Как решали проблему масштабирования в реляционных БД

1️⃣ Как кратко ответить

Масштабирование реляционных баз данных решается через вертикальное масштабирование (увеличение ресурсов одного сервера) и горизонтальное масштабирование (шардинг и репликация). Вертикальное масштабирование ограничено физическими возможностями сервера, тогда как горизонтальное масштабирование позволяет распределять данные и нагрузку между несколькими серверами.

2️⃣ Подробное объяснение темы

Масштабирование реляционных баз данных — это процесс увеличения их способности обрабатывать больше данных и запросов. Существует два основных подхода к масштабированию: вертикальное и горизонтальное.

Вертикальное масштабирование (Scale-Up):

Вертикальное масштабирование подразумевает увеличение ресурсов одного сервера, на котором работает база данных. Это может включать добавление большего объема оперативной памяти, более мощного процессора или более быстрого диска.

• Преимущества:

  • Простота реализации: не требует изменения архитектуры приложения.
  • Поддержка транзакционной целостности и согласованности данных без дополнительных усилий.

• Недостатки:

  • Ограничения по максимальным ресурсам одного сервера.
  • Высокая стоимость мощного оборудования.
  • Потенциальная точка отказа: если сервер выходит из строя, вся база данных становится недоступной.

Горизонтальное масштабирование (Scale-Out):

Горизонтальное масштабирование включает распределение данных и нагрузки между несколькими серверами. Это достигается с помощью шардинга и репликации.

• Шардинг:

  • Данные разбиваются на части (шарды), которые хранятся на разных серверах.
  • Каждый шард содержит подмножество данных, и запросы направляются к соответствующему шарду.
  • Пример: если у вас есть таблица пользователей, вы можете разделить её по первой букве фамилии, распределив данные по разным серверам.

• Репликация:

  • Данные копируются на несколько серверов.
  • Основной сервер (мастер) обрабатывает записи, а реплики (слейвы) обрабатывают чтение.
  • Это увеличивает доступность и отказоустойчивость, так как данные доступны на нескольких серверах.

• Преимущества:

  • Легкость добавления новых серверов для увеличения мощности.
  • Повышенная отказоустойчивость и доступность данных.
  • Возможность обработки большего количества запросов одновременно.

• Недостатки:

  • Сложность управления и конфигурации.
  • Необходимость изменения архитектуры приложения для работы с распределенными данными.
  • Потенциальные проблемы с согласованностью данных.

Пример кода для репликации:

-- Создание мастера
CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100)
);
​
-- Включение репликации
-- На мастере
CHANGE MASTER TO
    MASTER_HOST='slave_host',
    MASTER_USER='replication_user',
    MASTER_PASSWORD='password';
​
-- На слейве
START SLAVE;

• CREATE TABLE users: Создает таблицу users на мастере.
• CHANGE MASTER TO: Настраивает слейв для подключения к мастеру, указывая хост, пользователя и пароль для репликации.
• START SLAVE: Запускает процесс репликации на слейве, позволяя ему получать обновления от мастера.

Масштабирование реляционных баз данных позволяет справляться с увеличением объема данных и нагрузки, обеспечивая высокую производительность и доступность системы.