Che cos'è lo sharding dei database?

Nella gestione dei dati aziendali, la necessità di sistemi di data storage scalabili e a performance elevate è fondamentale. Ecco dove lo sharding dei database può essere utile e fornire una serie di altri vantaggi. In questo articolo utilizzeremo un'analogia per approfondire le basi del sharding dei database e i relativi vantaggi nella gestione dei database aziendali, oltre ad alcune strategie chiave, fasi di implementazione e best practice.

Che cos'è lo sharding dei database?

Lo sharding dei database è una tecnica per partizionare orizzontalmente un database in unità più piccole e gestibili chiamate shard, ciascuna delle quali risiede su un server separato. L'obiettivo primario è la scalabilità, ma consente anche l'elaborazione parallela per migliorare le performance e la tolleranza ai guasti. Invece di archiviare tutti i dati in un unico database di grandi dimensioni, vengono distribuiti in diversi database più piccoli chiamati shard, ciascuno dei quali è responsabile di un intervallo o tipo di dati specifico. Ciò consente un'elaborazione dei dati più rapida ed efficiente.

Ecco un'analogia: Supponiamo di ospitare un buffet di sei portate per centinaia di persone. Invece di un tavolo a buffet con tutti i corsi per l'intera stanza, ogni piatto viene messo nella propria postazione. In questo modo, un maggior numero di clienti può servirsi in modo simultaneo, più veloce e con meno colli di bottiglia. 

I vantaggi dello sharding dei database

L'implementazione dello sharding dei database offre una miriade di vantaggi:

• Performance migliorate. Nell'esempio di tabella a buffet, questo si traduce in un servizio più veloce. In un grande tavolo a buffet, tutti competono per lo spazio, causando congestione e rallentando il processo di servizio. Grazie alle postazioni dedicate per diversi tipi di piatti, gli ospiti possono accedere rapidamente ai cibi che desiderano senza aspettare altri. Per i database, questo significa accesso parallelo e performance delle query più veloci.
• Maggiore scalabilità. Durante la cena, questo significa semplicemente che puoi ospitare più ospiti. Con l'aumento del numero di ospiti, il singolo tavolo a buffet potrebbe avere difficoltà a gestire il carico, causando inefficienze. Con lo sharding, puoi ospitare più ospiti in modo efficiente, consentendoti di gestire i workload dei database su vasta scala.
• Costi di data storage ridotti. Tutto questo si traduce in un utilizzo efficiente delle risorse e in una riduzione degli sprechi. Migliorare le performance e migliorare la scalabilità senza overprovisioning o spreco di risorse deriva dal partizionamento solo di ciò di cui hai bisogno. In un database sharded, è possibile distribuire i dati in base alla pertinenza, riducendo l'ingombro e i costi dello storage.
• Miglioramento della tolleranza ai guasti. Si tratta di mantenere le attività operative in caso di problemi in un'area. Disporre di una stazione di backup può garantire la continuità del servizio in caso di fuoriuscita o esaurimento del carburante per un riscaldatore. In un database sharded, se uno shard riscontra un problema, l'altro rimane operativo.
• Recupero dei dati efficiente. Lo sharding consente un approccio più mirato per trovare ciò che stai cercando. Il singolo tavolo a buffet è un'ampia superficie per cercare un unico piatto. Le singole stazioni, o database sharded, consentono un accesso più rapido e mirato a informazioni specifiche.

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Strategie di sharding

Diverse strategie di sharding offrono vantaggi unici, a seconda dei requisiti e delle caratteristiche dei dati gestiti. Che si tratti di un intervallo, di una funzione hash per una distribuzione uniforme o di un elenco esplicito di dove risiedono i dati, la scelta della strategia di sharding dipende da fattori come i modelli di distribuzione dei dati e i modelli di query nell'applicazione. Diamo un'occhiata più da vicino a tre strategie di sharding comuni.

Sharding basato su intervallo

Lo sharding basato su intervallo prevede la divisione dei dati in base a intervalli di valori specifici. È come classificare i piatti a buffet in base al loro tipo, come antipasti, piatti principali e dessert.

