شاردینگ چیست؟ | صفر تا صد مقیاس پذیری (Sharding) در بلاکچین

مقیاس پذیری

معرفی پایگاه داده شاردینگ

یکی از جالب‌ترین پایگاه داده‌های جهان شاردینگ نام دارد. اگر به نام انگلیسی این پایگاه داده یعنی sharding  دقت کنید متوجه خاص بودن آن می‌شوید. این پایگاه داده فرایند ذخیره‌سازی یک پایگاه بزرگ را در چندین ماشین انجام می‌دهد و در حقیقت اطلاعات را بین آنها به اشتراک می‌گذارد. یکی از مشکلاتی که پایگاه داده‌ها دارند این است که تنها می‌توانند مقدار محدودی اطلاعات را در یک ماشین یا سرور ذخیره و پردازش کنند. تقسیم کردن اطلاعات آنها و تبدیل یک پایگاه داده بزرگ به چندین پایگاه کوچک و ذخیره آن در چندین سرور کمک می‌کند تا این محدودیت برطرف شود. البته باید به این نکته توجه داشت که همه سرورهای پایگاه داده که در این فرایند مشارکت می‌کنند از فناوری زیربنایی یکسانی برخوردار هستند. آنها برای ذخیره و پردازش حجم زیادی از اطلاعات همکاری خواهند داشت.

 

شاردینگ

 

چرا از sharding  استفاده کنیم؟

طبیعتاً کسی که می‌خواهد از یک پایگاه داده جدید مثل شاردینگ استفاده کند دوست دارد بداند دلیل شهرت این دیتابیس چیست. یک برنامه وقتی طراحی می‌شود و در دنیای دیجیتال مطرح می‌گردد در ابتدا مخاطبان زیادی ندارد و طبیعتاً اطلاعات آن محدود هستند. این اطلاعات در یک دیتابیس کوچک هم قابل ذخیره سازی می‌باشند اما زمانی که برنامه توسعه پیدا کند و تعداد کاربران و اطلاعات آنها افزایش پیدا نماید قطعاً شرایط متفاوت می‌گردد. در این حالت به اصطلاح می‌گویند پایگاه داده تبدیل به گلوگاه شده است. وقتی چنین اتفاقی رخ دهد برنامه کند می‌شود و بسیاری از کاربران ترجیح می‌دهند به سراغ برنامه‌های جایگزین بروند. تنها راه برطرف کردن مشکل این است که از پایگاه داده قدرتمندتری همچون sharding استفاده شود. این دیتابیس همانگونه که گفتیم کمک می‌کند تا داده‌های بزرگ به چند داده کوچکتر تقسیم و پردازش آنها سریعتر انجام شود.

 

شاردینگ چیست

 

مزایای استفاده از شاردینگ

استفاده از شاردینگ مزایای متعددی برای کاربران به همراه دارد. جند نمونه از مزایای این پایگاه داده را خدمت شما بیان خواهیم کرد:

  • مقیاس پذیری: مقیاس پذیری در این دیتابیس نسبت به دیگر پایگاه داده‌ها بهبود خوبی پیدا کرده است.Sharding به سیستم شما اجازه می‌دهد با افزودن سرورها یا گره‌های بیشتر با افزایش اطلاعات مقیاس افقی را انجام دهند. به این ترتیب سیستم ظرفیت لازم برای پردازش اطلاعات بیشتر را خواهد داشت و درخواست‌ها سریعتر انجام می‌پذیرند.
  • عملکرد: یکی از مشکلاتی که برنامه‌ها در گذشته با آن مواجه می‌شدند کاهش خدمات رسانی آنها نسبت به کاربران بوده است. با کمک شاردینگ این مشکل برطرف می‌شود.با توجه به اینکه این پایگاه داده اطلاعات را در چند سرور تقسیم بندی می‌کند فشار روی هر سرور کمتر می‌شود و عملکرد آن بهبود پیدا می‌کند. به این ترتیب برنامه سریع‌تر می‌تواند به درخواست‌های کاربران پاسخ دهد و توان عملیاتی بالاتری خواهد داشت.
  • تحمل خطا: پایگاه دادهSharding درجه جدیدی از تحمل خطا را برای مدیران یک برنامه ایجاد کرده است. با توجه به اینکه این سیستم چند سرور اطلاعات را ذخیره سازی می‌کند، در صورتی که یک یا چند سرور دچار مشکل شوند باز هم می‌تواند خدمات رسانی به کاربران را ادامه دهد.
  • هزینه: مزیت دیگر استفاده از این دیتابیس کاهش هزینه‌ها می‌باشد. همانگونه که قبلاً هم گفتیم این دیتابیس کمک می‌کند تا شما از سیستم مقیاس افقی کمک بگیرید. این مقیاس در مقایسه با مقیاس عمودی مقرون به صرفه‌تر است.
بیشتر بخوانید:   پالیگان چیست؟ | پیش بینی قیمت و آینده ارز متیک(Matic)

