CƠ SỞ DỮ LIỆU PHÂN TÁN LÀ GÌ

Phân phân tách tài liệu (Sharding) là 1 trong phương án chia nhỏ tuổi một database bự thành nhiều database nhỏ. Ta rất có thể phân bóc từng bảng hoặc cả một database ra nhiều phần nhỏ tuổi đặt ở những sever (server) khác biệt.

Bạn đang xem: Cơ sở dữ liệu phân tán là gì

Điều này để giúp đỡ cho hệ thống database của chúng ta giành được các đặc điểm như: năng lực bảo trì (manageability), năng suất (performance), tính sẵn sàng chuẩn bị (availability), cùng cân bằng mua (load balancing) của ứng dụng.

Giải pháp này cũng góp giảm chi phí với tài năng không ngừng mở rộng (scalability) nhằm scale up database bằng phương pháp sử dụng các VPS nhỏ dại gộp lại rộng là nâng cấp một hệ thống to.

Các phương thức Sharding dữ liệu

Có 3 phương thức phân loại (Sharding) dữ liệu như sau:

Horizontal sharding: Là bí quyết chia tài liệu của cùng một bảng (table) ra nhiều database không giống nhau. ví dụ như ta bao gồm bảng dữ liệu biết tin về người dùng, ta đang dựa trên location của tín đồ dùng để ra quyết định nó nằm tại vị trí database làm sao, ví dụ người tiêu dùng nghỉ ngơi Sài Gòn thì vẫn chđọng ở DB_SG, công bố người dùng làm việc Biên Hòa đã nằm tại vị trí DB_BH tuyệt thông tin người dùng nghỉ ngơi Vĩnh Long sẽ nằm tại DB_VL. Giải pháp này còn có một vụ việc là ta bắt buộc chọn vị trí tài liệu Sharding hết sức cảnh giác để không khiến mất thăng bằng (unbalanced) thân các database mang tới cực kỳ có thể bao gồm một vài ba Server vẫn thành tâm điểm (hot spot), ví dụ người dùng ở TP Sài Gòn chắc chắn là đông rộng không ít lần người dùng sống Biên Hòa tuyệt Vĩnh Long.Vertical sharing: Là cách chỉa dữ liệu dựa trên bản lĩnh (feature) của hệ thống. ví dụ như ta kiến tạo một hệ thống chia sẻ hình ảnh như thể Instagram, ta vẫn lưu giữ thông tin của User vào DB_Users, giữ công bố hình ảnh chúng ta up lên phía trên một DB không giống là DB_Photos với thông báo list những người chúng ta follow tại một database đồ vật 3 là DB_Follow. Các bước làm này rất là ví dụ dễ dàng nhằm tiến hành và không làm tác động phệ mang đến vận dụng, tuy vậy lúc hệ thống bự dần lên thì dữ liệu cũng mập dần theo, do đó ta lại nên thực hiện sharding tiếp hầu hết database bên trên từng feature (cũng chính vì 1 DB thiết yếu cách xử lý 10 tỷ bức ảnh của 140 triệu user được).Directory Based sharding: Cách này đã tận hưởng ta buộc phải xây cất một “lookup service” có tác dụng ra quyết định ánh xạ (mapping) tài liệu đã nằm ở vị trí database nào. Mỗi Khi bao gồm request ghi hoặc gọi đang trải qua lookup service nhằm mapping địa điểm đã hiểu và ghi. Lúc business mở rộng số lượng hệ thống có thể tạo thêm nhưng không ảnh hưởng hay yên cầu vận dụng cần đổi khác theo.

Những tiêu chí để phân vùng dữ liệu

Bên bên trên ta vẫn tò mò với những phương pháp để sharding dữ liệu, giờ ta hãy search hình dáng sâu rộng về các tiêu chí nhằm phân vùng tài liệu.

Xem thêm: Mức Thuế Suất Thuế Tndn Năm 2016 Là Bao Nhiêu ??? Công Văn 2695/Tct

Phân vùng theo list (list): Cách phân vùng sẽ tiến hành đưa ra quyết định gán một list những quý giá ngay từ đầu, tự kia các lần ghi một bạn dạng ghi mới ta đã đưa ra quý giá của phiên bản ghi nằm ở phân vùng nào cùng ghi vào kia. lấy ví dụ như ta sẽ ra quyết định nhóm toàn bộ những người tiêu dùng ngơi nghỉ Ai-len, Na Uy, Thụy Điển, Phần Lan cùng Đan Mạch cùng một phân vùng mang tên là Nordic (Bắc Âu).Phân vùng vòng tròn (round-robin): Cách phân vùng này cực kỳ đơn giản và dễ dàng là mỗi lần gồm thao tác ghi ta vẫn ghi vòng tròn xung quanh những phân vùng gồm sẵn. Các bước làm này đơn giản và dễ dàng dẫu vậy cực kỳ khó để khẳng định dữ liệu như thế nào nơi đâu lấy ra lúc buộc phải.Phân vùng tổng hợp: Là phương pháp tổng đúng theo những chiến thuật trên thành một giải pháp bắt đầu. lấy ví dụ như ta rất có thể áp dụng phân vùng theo Key/Hash và kế tiếp xác minh được key rồi ta vẫn vận dụng tiếp phân vùng theo danh sách nhằm đựng key sau khoản thời gian hash vào trong 1 danh sách rõ ràng nào đó. Consistent Hashing hoàn toàn có thể được xem là phương pháp phân vùng tổng thích hợp.

