Горизонтальный шардинг

Так или иначе возникает ситуация, когда на сервере базы данных со временем приходится работать с огромными таблицами.

В таких случаях можно использовать специальную технику горизонтального шардинга. При этом большая таблица разбивается на несколько частей. Каждая часть таблицы помещается на отдельный сервер.

Подготовка

Для внедрения горизонтального шардинга необходимо подготовить несколько одинаковых серверов базы данных. На каждом из них должна быть создана структура выбранной таблицы. Работа по распределению данных ложится на само приложение.

Распределение данных

Прежде всего, данные в больших таблицах необходимо как-то разделять между серверами. Для этого нужно определить условие разделения. Представим, что мы разделяем таблицу photos, которая хранит фотки пользователей. Она имеет такую структуру:

• id
• user_id
• date
• photo

Мы могли бы использовать колонку user_id для разделения данных в этой таблице. Тогда все фотографии для четных пользователей мы могли бы сохранять на один сервер. А для нечетных – на другой:

$cons = ['10.10.0.1', '10.10.0.2'];

$user_id = $_SESSION[‘user_id’];

$con_num = **$user_id % 2** == 0 ? 0 : 1;

$con = mysql_connect(**$cons[$con_num]**);

mysql_query(‘INSERT INTO photos …’, **$con**);

## выбираем разные соединения – для четных и нечетных значений $user_id

При выборке данных для конкретного пользователя нам также нужно определять соответствующее соединение:

$cons = ['10.10.0.1', '10.10.0.2'];

$user_id = $_SESSION[‘user_id’];

$con_num = **$user_id % 2** == 0 ? 0 : 1;

$con = mysql_connect(**$cons[$con_num]**);

mysql_query(‘SELECT FROM photos …’, **$con**);

## Для любых обращений к таблице photos необходимо выбирать нужное соединение

Разделение на n серверов

Остаток от деления хорошо подходит для равномерного распределения записей по любому количеству серверов. Так, если у нас 7 шардов, мы будем использовать остаток от деления на 7:

$cons = ['10.10.0.1', '10.10.0.2', '10.10.0.3', '10.10.0.4', '10.10.0.5', '10.10.0.6', '10.10.0.7'];

$user_id = $_SESSION[‘user_id’];

$con_num = **$cons[ $user_id % 7 ]**;

# …

## остаток от деления позволяет удобно разделить данные между серверами

Если серверов будет 50, будем использовать остаток от 50 и т.п. Таким образом мы можем равномерно разделять любые таблицы по условию остатка от деления значения какой-то колонки. Для этого типа деления хорошо подходят таблицы, у которых есть связь с родительским объектом:

• фотки пользователей, делим по user_id
• сообщения пользователей, делим по user_id
Онлайн-курс "Продуктова аналітика" від Laba.
Станьте універсальним аналітиком, опанувавши 20+ інструментів для роботи з будь-яким продуктом.
Дізнатись більше про курс
• комментарии статьи, делим по article_id
• товары в категории, делим по category_id
• …

Словарь

Иногда нет возможности поделить данные по какой-то цифровой колонке. Допустим, у нас есть очень большая таблица с новостями, которую мы хотим разделить на несколько серверов (шардов):

• id
• title
• body

В этом случае следует использовать словарь. Это еще одна таблица, в которой будет указана связь между ID новости и номером шарда. В момент добавления новости мы будем выбирать случайный шард и записывать его номер в словарь:


**$dict_con = mysql_con('10.10.0.1');**

$cons = [‘10.10.0.2’, ‘10.10.0.3’];

**$con_num = array_rand($cons);**

$con = mysql_connect($cons[$con_num]);

# сохраняем новость на случайный шард

mysql_query(‘INSERT INTO news SET title = …’, **$con**);

$id = mysql_insert_id($con);

# сохраняем номер шарда для этой новости

mysql_query(‘INSERT INTO news_shards SET news_id = ‘ . $id . ‘, shard_id = ‘ . $con_num, **$dict_con**);

## Соединение $dict_con используется для словаря

Тогда для чтения данных какой-то новости необходимо будет сначала получить номер шарда из словаря:

$dict_con = mysql_connect('10.10.0.1');

$q = mysql_query(‘SELECT shard_id FROM news_shards SET news_id = ‘ . $id . ‘, $dict_con);

**$con_num** = mysql_fetch_assoc($q)[‘shard_id’];

$cons = [‘10.10.0.2’, ‘10.10.0.3’];

**$con** = mysql_connect($cons[**$con_num**]);

mysql_query(‘SELECT * FROM news WHERE id = ‘ . $id, **$con**);

## Получаем номер шарда, а затем данные новости

Ограничения

При использовании горизонтального шардинга есть ряд ограничений.

Свежие записи

В случае разделения таблицы на разные сервера, по ней невозможно сделать общую выборку. Например, нельзя получить список последних десяти фотографий или новостей из примеров выше. Если это необходимо, следует использовать дополнительную таблицу, которая будет содержать только 10 последних фоток (или новостей). Вставлять туда данные нужно будет при каждом добавлении фотки:


$cons = ['10.10.0.2', '10.10.0.3'];

$user_id = $_SESSION[‘user_id’];

$con_num = $user_id % 2 == 0 ? 0 : 1;

$con = mysql_connect($cons[$con_num]);

mysql_query(‘INSERT INTO photos SET …’, $con);

**$id = mysql_insert_id($con);**

# ID новой фотки запишем в таблицу свежих фоток

$new_con = mysql_connect(‘10.10.0.1’);

mysql_query(‘INSERT INTO new_photos SET photo_id = ‘ . **$id**, $new_con);

## Сохраняем ID новых фоток в отдельную таблицу на одном (основном) сервере

Чтобы эта таблица не стала очень большой ее следует постоянно очищать. Например, оставлять только последних 100 записей:

# ...

$id = mysql_insert_id($con);

mysql_query(‘INSERT INTO new_photos SET photo_id = ‘ . $id, $new_con);

**mysql_query(‘DELETE FROM new_photos ORDER BY photo_id DESC LIMIT 100, 110’, $new_con);**

## Второй запрос будет постоянно удалять все записи дальше 100й

Поиск и фильтрация

Поиск и фильтрацию по данным таблицы необходимо проводить с помощью подходящей технологии, такой как Elastic Search. Индексация данных в таком случае будет происходить сразу на всех шардах таблицы.

