Что такое шардированная архитектура?
Шардированная архитектура — это техника масштабирования баз данных, при которой данные горизонтально разделяются между несколькими серверами (шардами). Каждый шард содержит подмножество всех данных, что снижает нагрузку на отдельный экземпляр базы данных и позволяет добиться лучшей производительности, масштабируемости и отказоустойчивости.
Как работает шардирование?
- Данные делятся на меньшие части (шарды) на основе заранее определенной стратегии.
- Каждый шард хранится на отдельном узле базы данных, что позволяет распределить запросы по нескольким машинам.
- Когда выполняется запрос, система определяет, какие шарды содержат необходимые данные, и эффективно извлекает результаты.
Типы стратегий шардирования
| Тип шардирования | Как работает | Преимущества | Недостатки |
|---|---|---|---|
| Шардирование по диапазону | Данные делятся по диапазонам значений (например, user_id 1-1000 — Shard 1, 1001-2000 — Shard 2) | Простота реализации, эффективные запросы по диапазонам | Может привести к образованию горячих точек (неравномерное распределение данных) |
| Шардирование по хешу | Хеш-функция определяет, какой шард хранит каждую запись (например, HASH(user_id) % num_shards) | Равномерное распределение данных, предотвращает горячие точки | Сложнее выполнять запросы через шарды, перераспределение данных сложно |
| Шардирование по списку | Данные распределяются по категориям (например, данные США в Shard 1, данные ЕС в Shard 2) | Полезно, когда данные естественно разделены на категории | Неравномерная нагрузка, если некоторые категории более активны |
| Шардирование по географии | Пользователи распределяются по шартам на основе местоположения (например, Азия в Shard 1, Европа в Shard 2) | Улучшает производительность за счет снижения задержки | Требует тщательной карты регионов |
| Комбинированное (гибридное) шардирование | Комбинация двух или более техник шардирования (например, по географии + по хешу) | Гибкость, оптимизация для масштабных данных | Усложнение системы |
Пример шардирования в действии
Предположим, у нас есть приложение для электронной коммерции с миллионами пользователей и заказов. Вместо того чтобы хранить все в одной базе данных, шардирование может разделить данные между несколькими базами данных.
До шардирования (одна база данных):
| User ID | Имя | Заказы |
|---|---|---|
| 1 | Alice | 5 |
| 2 | Bob | 3 |
| 3 | Carol | 8 |
Проблема: Одна база данных перегружается, запросы замедляются.
После шардирования (по хешу):
| Shard 1 (User ID 1) | Shard 2 (User ID 2) |
|---|---|
| User ID 1 (Alice) | User ID 2 (Bob) |
| User ID 3 (Carol) | User ID 4 (David) |
Преимущество: Запросы распределяются между несколькими шардми, что улучшает производительность.
Шардирование в ClickHouse
ClickHouse поддерживает шардирование с использованием движка распределенных таблиц:
- Запросы автоматически отправляются на соответствующие шарды.
- Каждый шард — это независимый узел ClickHouse, который обрабатывает свои данные.
- ClickHouse использует репликацию + шардирование для обеспечения масштабируемости и отказоустойчивости.
Пример создания распределенной таблицы в ClickHouse:
CREATE TABLE distributed_table
ENGINE = Distributed(cluster_name, database_name, local_table_name, user_hash_function);- cluster_name: Имя кластера ClickHouse.
- database_name: База данных, в которой хранится таблица.
- local_table_name: Реальное имя таблицы в каждом шарде.
- user_hash_function: Определяет, как данные распределяются.
Сравнение: Шардирование vs. Репликация
| Характеристика | Шардирование | Репликация |
|---|---|---|
| Цель | Распределение данных между узлами для масштабируемости | Копирование данных между узлами для избыточности |
| Улучшения | Масштабируемость как для чтения, так и для записи | Отказоустойчивость, производительность чтения |
| Хранение данных | Каждый узел хранит часть данных | Каждый узел хранит полную копию данных |
| Применение | Большие наборы данных, которые превышают емкость одного узла | Обеспечение высокой доступности и отказоустойчивости |
| Пример | Распределенные таблицы ClickHouse | ReplicatedMergeTree ClickHouse |
Преимущества и недостатки шардированной архитектуры
✅ Масштабируемость — эффективно обрабатывает огромные объемы данных и запросов.
✅ Производительность — запросы выполняются быстрее, поскольку каждый шард обрабатывает меньший набор данных.
✅ Отказоустойчивость — если один шард выходит из строя, остальные продолжают работать.
❌ Сложность — управление несколькими шардми требует тщательного планирования.
❌ Запросы через шарды — соединения между шардами могут быть медленными.
❌ Проблемы с перераспределением — если шарды становятся несбалансированными, перераспределение данных может быть дорогим.