clé de shard choisie (par exemple, l’ID client). Le résultat détermine le shard où les données sont stockées.
Exemple : Dans une plateforme de réseaux sociaux, les données des utilisateurs peuvent être divisées en « hash-sharding » en fonction des identifiants utilisateur. La fonction de hachage mappe systématiquement chaque utilisateur à un partition spécifique. Cette approche garantit une répartition homogène des utilisateurs sur les partitions, favorisant ainsi un accès et un stockage équilibrés des données.
Sharding en liste
Le sharding basé sur une liste implique de spécifier explicitement le shard qui stockera certaines données en fonction d’une liste prédéfinie de valeurs. C’est comme allouer des plats spécifiques à des stations-buffet spécifiques en fonction de leurs caractéristiques uniques.
Exemple : Une application de messagerie peut diviser une base de données d’historique de discussion en fonction du code pays. Chaque partition est responsable des conversations en provenance ou impliquant des utilisateurs dans des pays spécifiques.
Comment mettre en œuvre le partitionnement des bases de données et les bonnes pratiques
La mise en œuvre du sharding de base de données nécessite une planification et une exécution minutieuses. Il existe plusieurs étapes clés pour assurer une transition fluide et des performances optimales, notamment :
1. Définissez votre stratégie de partitionnement
Choisissez une stratégie de sharding adaptée en fonction des exigences et des caractéristiques de votre application (par exemple, en fonction de la plage, du hachage ou de la liste). Assurez-vous d’aligner la stratégie choisie sur la distribution des données et les schémas de requête.
Astuce : Anticipez les besoins futurs en matière d’évolutivité, non seulement ce dont vous avez besoin aujourd’hui, mais également ce dont vous pourriez avoir besoin à mesure que la demande augmente.
2. Sélectionner la clé de partition
Identifiez la clé de partition, un champ ou un ensemble de champs utilisés pour distribuer les données entre les partitions. L’efficacité du sharding repose largement sur cette clé, alors assurez-vous de choisir une clé qui distribue les données de manière uniforme.
Conseils :
- Prenez en compte la cardinalité de la clé choisie pour éviter les hotspots.
- Évaluer l’impact sur les performances des requêtes.
3. Partitionnement des données
Séparez physiquement les données en partitions distinctes en fonction de la stratégie et de la clé de partition choisies. Assurez-vous de développer un schéma de partitionnement aligné sur la stratégie choisie, de garantir l’intégrité des données pendant le processus de partitionnement et de planifier les changements potentiels dans la distribution des données au fil du temps.
4. Migration des données
Déplacez les données existantes vers leurs partitions respectives tout en limitant les temps d’arrêt et la cohérence des données.
Conseils :
- Utilisez des processus par lots pour éviter de surcharger le système.
- Établir des mécanismes de restauration en cas de problème pendant la migration.
5. Mettre à jour le code d’application
Modifier le code d’application pour interagir avec la base de données shardée, en incorporant la clé shard dans les requêtes. Avant de commencer, assurez la compatibilité des applications avec la stratégie de sharding choisie.
Conseils :
- Mettre à jour les mécanismes de regroupement des connexions et de routage des requêtes.
- Implémenter la gestion des erreurs pour les défaillances potentielles du shard.
6. Envisager la gestion des transactions
Résolvez la complexité des transactions qui impliquent des données stockées sur plusieurs partitions en mettant en œuvre une gestion distribuée des transactions. Assurez-vous d’optimiser les performances sans sacrifier la cohérence des données.
Astuce : Planifiez toujours les échecs et les restaurations potentiels des transactions.
7. Surveillance et optimisation
Les outils de surveillance vous aideront à suivre l’état des partitions, les performances des requêtes et les ressources système. Au moment de les configurer, veillez à créer des alertes en cas de problème potentiel et à examiner et ajuster régulièrement la distribution des partitions pour maintenir l’équilibre.
Astuce : Anticipez les goulets d’étranglement potentiels et établissez une boucle de rétroaction pour les améliorations continues.
8. Documenter l’architecture de partitionnement
Créez une documentation complète décrivant l’architecture de partitionnement, les stratégies et les considérations clés. Il doit documenter la justification des décisions clés et fournir des directives pour les modifications et les efforts d’évolution à venir.
