Vad är Sharding och hur fungerar det?

En shard är en del av en databas som delas av från huvuddatabasen och lagras på en separat server eller plats. Detta möjliggör horisontell partitionering, där vissa uppgifter eller data kan distribueras över flera servrar för att förbättra prestanda och skalbarhet.

Sharding används vanligtvis i storskaliga applikationer där mängden data som lagras och bearbetas är för stor för en enskild server att hantera . Genom att dela upp data i mindre skärvor kan varje server fokusera på en specifik delmängd av data, vilket minskar belastningen på individuella servrar och förbättrar den övergripande systemets prestanda.

Det finns olika typer av skärning, inklusive:

1. Områdesbaserad fragmentering: Detta innebär att dela upp data i intervall baserat på en specifik nyckel eller attribut och tilldela varje intervall till en separat shard. Till exempel kan en databas för en e-handelswebbplats använda intervallbaserad fragmentering för att dela upp kunder i olika fragment baserat på deras efternamn.
2. Hash-baserad skärning: Detta innebär att man använder en hash-funktion för att mappa data till olika skärvor baserat på en specifik nyckel eller attribut. Till exempel kan en social medieplattform använda hash-baserad sharding för att distribuera användare över olika shards baserat på deras användarnamn.
3. Konsekvent hash: Det här är en variant av hash-baserad sharding som säkerställer att varje shard innehåller en konsekvent delmängd av data, även när antalet shards ändras. Detta kan hjälpa till att förbättra systemets prestanda och skalbarhet.
4. Sammansatt skärning: Detta innebär att man använder en kombination av intervallbaserad och hashbaserad skärning för att fördela data över flera skärvor. Till exempel kan en onlinespelplattform använda sammansatt skärning för att dela upp spelare i olika skärvor baserat på deras plats och speltyp.

Sharding kan ge flera fördelar, inklusive:

1. Förbättrad prestanda: Genom att distribuera data över flera servrar kan sharding bidra till att förbättra systemets prestanda genom att minska belastningen på enskilda servrar.
2. Skalbarhet: Sharding möjliggör horisontell partitionering av data, vilket gör det lättare att skala systemet genom att lägga till fler servrar efter behov.
3. Flexibilitet: Sharding kan användas för att distribuera data baserat på olika attribut eller nycklar, vilket möjliggör större flexibilitet i hur data lagras och bearbetas.
4. Hög tillgänglighet: Genom att distribuera data över flera servrar kan sharding bidra till att förbättra tillgängligheten för systemet genom att minska risken för en enda punkt av fel.

Men sharding har också några potentiella nackdelar, inklusive:

1. Ökad komplexitet: Sharding kan lägga till komplexitet till systemet, eftersom det kräver ytterligare infrastruktur och underhåll.
2. Datakonsistens: Sharding kan göra det svårare att säkerställa datakonsistens över de olika shards, eftersom ändringar som görs på en shard kanske inte omedelbart återspeglas i andra shards.
3. Nätverkslatens: Kommunikation mellan de olika skärvorna kan introducera nätverkslatens, vilket kan påverka systemets prestanda.
4. Datalokalitet: Deling kan göra det svårare att säkerställa att data lagras på samma server eller plats som applikationen som använder den, vilket kan påverka systemets prestanda.