Frog Proger 13 августа 2024

🚀 Ускорьте свою базу данных: 7 проверенных методов масштабирования и оптимизации

Масштабирование улучшает производительность и повышает надежность систем хранения данных путем оптимизации использования ресурсов и распределения нагрузки. В этой статье мы рассмотрим 7 эффективных методов масштабирования и оптимизации базы данных.
🚀 Ускорьте свою базу данных: 7 проверенных методов масштабирования и оптимизации
Этот материал взят из нашей еженедельной email-рассылки, посвященной бэкенду. Подпишитесь, чтобы быть в числе первых, кто получит дайджест.

Масштабирование улучшает производительность и повышает надежность систем хранения данных путем оптимизации использования ресурсов и распределения нагрузки. Применение подходящей техники помогает:

  • Ускорить обработку запросов и увеличить пропускную способность базы данных, что критически важно для высоконагруженных приложений.
  • Улучшить отказоустойчивость и производительность за счет распределения нагрузки между несколькими узлами (горизонтальное масштабирование).
  • Повысить производительность за счет увеличения мощности обработки данных на одном узле (вертикальное масштабирование).
  • Уменьшить время отклика за счет сокращения количества обращений к диску за данными (кэширование).
  • Оптимизировать использование ресурсов базы данных за счет улучшения эффективности запросов и снижения необходимости в сложных операциях соединения таблиц (индексация и денормализация).

Рассмотрим самые популярные техники масштабирования подробнее.

Индексация

Индексация в базах данных действует по аналогии с разделом «содержание» в книге – позволяет быстро находить и извлекать конкретную информацию без сканирования всей базы в поисках каждой отдельной записи.

Индексация
Индексация

Преимущества

  • Ускорение запросов.
  • Снижение использования ресурсов.
  • Повышение уровня конкурентности.

Недостатки

  • Нужно дополнительное место на диске для каждого индексированного столбца.
  • Повышение нагрузки при записи для обновления индекса.
💻 Библиотека программиста
Больше полезных материалов вы найдете на нашем телеграм-канале «Библиотека программиста»

Материализованные представления

Материализованное представление — снимок результата запроса, хранящийся отдельно от исходных данных и поддерживаемый независимо. Это своего рода саммари, краткое содержание.

Материализованные представления
Материализованные представления

Преимущества

  • Снятие необходимости выполнять сложные и затратные по времени запросы в потоке пользовательских запросов.
  • Снижение нагрузки.

Недостатки

  • Нужно дополнительное место для хранения представлений.
  • Более длительное время обновления и возможная несогласованность данных в представлении.

Денормализация

Денормализация заключается в дублировании данных по нескольким таблицам для оптимизации производительности запросов. Предположим, у нас есть две таблицы: одна для клиентов (Customers) и другая для заказов (Orders). В обычной ситуации, когда мы следуем правилам нормализации данных (то есть стараемся избежать дублирования информации), в таблице Orders будет только ссылка на соответствующего клиента из таблицы Customers. Это значит, что для получения информации о заказе вместе с деталями клиента, нам придется «соединить» эти две таблицы с помощью специального SQL-запроса(join).

Однако по мере роста количества заказов, операция соединения может стать «узким местом» в производительности, потому что она требует дополнительных вычислений и времени на обработку. Здесь на помощь приходит денормализация: мы умышленно дублируем данные в разных таблицах для улучшения производительности запросов. В нашем примере, можно добавить поле CustomerName непосредственно в таблицу Orders. Таким образом, когда нам нужны детали заказа вместе с именем клиента, можно получить всю необходимую информацию из одной таблицы, без необходимости выполнять операцию соединения. Это значительно ускоряет выполнение запросов.

Денормализация
Денормализация

Преимущества

  • Быстрые запросы.
  • Снижение накладных расходов.
  • Ускорение операций чтения.