Astuce : Proposez une documentation de dépannage pour les problèmes courants.
Sharding et partitionnement : une seule et même technologie ?
Le partitionnement et le partitionnement sont des concepts associés dans le contexte des bases de données distribuées, mais ils ne sont pas exactement les mêmes. Le partitionnement est un type de partitionnement distribué et indépendant, souvent associé à une évolutivité sur plusieurs serveurs ou nœuds.
Tous deux impliquent de diviser un ensemble de données volumineux en éléments plus petits et plus faciles à gérer, mais la principale différence réside dans leurs objectifs et l’échelle à laquelle ils fonctionnent. Le partitionnement met l’accent sur la distribution des données entre les nœuds indépendants pour une évolutivité horizontale et des performances améliorées. Le partitionnement se concentre sur l’organisation logique au sein d’une seule base de données pour faciliter la gestion et l’optimisation des requêtes.
Qu’est-ce que les « points d’accès » dans le sharding ?
Une distribution irrégulière des partitions entraîne des « points chauds », où certaines partitions sont plus lourdement chargées que d’autres. Cela peut entraîner des goulets d’étranglement au niveau des performances. Cela est le plus souvent dû à des clés de partition mal choisies ou à une distribution de données irrégulière.
Quels sont les inconvénients du partitionnement des bases de données ?
Bien que le sharding de base de données offre évolutivité et performances, il présente des défis et des inconvénients. Voici quelques inconvénients courants associés au partitionnement des bases de données :
Complexité de l’implémentation et de l’architecture système : Elle peut introduire une complexité dans la conception de bases de données, la logique des applications et la gestion des requêtes.
Frais de développement : Les bases de données partitionnées peuvent nécessiter un développement d’applications plus complexe et une maintenance, des mises à jour et un débogage continus.
Complexité des transactions : Les transactions impliquant plusieurs partitions s’accompagnent d’une complexité accrue et de frais de performance potentiels.
Jointures transversales limitées : L’exécution de jointures sur différents fragments peut être complexe et impliquer des frais supplémentaires. Certaines stratégies de sharding limitent la capacité à exécuter efficacement certains types de jointures.
Frais généraux de routage des requêtes : Le routage des requêtes vers le partitionnement approprié entraîne des frais de réseau supplémentaires. Des mécanismes de routage des requêtes efficaces sont nécessaires pour éviter la dégradation des performances.
Synchronisation des partitions : Il peut être difficile de synchroniser les données entre les partitions, en particulier dans des scénarios en temps réel ou quasi-réel.
Mise à l’échelle automatique limitée : Il est souvent plus complexe d’atteindre une évolutivité transparente et automatisée dans un environnement fragmenté que les approches d’évolutivité traditionnelles.
Le stockage de données peut-il améliorer le partitionnement des données ?
La technologie de stockage de données sous-jacente peut jouer un rôle crucial dans l’efficacité et la facilité de la mise en œuvre du partitionnement des données. Diverses fonctionnalités et capacités peuvent avoir un impact sur les performances, l’évolutivité et la gestion des bases de données partitionnées.
Les périphériques de stockage haute performance, tels que les SSD, peuvent considérablement améliorer les vitesses de lecture et d’écriture des bases de données partitionnées. Elles contribuent à réduire la latence et à améliorer la réactivité globale du système. De plus, l’utilisation de solutions de stockage conteneurisé, telles que Kubernetes sur Portworx ® par Pure Storage, peut améliorer le déploiement et l’évolutivité des bases de données partitionnées. Les plateformes d’orchestration de conteneurs fournissent également des mécanismes pour une évolutivité dynamique et une gestion des ressources.
Conclusion
Le partitionnement des bases de données peut améliorer l’évolutivité et les performances dans les systèmes de stockage de données à grande échelle, mais il nécessite une mise en œuvre et une prise en compte rigoureuses des défis. Alors que les entreprises continuent de faire face aux défis du Big Data, la prise en compte et la mise en œuvre du partitionnement des bases de données sont un outil précieux dans la boîte à outils pour améliorer l’efficacité et l’évolutivité.
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