Как распределить данные между базами данных при шардировании?

Ответ

Шардирование — это техника горизонтального масштабирования, при которой данные распределяются по нескольким независимым серверам (шардам). Выбор стратегии распределения (ключа шардирования) критически важен.

Основные стратегии:

Range-based Sharding (По диапазону): Данные распределяются на основе диапазона значений ключа шардирования.
- Пример: Пользователи с ID 1-1,000,000 на шарде 1; 1,000,001-2,000,000 на шарде 2.
- Плюс: Эффективные запросы по диапазону.
- Минус: Риск появления "горячих" шардов (hot spots), если данные распределены неравномерно (например, новые регистрации всегда попадают на последний шард).
Hash-based Sharding (По хешу): Шард определяется путем вычисления хеш-функции от ключа шардирования.
- Пример на Go:
```
import (
    "hash/fnv"
)

// key - это ID пользователя, ID заказа и т.д.
func getShardIndex(key string, totalShards int) int {
    h := fnv.New32a()
    h.Write([]byte(key))
    // Остаток от деления на кол-во шардов дает нам индекс шарда
    return int(h.Sum32()) % totalShards
}
```
- Плюс: Обеспечивает более равномерное распределение данных.
- Минус: Запросы по диапазону становятся неэффективными, так как связанные данные оказываются на разных шардах.
Directory-based Sharding (Справочник шардов): Используется отдельный сервис или таблица (lookup table), которая хранит соответствие между ключом и физическим шардом.
- Плюс: Максимальная гибкость. Легко перемещать данные между шардами (решардинг).
- Минус: Справочник сам по себе может стать узким местом или единой точкой отказа.

Ключевые проблемы, которые нужно решать:

Решардинг: Процесс добавления/удаления шардов и перераспределения данных должен быть продуман заранее.
Межшардовые транзакции и JOIN'ы: Они либо не поддерживаются, либо очень сложны и дороги. Архитектуру нужно строить так, чтобы их избегать.
Локализация данных: Связанные данные (например, посты блога и комментарии к ним) должны храниться на одном шарде, чтобы избежать сложных запросов.

Для production-систем часто лучше использовать готовые решения, которые управляют шардированием "из коробки", например: Vitess, CockroachDB или YugabyteDB.