Esempio: Una piattaforma di e-commerce suddivide il database dei clienti in base agli importi di acquisto. Una parte gestisce i clienti con importi di acquisto bassi, un'altra con importi moderati, ecc. Ciò facilita il recupero efficiente per determinati tipi di query.

Sharding basato su hash

Lo sharding basato su hash implica l'applicazione di una funzione hash a una chiave di shard scelta (ad esempio, ID cliente). Il risultato determina la shard in cui vengono memorizzati i dati. 

Esempio: In una piattaforma di social media, i dati degli utenti potrebbero essere sottoposti a hash-sharding in base agli ID utente. La funzione hash mappa in modo coerente ogni utente a una shard specifica. Questo approccio garantisce una distribuzione uniforme degli utenti tra i vari shard, promuovendo un accesso e uno storage dei dati bilanciati.

Sharding basato su elenchi

Lo sharding basato su elenchi implica la specifica esplicita di quale shard memorizza determinati dati in base a un elenco predefinito di valori. È come assegnare piatti specifici alle stazioni a buffet designate in base alle loro caratteristiche uniche.

Esempio: Un'applicazione di messaggistica potrebbe suddividere un database della cronologia delle chat in base al codice del paese. Ogni shard è responsabile delle conversazioni che hanno origine o coinvolgono utenti in paesi specifici.

Come implementare lo sharding dei database e le best practice

L'implementazione dello sharding dei database richiede un'attenta pianificazione ed esecuzione. Esistono diversi passaggi chiave per garantire una transizione fluida e performance ottimali, tra cui:

1. Definisci la tua strategia di sharding

Scegliere una strategia di sharding appropriata in base ai requisiti e alle caratteristiche dell'applicazione (ad esempio, basata su range, hash, list-based). Assicurati di allineare la strategia scelta con la distribuzione dei dati e i modelli di query.

Suggerimento: Anticipa le esigenze di scalabilità future, non solo ciò di cui hai bisogno oggi, ma anche ciò di cui potresti aver bisogno man mano che le richieste aumentano.

2. Seleziona chiave shard

Identifica la chiave della shard, un campo o un insieme di campi utilizzati per distribuire i dati tra le shard. L'efficacia dello sharding dipende fortemente da questa chiave, quindi assicurati di scegliere una chiave che distribuisca i dati in modo uniforme.

Suggerimenti:

• Considera la cardinalità della chiave scelta per evitare gli hotspot.
• Valuta l'impatto sulle performance delle query.

3. Partizionamento dei dati

Separa fisicamente i dati in parti distinte in base alla strategia e alla chiave della parte scelta. Assicurati di sviluppare uno schema di partizionamento allineato alla strategia scelta, di garantire l'integrità dei dati durante il processo di partizionamento e di pianificare potenziali cambiamenti nella distribuzione dei dati nel tempo.

4. Migrazione dei dati

Sposta i dati esistenti nei rispettivi frammenti, garantendo al tempo stesso tempi di inattività e coerenza dei dati minimi.

Suggerimenti:

• Utilizzare processi batch per evitare di sovraccaricare il sistema.
• Stabilire meccanismi di rollback in caso di problemi durante la migrazione.

5. Aggiorna codice applicazione

Modificare il codice dell'applicazione per interagire con il database sharded, incorporando la chiave shard nelle query. Prima di iniziare, assicurati che le applicazioni siano compatibili con la strategia di sharding scelta.

Suggerimenti:

• Aggiorna i meccanismi di pooling delle connessioni e di instradamento delle query.
• Implementare la gestione degli errori per potenziali guasti della shard.

6. Considera la gestione delle transazioni

Risolvere le complessità delle transazioni che coinvolgono i dati memorizzati in più shard implementando la gestione delle transazioni distribuite. Assicurati di ottimizzare le performance senza sacrificare la coerenza dei dati.

Suggerimento: Pianifica sempre i potenziali errori e rollback delle transazioni.

7. Monitoraggio e ottimizzazione

Gli strumenti di monitoraggio ti aiuteranno a tenere traccia dello stato della shard, delle performance delle query e delle risorse di sistema. Durante la configurazione, assicurati di creare avvisi per potenziali problemi e di rivedere e regolare regolarmente la distribuzione della shard per mantenere l'equilibrio.