Кроме этого, можно использовать подготовку данных для поиска заранее для каждой возможной выборки. Например, мы реализовать поиск фотографий разных размеров. Тогда, необходимо определить заранее группы возможных размеров фотографий:

• big
Курс QA Manual (Тестування ПЗ мануальне) від Powercode academy.
Навчіться знаходити помилки та контролювати якість сайтів та додатків.
Записатися на курс
• medium
• small

Для каждого размера можно создать отдельную таблицу, которая будет хранить ID и другие необходимые данные фотки. При вставке фотки в эти таблицы будут попадать соответствующие ID:

# ...

$size = ‘big’;

$con = mysql_connect($cons[$con_num]);

mysql_query(‘INSERT INTO photos SET …’, $con);

$id = mysql_insert_id($con);

# сохраним данные о новой фотке в соответствующую таблицу поиска

$con_search = mysql_connect(‘10.10.0.10’);

mysql_query(‘INSERT INTO photos_’ . $size . ‘ SET photo_id = ‘ . $id, $con_search);

## Сохраняем ID новых фоток в отдельную таблицу на одном (основном) сервере

Далее мы сможем очень просто сделать выборку всех фоток нужным размером:

# ...

$sizes = [‘big’, ‘medium’, ‘small’];

$size = $sizes[ $_GET[‘size’] ];

$con_search = mysql_connect(‘10.10.0.10’);

$q = mysql_query(‘SELECT * FROM photos_’ . $size . ‘ LIMIT 10 ‘, $con_search);

# …

## выбираем нужную таблицу для поиска по заданным критериям

Перебалансировка

При добавлении новых шардов необходимо производить перебалансировку данных. Так, если шардов было 2, а стало 3, некоторые записи должны быть перемещены на новый шард.

Для того, чтобы перебалансировать данные в работающем приложении, необходимо использовать два набора шардов – старый и новый. Для каждой записи необходимо хранить статус ее распределения – произошла ли перебалансировка или нет. В момент выборки данных мы будем проверять этот статус. Если данные еще не перемещены, мы будем перемещать их и ставить отметку в статус. Статус удобно хранить в [p207 key-value базе данных] либо в отдельной таблице. Для примера с фотками пользователей:

# старый набор шардов

$cons_old = [‘10.10.0.2’, ‘10.10.0.3’];

# новый набор шардов

$cons_new = [‘10.10.0.2’, ‘10.10.0.3’, ‘10.10.0.4’];

$user_id = $_SESSION[‘user_id’];

# получаем статус перебалансировки фоток для пользователя из redis

$rebalanced = redis::get(‘user_photos_sharding’ . $user_id);

# получаем соединение для нового набора шардов

$con_num = **$user_id % 3** == 0 ? 0 : 1;

$con = mysql_connect(**$cons_new[$con_num]**);

# данные необходимо перебалансировать?

if ( !$rebalanced )

{

# получаем соединение для старого набора шардов

$con_num_old = ***$user_id % 2*** == 0 ? 0 : 1;

***$con_old*** = mysql_connect(***$cons_old[$con_num_old]***);

# перебалансируем данные только если старый и новый шард отличаются

if ( $con_num_old != $con_num )

{

$q = mysql_query(‘SELECT * FROM photos WHERE user_id = ‘ . $user_id, ***$con_old***);

# копируем все фотки со старого шарда на новый

while ( $row = mysql_fetch_assoc($q) ) mysql_query(‘INSERT INTO photos SET …’, **$con**);

# удаляем все фотки со старого шарда

mysql_query(‘DELETE FROM photos WHERE user_id = ‘ . $user_id, ***$con_old***);

}

# ставим отметку о том, что перебалансировка проведена

redis::set(‘user_photos_sharding’ . $user_id, true);

}

# делаем выборку согласно новому набору шардов

mysql_query(‘SELECT * FROM photos WHERE user_id = ‘ . $user_id, **$con**);

## производим перебалансировку прямо во время выборки

Отказоустойчивость

При увеличении количества шардов растет вероятность выхода из строя одного из них. Для обеспечения отказоустойчивости каждый шард необходимо резервировать с помощью Master-Slave репликации.

Партиционирование

MySQL также поддерживают партиционирование. Это возможность разделить таблицу на разные логические группы в рамках одного сервера. Партиционирование позволяет улучшить эффективность работы с большими таблицами, когда большинство операций производится только со свежими данными (т.е. в “верхушке” таблицы). Этот подход работает только в рамках одного сервера.

Самое важное

Горизонтальный шардинг – одно из самых мощных средств масштабирования базы данных. Разделение таблицы на отдельные сервера позволяет масштабировать их практически бесконечно. Внедряйте шардинг постепенно и начинайте только с самых больших таблиц. Используйте вертикальный шардинг для распределения нагрузки между группами таблиц.