 

sharding چیست

 

بررسی معایب موجود در دیتابیس شاردینگ

هیچ دیتابیسی در دنیا نیست که معایبی نداشته باشد. دیتابیس شاردینگ هم ممکن است دارای معایب و ایراداتی باشد. برخی از مشکلات رایج این پایگاه داده را با هم مورد بررسی قرار می‌دهیم:

  • پیچیدگی: با توجه به اینکه پایگاه دادهSharding برای پردازش اطلاعات به ابزارها، چارچوب‌ها و زیرساخت‌های اضافی نیاز دارد، طبیعتاً پیچیدگی فرآیندها در آن بیشتر خواهد بود. افرادی که می‌خواهند از این دیتابیس کمک بگیرند باید پیچیدگی‌ها را درک نمایند. اگر آنها درک درستی نسبت به سیستم داشته باشند می‌توانند از فضای موجود برای طراحی و اجرای صحیح برنامه خود کمک بگیرند.
  • سازگاری اطلاعات: با توجه به اینکه اطلاعات در چندین ماشین توزیع می‌شوند، اطمینان از یکپارچگی و سازگاری آنها پیچیده‌تر خواهد شد. توسعه دهندگان یک برنامه باید مکانیزم‌هایی را جهت هماهنگ سازی داده‌ها پیش بینی نمایند.در واقع آنها باید با تضادها و ناسازگارهایی که ممکن است در طول فرایند اشتراک گذاری به وجود آیند مقابله کنند.
  • تعادل: با توجه به اینکه مقیاس برنامه در پایگاه داده شاردینگ تغییر می‌کند ایجاد تعادل بین اطلاعاتی که قرار است در چندین پایگاه تقسیم شوند کار مهمی خواهد بود. البته این چالش گاهی اوقات دردسرهای زیادی برای برنامه‌ها ایجاد می‌کند. اگر توسعه دهندگان برنامه نتوانند این چالش را به خوبی مدیریت کنند ممکن است آسیب‌های جدی به برنامه آنها وارد شود.
  • حفظ و انتقال داده‌ها: زمانی که شما از دیتابیس شاردینگ کمک می‌گیرید، انتقال داده‌های موجود به چندین محیط کوچکتر می‌تواند پیچیده و وقتگیر باشد. توسعه دهندگان برنامه‌ها باید استراتژی‌های انتقال داده را به دقت برنامه‌ریزی و اجرا کنند.آنها باید مانع از این شوند که اختلال زیادی در سیستم بابت این کار رخ دهد. علاوه بر این، مدیریت اطلاعات موجود در چندین پایگاه داده کوچک نیاز به ابزارهای تخصصی و دانش زیادی دارد.

 

تاثیر شاردینگ

 

Sharding چگونه روی ثبات اطلاعات اثر می‌گذارد؟

یکی از دلایل مهم استفاده از دیتابیس شاردینگ تاثیرگذاری آن بر ثبات داده‌ها می‌باشد. البته با توجه به اینکه در این روش توزیع داده‌ها اتفاق می‌افتد همین موضوع می‌تواند چالش‌هایی را جهت حفظ ثبات اطلاعات ایجاد نماید. برای اینکه ثبات داده‌ها در این پایگاه داده به بهترین شکل اتفاق بیفتد توسعه دهندگان هر برنامه باید به چند پارامتر مهم توجه داشته باشند. با این پارامترها بیشتر آشنا خواهیم شد:

