Какие вы знаете подходы к масштабированию баз данных?

Ответ

Существует два фундаментальных подхода к масштабированию баз данных:

1. Вертикальное масштабирование (Scaling Up)

Это увеличение мощности одного сервера: добавление CPU, оперативной памяти (RAM), замена HDD на более быстрые SSD.

Плюсы: Простота реализации (не требует изменений в коде приложения).
Минусы: Высокая стоимость, наличие физического предела "железа", сохраняется единая точка отказа (SPOF).

2. Горизонтальное масштабирование (Scaling Out)

Это распределение нагрузки между несколькими серверами. Более сложный, но и более гибкий и отказоустойчивый подход.

Основные методы:

Репликация (Replication): Создание копий базы данных.
- Master-Slave: Один главный сервер (master) принимает все операции записи, а несколько ведомых (slaves) копируют данные и обрабатывают запросы на чтение. Отлично подходит для систем с высокой нагрузкой на чтение (read-heavy).
- Master-Master: Несколько серверов могут принимать как запись, так и чтение. Обеспечивает высокую доступность, но усложняет разрешение конфликтов записи.
Шардинг (Sharding): Разделение одной большой таблицы или всей базы данных на более мелкие части (шарды) и их распределение по разным серверам. Масштабирует как чтение, так и запись.
- Пример логики в Go: Выбор шарда на основе ID пользователя.
```
// shards - это срез указателей на *sql.DB
var shards []*sql.DB

func getShard(userID int) *sql.DB {
    // Выбираем шард по остатку от деления
    shardIndex := userID % len(shards)
    return shards[shardIndex]
}
```
Кластеризация (Clustering): Группа серверов работает как единая логическая база данных, обеспечивая высокую доступность и распределение нагрузки (например, Galera Cluster, Percona XtraDB Cluster).

Архитектурные подходы для снижения нагрузки на БД:

Кэширование (Caching): Хранение часто запрашиваемых данных в быстрой in-memory базе данных (Redis, Memcached) для уменьшения количества запросов к основной БД.
Разделение чтения и записи (Read/Write Splitting): Архитектурный паттерн, часто используемый с репликацией, где приложение направляет все INSERT/UPDATE/DELETE запросы на master-сервер, а SELECT — на slave-серверы. CQRS (Command Query Responsibility Segregation) является более формализованным развитием этой идеи.
Денормализация: Дублирование данных в таблицах для избежания сложных JOIN-операций, что ускоряет чтение за счет усложнения записи.

Выбор конкретного способа зависит от типа нагрузки (read-heavy vs write-heavy), требований к согласованности данных (см. CAP-теорему) и бюджета.