Что такое шардирование баз данных и какие проблемы оно решает?

Шардирование (или шардинг) — это стратегия горизонтального масштабирования базы данных, при которой данные разделяются на независимые части (шарды) и распределяются по разным серверам или инстансам БД.

Основная проблема, которую решает шардирование, — это масштабируемость. Когда один сервер перестает справляться с нагрузкой на запись или чтение, или когда объем данных становится слишком большим, шардирование позволяет распределить нагрузку и данные между несколькими серверами.

Ключевые аспекты:

• Горизонтальное разделение: В отличие от вертикального (когда разные таблицы или столбцы выносятся на разные серверы), здесь разделяются строки одной таблицы по определенному ключу (ключу шардирования).
• Ключ шардирования: Это столбец (или набор столбцов), на основе которого решается, на какой шард попадут данные. Например, user_id, region_id.

Основные стратегии шардирования:

1. Хэш-шардирование (Hash-based): Ключ хэшируется, и по значению хэша определяется шард. Обеспечивает хорошее распределение данных.
2. Шардирование по диапазону (Range-based): Данные распределяются по диапазонам ключа (например, пользователи с ID 1-1000 на шарде 1, 1001-2000 на шарде 2).
3. Шардирование на основе каталога (Directory-based): Существует отдельная служба (lookup service), которая хранит карту соответствия ключей и шардов.

// Упрощенный пример функции для определения шарда по user_id (хэш-шардирование)
func getShardID(userID int, totalShards int) int {
    // Используем оператор остатка для равномерного распределения
    return userID % totalShards
}

Плюсы:

• Горизонтальная масштабируемость: Можно добавлять новые серверы для увеличения производительности и объема хранения.
• Повышение производительности: Запросы распределяются по разным машинам, уменьшая нагрузку на каждую из них.
• Повышение доступности: Сбой одного шарда не приводит к отказу всей системы (влияет только на часть данных).

Минусы:

• Сложность запросов: JOIN между таблицами на разных шардах становится очень сложным или невозможным.
• Сложность управления: Управление кластером из нескольких БД сложнее, чем одной.
• Риск "горячих" шардов (hot shards): Неравномерное распределение данных может привести к тому, что один шард будет нагружен значительно больше других.