  • درک الگوها:تجزیه و تحلیل نحوه دسترسی به اطلاعات و اصلاح آنها در برنامه به تعیین مدل سازگاری وابسته است. اگر الگوی مناسب و دقیقی برای برنامه تنظیم شود ممکن است سازگاری بهتری رقم بخورد. اگر عملکرد و در دسترس بودن دغدغه اصلی باشد، سازگاری نهایی ممکن است مناسب‌تر باشد.
  • مکانیزم حل تعارض: زمانی که به روز رسانی‌های همزمان در قطعات مختلف شاردینگ اتفاق می‌افتد ممکن است سیستم درگیر تضاد شود.در چنین شرایطی استفاده از مکانیزم‌های حل تعارض کمک می‌کند تا تضاد ایجاد شده را برطرف کنید. برای تعیین وضعیت صحیح اطلاعات در این شرایط می‌توان از تکنیک‌های مختلفی مثل منطق حل تعارض خاص برنامه استفاده کرد.
  • تراکنش: هنگامی که از یک دیتابیسشارد شده استفاده می‌کنید باید به مرز بین تراکنش‌ها توجه زیادی داشته باشید.  ایجاد مرزهای تراکنش مشخص تاثیر بسیار زیادی در حفظ ثبات اطلاعات دارد. اینگونه تراکنش‌ها بهتر است ویژگی‌های همچون اتمی بودن، قوام داشتن، جداسازی و دوام را حفظ نمایند.
  • نظارت: اجرای مکانیزم‌های نظارت و اندازه‌گیری جهت ردیابی سازگاری اطلاعات در دیتابیس‌های مختلف Sharding  از اهمیت بالایی برخوردار است.این کار می‌تواند شامل بررسی منظم ناسازگاری‌ها، نظارت بر تاخیر و عملکرد ضعیف سیستم یا اندازه‌گیری تاثیر مدل‌های سازگاری بر رفتار برنامه باشد.
  • سناریو شکست: برای اینکه از انعطاف پذیری و سازگاری یک سیستم شاردینگ اطمینان کامل حاصل کنید بهتر است سناریوهای مختلف خرابی این سیستم را آزمایش و شبیه سازی کنید. در واقع شما خرابی‌های احتمالی را به صورت عمدی برای سیستم تعریف می‌کنید تا نحوه برخورد آن با این سناریوها را مشاهده نمایید. از جمله این خرابی‌ها می‌توانیم به پارتیشن‌های شبکه اشاره کنیم. کاربران با این کار می‌توانند مشکلات احتمالی را به طور فعال شناسایی کرده و سریعاً آنها را برطرف سازند.
بیشتر بخوانید:   صرافی ارز دیجیتال چیست؟ + معرفی 5 مورد از بهترین‌ها

 

مقیاس پذیری

 

آشنایی با مهمترین کاربردهای شاردینگ

استفاده از پایگاه داده شاردینگ برای موارد مختلفی کاربرد دارد. برخی از مهمترین کاربردهای این دیتابیس را با هم مورد بررسی قرار می‌دهیم:

  • تجارت الکترونیک: این دیتابیس مدرن، اطلاعات مشتریان و محصولات را در چند پایگاه تقسیم کرده و مدیریت آنها را آسان می‌کند. به این ترتیب مدیران برنامه‌ای که از Sharding بهره می‌برند فرصت این را خواهند داشت که ترافیک بالای برنامه خود را با بازدهی مناسب مدیریت کنند. آنها همچنین می‌توانند به درخواست‌های همزمان کاربران به سرعت پاسخ دهند و در زمان‌های اوج خرید مشتریان مانع از آن شوند که فشار زیادی به برنامه وارد شود.
  • بازی: بازی‌های آنلاین چند نفره معمولاً اطلاعات آنی زیادی را به سیستم وارد می‌کنند. اقدامات بازیکنان، گفتگوها، به روزرسانی و … از جمله اطلاعاتی هستند که به صورت همزمان وارد برنامه می‌گردند. در این شرایط اگر برنامه بخواهد فقط با یک دیتابیس کار خود را دنبال کند قطعاً دچار مشکل خواهد شد. در این حالت توزیع اطلاعات بین چند پایگاه کمک می‌کند تا بازی با سرعت بیشتری انجام شود.
  • شبکه‌های اجتماعی: رسانه‌های اجتماعی همیشه با حجم وسیعی از اطلاعات مواجه هستند. آنها باید اطلاعات مربوط به پست‌ها، نظرات، لایک‌ها و اشتراک گذاری‌های کاربران را مدیریت و پردازش کنند. در این شرایط اگر مدیران رسانه‌ها از دیتابیس شاردینگ استفاده کنند می‌توانند اشتراک گذاری، ذخیره سازی و بازیابی کارآمد محتوای تولید شده توسط کاربران را به خوبی مدیریت نمایند.
  • امور مالی: یکی دیگر از کاربردهای مهم این دیتابیس مربوط به نرم‌افزاهای مالی و حسابداری می‌شود. این نرم افزارها به دلیل اینکه با حجم زیادی از اطلاعات بلادرنگ مواجه هستند ممکن است در خدمات‌رسانی به کاربران خود دچار مشکل شوند. Sharding با تقسیم اطلاعات این برنامه‌ها در چند دیتابیس کوچک‌تر کمک می‌کند تا تراکنش‌ها به صورت موازی پردازش شوند، سیستم همیشه در دسترس باشد و احتمال خطا در آن کاهش پیدا کند.
  • اینترنت اشیاء: سیتم‌های مبتنی بر اینترنت اشیاء از جمله دیگر برنامه‌هایی هستند که با حجم زیادی از اطلاعات سر و کار دارند. اطلاعاتی که وارد این شبکه‌ها می‌شوند باید به صورت همزمان تجزیه و تحلیل شوند. توزیع اطلاعات در چند پایگاه داده کوچکتر کمک می‌کند تا این شبکه‌ها امکان تجزیه و تحلیل کارآمد اطلاعات را داشته باشند. به این ترتیب هرچه تعداد دستگاه‌ها و حجم اطلاعات آن‌ها باز هم افزایش یابد، سیستم‌های اینترنت اشیاء امکان پردازش آن‌ها را خواهند داشت.
بیشتر بخوانید:   ارز دیجیتال آث میلان چیست؟ | توکن هواداری ACM

