Основные подходы к масштабированию баз данных (СУБД)

Ответ

Масштабирование баз данных — это процесс увеличения их производительности и способности обрабатывать растущие объемы данных и запросов. Существует два основных подхода:

1. Вертикальное масштабирование (Scale-Up)

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

Плюсы: Простота в реализации (не требует изменений в коде приложения).
Минусы: Высокая стоимость, существует физический предел мощности, сохраняется единая точка отказа (single point of failure).

2. Горизонтальное масштабирование (Scale-Out)

Это распределение нагрузки между несколькими серверами. Реализуется через несколько техник, которые часто комбинируют:

а) Репликация (Replication)

Создание копий базы данных (реплик). Обычно используется архитектура Master-Slave (или Primary-Replica), где запись идет в основную базу (Master), а чтение — с реплик (Slaves). Это позволяет масштабировать нагрузку на чтение.

Пример подключения к реплика-сету в MongoDB:

// В строке подключения перечислены все узлы реплика-сета.
// Драйвер автоматически определит Primary и будет направлять туда запись.
client, err := mongo.Connect(ctx, options.Client().ApplyURI(
    "mongodb://primary:27017,secondary1:27017,secondary2:27017/?replicaSet=myReplicaSet",
))

б) Шардирование (Sharding)

Разделение данных по разным серверам (шардам) на основе некоторого ключа (shard key). Каждый шард хранит только часть данных. Это позволяет масштабировать как нагрузку на запись, так и общий объем хранимых данных.

Упрощенный пример логики выбора шарда на стороне клиента в Go:

// Функция определяет, на каком шарде хранятся данные пользователя
func getShardDB(userID int) string {
    shards := []string{"db_shard_1:5432", "db_shard_2:5432", "db_shard_3:5432"}
    // Шардирование по остатку от деления ID пользователя
    return shards[userID % len(shards)]
}

в) Кэширование

Использование внешних систем кэширования (например, Redis или Memcached) для хранения часто запрашиваемых данных. Это снижает количество обращений к основной базе данных, уменьшая на нее нагрузку.

В современных высоконагруженных системах обычно используется комбинация этих подходов: например, шардированный кластер, где каждый шард представляет собой реплика-сет.