Các sự việc Khi Sharding dữ liệu

Vì Việc dữ liệu sẽ bị phân tán đi những Server không giống nhau do vậy đã gây ra một vài sự việc Khi sharding tài liệu nlỗi sau:

Joins and De-normalization: Bởi bởi câu hỏi tài liệu sinh hoạt các bảng được phân bố với trải rộng lớn đi những Database/Server khác nhau nên việc join bảng dữ liệu là vấn đề siêu trở ngại cùng cũng ko mang đến hiệu suất chính vì bài toán tài liệu phải được queries từ khá nhiều sever không giống nhau. Để giải quyết và xử lý sự việc này ta hoàn toàn có thể xây dựng tài liệu dạng non-relationship Database giỏi có cách gọi khác là NoSquốc lộ, y như MongoDB tốt Cassandra Stavrou nhì hệ NoSquốc lộ khôn cùng lừng danh và cung ứng Sharding cực kỳ tốt. Tuy nhiên bài toán này ta đề nghị đồng ý khủng hoảng vấn đề ko đồng bộ tài liệu (inconsistency)Referential integrity: Cũng vày nguyên nhân trên về Việc truy nã vấn chéo tài liệu thân các Database vị trí những máy chủ khác biệt là bất khả thi, vì thế vấn đề ràng buộc khóa nước ngoài để bảo đảm sự toàn diện tài liệu cũng là 1 điều vô cùng khó khăn. Hầu hết RDBMS ko hỗ trợ những ràng buộc khóa ngoại trên những cơ sở dữ liệu phân tán trền những VPS. Do vậy để đạt được vấn đề này ta cần thực hiện vấn đề đó trên mã áp dụng (code), điều này đã tăng tính phức hợp của vận dụng.Rebalancing: Trong trong cả quá trình hệ thống vận hành có khá nhiều nguyên do ta chuyển đổi những giải pháp xuất xắc phương thức Sharding dữ liệu, nlỗi business phát triển tận hưởng thêm Server… Và mỗi lúc điều đó ta bắt buộc tái cân đối (rebalancing) dữ liệu trên tất cả những Server, Có nghĩa là dữ liệu bắt buộc được phân păn năn lại trên tổng thể VPS. Để có tác dụng được vấn đề này mà lại không có độ trễ (downtime) là cực kỳ khó khăn. Mô hình sharding “Directory Based” có tác dụng rebalancing tốt nhất có thể nhưng mà lại tăng cường mức độ phức hợp của vận dụng với chế tác thêm 1 single point of failure (ví dụ “lookup service”).

Tóm lại cùng với Sharding thì mô hình sharding cùng với key/hash cùng với Consistent Hashing hiện thời là giải pháp tối ưu tuyệt nhất mang lại Việc Rebalancing.

Consistent Hashing

Vấn đề hashing trong distributed system

Nlỗi đang nói đến tương đối nhiều lần bên trên thì Distributed Hash Table (DHT — Bảng băm phân tán) là 1 trong những nhân tố cơ bản trong số những distributed scalable systems (hệ thống phân tán có khả năng mở rộng). Một Hash Table cần một cặp key-value, và một hàm “hash” nhằm map key cùng với vị trí cơ mà value của chính nó được lưu trữ.

index = hash_function(key)

Giả sử ta được thiết kế theo phong cách một distributed caching system (Redis cabịt chẳng hạn). Chúng ta có “n” cađậy servers, thì hàm băm (hash function) nhằm bản đồ key với địa chỉ của Cabịt hệ thống nó làm cho chỗ nào vẫn là key % n. Nó hết sức đơn giản với dễ áp dụng, mặc dù nó gồm nhị nhược điểm bao gồm là:

Nó rất có thể ko đáp ứng nhu cầu được câu hỏi cân bằng thiết lập (Load Balanced), bởi vì ta cấp thiết chắc chắn rằng câu hỏi hash và mapping điều đó mọi data được lưu trữ sinh hoạt các server khác biệt tất cả độ truy vấn có cân đối nhau không? Rất hoàn toàn có thể những data ít được truy cập được tập trung vào một trong những vài VPS với vài hệ thống sót lại lại cất rất nhiều data được truy vấn nhiều, mang đến tình trang một vài ba hệ thống thì chuyển động hết hiệu suất, một vài VPS thì lại vượt thư thả ngồi chơi ko