Suggerimento: Prevedi i potenziali colli di bottiglia e crea un ciclo di feedback per i continui miglioramenti.

8. Documenta l'architettura di sharding

Crea una documentazione completa che descriva l'architettura di sharding, le strategie e le considerazioni chiave. Deve documentare la logica alla base delle decisioni chiave e fornire linee guida per le modifiche future e gli sforzi di scalabilità.

Suggerimento: Offri la documentazione per la risoluzione dei problemi più comuni.

Sharding e partizionamento: qual è la differenza?

Lo sharding e il partizionamento sono concetti correlati nel contesto dei database distribuiti, ma non sono esattamente uguali. Lo sharding è un tipo di partizionamento distribuito e indipendente, spesso associato alla scalabilità su più server o nodi.

Entrambi implicano la divisione di un grande set di dati in parti più piccole e gestibili, ma la differenza principale risiede nei loro obiettivi e nella scala in cui operano. Lo sharding enfatizza la distribuzione dei dati tra nodi indipendenti per garantire scalabilità orizzontale e performance migliori. Il partizionamento si concentra sull'organizzazione logica all'interno di un unico database per semplificare la gestione e l'ottimizzazione delle query.

Che cosa sono gli "hotspot" nello sharding?

La distribuzione di shard non uniforme porta a "hotspot", dove alcuni shard sono più pesantemente caricati di altri. Ciò può determinare colli di bottiglia nelle performance. Ciò è spesso causato da chiavi shard scelte in modo inadeguato o da una distribuzione dei dati non uniforme.

Quali sono gli svantaggi dello sharding dei database?

Sebbene lo sharding dei database offra scalabilità e performance, comporta anche problemi e svantaggi. Ecco alcuni svantaggi comuni associati allo sharding dei database:

• Complessità dell'implementazione e dell'architettura di sistema: Può introdurre complessità nella progettazione dei database, nella logica delle applicazioni e nella gestione delle query.

• Spese generali di sviluppo: I database sharded possono richiedere uno sviluppo delle applicazioni più complesso e manutenzione, aggiornamenti e debug continui.

• Complessità delle transazioni: Le transazioni che coinvolgono più frammenti comportano una maggiore complessità e un potenziale sovraccarico delle performance.

• Join intershard limitati: L'esecuzione di join tra shard diversi può essere complessa e comportare costi generali aggiuntivi. Alcune strategie di sharding limitano la capacità di eseguire determinati tipi di join in modo efficiente.

• Spese generali di instradamento delle query: L'instradamento delle query alla shard appropriata introduce ulteriori costi generali di rete. Per evitare il peggioramento delle performance sono necessari meccanismi di instradamento delle query efficienti.

• Sincronizzazione particellare: Mantenere i dati sincronizzati tra i vari shard, soprattutto in scenari in tempo reale o quasi in tempo reale, può essere difficile.

• Autoscaling limitato: Raggiungere una scalabilità trasparente e automatizzata in un ambiente frammentato è spesso più complesso rispetto agli approcci di scalabilità tradizionali.

Il data storage può migliorare il data sharding?

La tecnologia di data storage sottostante può svolgere un ruolo cruciale nell'efficacia e nella facilità di implementazione dello sharding dei dati. Le performance, la scalabilità e la gestione dei database sharded possono essere influenzate da varie funzionalità. 

I dispositivi di storage a performance elevate, come le unità SSD, possono migliorare notevolmente la velocità di lettura e scrittura dei database frazionati. Contribuiscono a ridurre la latenza e a migliorare la reattività complessiva del sistema. Inoltre, l'utilizzo di soluzioni di storage containerizzato, come Kubernetes su Portworx ® di Pure Storage, può migliorare il deployment e la scalabilità dei database sharded. Le piattaforme di orchestrazione dei containers forniscono anche meccanismi per la scalabilità dinamica e la gestione delle risorse.

Conclusione

Lo sharding dei database può migliorare la scalabilità e le performance nei sistemi di data storage su larga scala, ma richiede un'implementazione attenta e la considerazione delle sfide. Mentre le aziende continuano ad affrontare le sfide dei Big Data, considerare e implementare lo sharding dei database è uno strumento prezioso nella casella degli strumenti per aumentare l'efficienza e la scalabilità.

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