Недостатки

  • Избыточность данных.
  • Сложные обновления из-за необходимости синхронизации избыточных данных по нескольким таблицам.
  • Потенциальная несогласованность.

Вертикальное масштабирование

Вертикальное масштабирование заключается в увеличении аппаратных ресурсов сервера – установке более мощных CPU, большего объема ОЗУ, замена устаревших HDD на SSD.

Вертикальное масштабирование
Вертикальное масштабирование

Преимущества

  • Лучшая производительность.
  • Упрощенное управление.
  • Снижение задержек.

Недостатки

  • Есть пределы вертикального масштабирования сервера до достижения некоторых ограничений, в том числе по стоимости.
  • Сбой сервера может привести к отказу в работе базы данных.

Кэширование

Кэширование состоит в хранении часто запрашиваемых данных в высокоскоростном слое хранения, отдельно от основной базы данных:

  • Когда приложение получает запрос на данные, оно сначала проверяет кэш. Если данные находятся в кэше, они быстро извлекаются без обращения к базе данных.
  • Если данные отсутствуют в кэше, приложение извлекает их из базы данных и сохраняет копию в кэше для будущих запросов.

Кэширование особенно полезно для данных, которые редко изменяются, но часто запрашиваются, поскольку позволяет избежать частых и ресурсоемких обращений к базе данных.

Кэширование
Кэширование

Преимущества

  • Снижение нагрузки на базу данных.
  • Улучшенная производительность чтения.

Недостатки

  • Дополнительные сложности с реализацией стратегии кэширования.
  • Риск выдачи клиенту устаревших данных.

Репликация

Репликация заключается в создании и поддержании нескольких копий данных на разных серверах или узлах. Эта техника обеспечивает высокую доступность и отказоустойчивость базы данных. В типичной модели репликации «лидер-последователь» один узел назначается лидером, а остальные становятся последователями:

  • Лидер обрабатывает все операции записи, обеспечивая их согласованность и целостность – когда данные изменяются или добавляются в базу данных лидера, эти изменения автоматически распространяются на узлы-последователи.
  • Лидер также может обрабатывать критические операции чтения, где требуется высокая степень согласованности. Последователи обычно используются для обработки запросов на чтение, чтобы распределить нагрузку и улучшить производительность системы.
Репликация
Репликация

Преимущества

  • Улучшенная производительность чтения.
  • Высокая доступность, даже в случае сбоя нескольких узлов-последователей.
  • Горизонтальное распределение нагрузки.

Недостатки

  • Вводит некоторую задержку в синхронизации данных.
  • Сложность реализации.

Шардинг

Шардинг – это техника, которая разделяет одну большую базу данных на меньшие, более управляемые единицы, называемые шардами. Основные стратегии разделения базы:

  • Шардинг на основе диапазона значений ключа шардинга.
  • Хеш-шардинг – для определения целевого шарда к ключу шардинга применяется хеш-функция.
  • Директорный шардинг –для сопоставления соответствия ключа шардинга с соответствующим шардом поддерживается отдельная таблица.
Шардинг
Шардинг

Преимущества

  • Позволяет горизонтально масштабировать базу данных.
  • Запросы и операции записи обрабатываются параллельно.
  • Снижение затрат на оборудование по сравнению с вертикальным масштабированием.

Недостатки

  • Вносит дополнительную сложность.
  • Перебалансировка данных между шардами может быть сложной и времязатратной процедурой.
  • Объединение данных между шардами может стать нетривиальной задачей.
***

Есть ли у вас собственные проверенные методы оптимизации базы данных, которые не были упомянуты в статье? Поделитесь своим опытом в комментариях!

МЕРОПРИЯТИЯ

Комментарии

 
 

ВАКАНСИИ

Добавить вакансию
Go-разработчик
по итогам собеседования

ЛУЧШИЕ СТАТЬИ ПО ТЕМЕ

LIVE >

Подпишись

на push-уведомления