Скачать или смотреть Шардирование баз данных на пальцах

🔥 Наш Telegram канал о машинном обучении: https://t.me/ai_machinelearning_big_data
📌 Папка лучших ИИ каналов - https://t.me/addlist/8vDUwYRGujRmZjFi

Шардирование (от англ. sharding) баз данных — это метод горизонтального разделения данных на несколько независимых частей (шардов), которые могут храниться на разных серверах или узлах. Оно применяется в первую очередь для масштабирования и повышения производительности систем. Вот основные причины, зачем оно нужно:

1. Масштабируемость (Scalability)

Когда объём данных или нагрузка (число запросов) превышает возможности одного сервера, шардирование позволяет распределить данные и нагрузку между несколькими машинами. Это особенно важно для высоконагруженных систем (например, поисковых сервисов или мессенджеров).

2. Повышение производительности

Разделение данных уменьшает объём информации, с которой работает каждый отдельный узел, что ускоряет выполнение запросов и снижает задержки.

3. Отказоустойчивость и изоляция сбоев

Если один шард выходит из строя, остальные могут продолжать работать. Это повышает общую устойчивость системы (при условии правильной архитектуры и репликации внутри шардов).

4. Географическое распределение

Шарды можно размещать в разных дата-центрах или регионах, чтобы сократить задержки для пользователей в конкретных географических зонах.

Когда шардирование не нужно:

Если объём данных и нагрузка укладываются в возможности одного сервера.
Если система не требует горизонтального масштабирования.
При высокой сложности запросов, требующих объединения данных из разных шардов (JOIN'ы между шардами — дорого и сложно).
Примеры использования:

В Яндексе (и других крупных IT-компаниях) шардирование активно применяется в поисковых индексах, логах, пользовательских данных и т.п.
В соцсетях — для хранения постов, сообщений, профилей пользователей.
В финансовых системах — для распределения транзакций по регионам или клиентам.

#SQL #БазыДанных #RDBMS #MySQL #PostgreSQL #SQLite #MariaDB #Oracle #SQLServer #NoSQL #MongoDB #Query #Запросы #SELECT #INSERT #UPDATE #DELETE #JOIN #INNERJOIN #LEFTJOIN #RIGHTJOIN #FULLJOIN #GROUPBY #HAVING #WHERE #ORDERBY #AGGREGATE #COUNT #SUM #AVG #MAX #MIN #Таблицы #Table #Индексы #Index #PrimaryKey