 

پایگاه داده شاردینگ

 

آشنایی با چند نمونه از پایگاه داده‌های مبتنی بر Sharding

پایگاه داده‌های مبتنی بر شاردینگ در انواع مختلفی موجود هستند. برای اینکه نسبت به آنها شناخت بهتری داشته باشید معروف‌ترین نمونه‌های آنها را مورد بررسی قرار می‌دهیم:

  • MongoDB : این پایگاه داده مبتنی برNoSQL عمل می‌کند و از اشتراک گذاری خارج از جعبه پشتیبانی می‌نماید. این دیتابیس در حقیقت نوعی مکانیزم اشتراک گذاری داخلی است که به توسعه دهندگان اجازه می‌دهد اطلاعات را در چند پایگاه داده کوچک تقسیم کنند. با توجه به اینکه MongoDB از یک پایگاه داده مبتنی بر محدوده استفاده می‌کند، انتقال و تعادل خودکار داده‌ها را جهت اطمینان از توزیع یکنواخت آنها در بین پایگاه‌های داده مختلف تضمین می‌نماید.
  • MySQL Cluster: MySQL Cluster نوعی پایگاه داده توزیع شده است که قابلیت دسترسی و مقیاس پذیری بالایی دارد. در این پایگاه داده همانگونه که از نام آن مشخص است اشتراک گذاری به وسیله معماری MySQL انجام می‌شود. MySQL Cluster از رویکرد اشتراک گذاری مبتنی بر هش استفاده می کند. در این مدل، داده‌ها بر اساس هش تقسیم می‌شوند.
  • Google Cloud Spanner: این دیتابیس نوعی پایگاه داده توزیع شده و افقی مقیاس پذیر می‌باشد. ویژگی مهم گوگل کلود این است که برای دستیابی به مقیاس پذیری و دسترسی بالا شاردینگ و تکرار را با هم ترکیب می‌کند.Spanner به طور خودکار داده‌ها را بر اساس کلید اصلی تقسیم می‌کند و آن‌ها را در چندین پایگاه برای تحمل خطا تکرار می‌نماید.
  • Amazon DynamoDB: یکی از معروف‌ترین پایگاه داده‌های اشتراکی در جهانAmazon DynamoDB است که بر اساس سرویس NoSQL طراحی شده است. این پایگاه داده به طور خودکار اطلاعات را بر اساس کلید پارتیشن به قسمت‌های مختلف تقسیم کرده و آنها را در چندین پایگاه توزیع می‌نماید. برای اطمینان از عملکرد و در دسترس بودن این دیتابیس، مقیاس‌بندی خودکار، تکرار اطلاعات و قابلیت‌های Failover را ارائه می‌کند.
  • Redis Cluster: Redis Cluster به عنوان یک ذخیره ساز داده‌های توزیع شده و درون حافظه عمل می‌کند که دسترسی و مقیاس پذیری بالایی دارد.این دیتابیس از طریق تکرار اطلاعات، احتمال بروز خطا در آنها را کاهش می‌دهد. در مجموع این سیستم با کمک تعادل اطلاعات و پشتیبانی از شکست خودکار، همیشه دسترسی را برای کاربران فراهم می‌کند.

 

مزایای شاردینگ

 

چگونه از دیتابیس شاردینگ استفاده کنیم؟

برای استفاده از دیتابیس شاردینگ ابتدا باید با عملکرد پایگاه داده‌های مختلف آشنا شوید. در واقع شما باید مباحث مربوط به پایگاه داده را یاد بگیرید و سپس به دنبال یادگیری روش‌های استفاده از دیتابیس Sharding باشید. اگر می‌خواهید به صورت تخصصی و از یک مسیر درست در زمینه شناخت پایگاه داده‌ها و نحوه استفاده از آنها جمع آوری اطلاعات انجام دهید پیشنهاد می‌کنیم در دوره‌های آموزشی برای این موضوع برگزار می‌شود شرکت نمایید. موسسات مالی معتبری همچون آرادفین در کشورمان هستند که اینگونه دوره‌ها را برگزار می‌کنند. دوره‌هایی که توسط این مجموعه‌ها برگزار می‌شوند کیفیت خوبی دارند و می‌توانند اطلاعات جدید در مورد پایگاه داده‌های اشتراکی را به شما آموزش دهند.

 

مطلع شدن از پست های جدید

می‌خواهم اولین نفری باشم که از پست‌هایی که در آرادفین منتشر می‌شود، آگاه شوم.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *