---
aliases:
  - Шардинг
tags:
  - зрелость/🌱
date:
  - - 2024-03-12
zero-link:
  - "[[00 HighLoad]]"
  - "[[00 Базы Данных]]"
parents: 
linked:
  - "[[Партиционирование в БД]]"
---
## Тезисы
- Один из вариантов масштабирования.
- Данные разбиваются на части. Части размещаются на разных серверах.
- Не является [репликацией](_inbox/Репликация.md) и [партиционированием](Партиционирование%20в%20БД.md).
- Шардирование последняя мера по улучшению производительности.
***

Шардирование — это метод разделения и распределения больших объёмов данных по разным базам данных или узлам в рамках одной распределённой системы, чтобы облегчить их управление, обеспечить масштабируемость и повысить производительность. Каждая часть данных, или "шард", функционирует как отдельная база данных, и все шарды вместе образуют логически единую базу данных.

Основные принципы шардирования включают в себя:
- **Горизонтальное разделение данных**: Вместо того чтобы хранить все данные в одной таблице или базе данных, они разделяются на меньшие части. Каждый шард содержит часть данных, например, пользователей с идентификаторами от 1 до 1000 в одном шарде и от 1001 до 2000 в другом.
- **Распределение нагрузки**: Поскольку запросы к данным могут обрабатываться параллельно разными шардами, это способствует балансировке нагрузки и увеличению производительности системы.
- **Масштабируемость**: По мере роста объёмов данных новые шарды могут быть добавлены в систему, что позволяет масштабировать приложение горизонтально.
- **Локализация данных**: Шардирование может быть использовано для локализации данных, чтобы уменьшить задержки, связанные с географическим расположением пользователей и баз данных.

**Плюсы:**
- [Горизонтальное масштабирование](Горизонтальное%20масштабирование.md)
- **Улучшение производительности**: Единственный метод ускоряющий запись в БД.
- **Высокая доступность и устойчивость к отказам**: Отказ одного шарда не приводит к полному сбою системы. Данные в остальных шардах остаются доступными, что повышает общую устойчивость системы к отказам.

**Минусы:**
- **Сложность управления**: Нет стандартных механизмов по управлению шардами. В случае добавления или удаления шардов может потребоваться перераспределение больших объемов данных, что может быть ресурсоемкой операцией и повлиять на производительность системы.
- **Трудности с транзакциями и согласованностью**: Шардирование может затруднить обеспечение атомарности и согласованности транзакций, охватывающих несколько шардов, что может потребовать дополнительных усилий для поддержания целостности данных.

**Проблемы**
- [Согласованное префиксное чтение](Согласованное%20префиксное%20чтение.md)

Стратегии разбиения на шарды
- [Key Based Sharding](Key%20Based%20Sharding.md). Наиболее распространенный способ.
- [Range Base Sharding](Range%20Base%20Sharding.md).
- [Directory Based Sharding](Directory%20Based%20Sharding.md)

Роутинг на шарды:
- Умный клиент. Приложение само решает в какой шард идти
	- Нет дополнительной точки отказа. Нет лишнего хопа.
	- Как обновлять при изменении количества шардов?
- Прокси
	- Сервисы вообще не знают о шардинге
	- Дополнительная точка отказа. Лишний хоп.
- Координатор
	- Сервисы вообще не знают о шардинге.
	- Дополнительная точка отказа. Лишний хоп.
	- Не отдает сами данные, а указывает сервису в какой шард сходить.

Проблемы:
- Данные неравномерно распределились.
	- Попробовать подобрать лучше ключ шардирования/кэш функцию
	- Решардинг
- [JOIN SQL](JOIN%20SQL.md)
	- Держать нужные данные на одном шарде
	- Делать вычисления в одном сервисе


## Решардинг
При добавлении/удалении ноды нужно провести решардинг. Перенести старые данные на новые узлы.

Лучше если количество нод будет равно степени 2. Формула shard_Id % count.
- 16 записей на 8 шардов -> 2 записи на шард
- 16 записей на 16 шардов -> 1 запись на шард