यह ब्लॉग उस श्रृंखला का हिस्सा है जहां हम उन दर्शकों के लिए ग्राउंड ज़ीरो से 101 अवधारणाओं पर चर्चा करते हैं जिनके पास सीमित प्रारंभिक ज्ञान है। यह लेख इंटरमीडिएट-लेवल सीरीज़ में आता है क्योंकि इसमें डेटाबेस शेयरिंग की समझ शामिल है जिसका उपयोग प्राथमिक रूप से बेहतर स्केलेबिलिटी और व्यावसायिक अनुप्रयोग के प्रदर्शन के लिए कई विभाजित नोड्स में एक नोड में डेटा वितरित करने के लिए किया जाता है।

101 सीरीज के पहले के कुछ ब्लॉग इस प्रकार हैं:

कैशिंग रणनीति 101
CORS 101 सर्किट ब्रेकर 101 प्राथमिकता कतार 101 Async संचार 101 डेटाबेस डिजाइन 101

शेयरिंग क्या है?

शेयरिंग एक डिज़ाइन पैटर्न है जिसमें बड़े डेटाबेस को कई नोड्स में विभाजित किया जाता है, प्रत्येक नोड ग्राहकों / संस्थाओं के सबसेट के लिए डेटा की सेवा करता है जो तार्किक रूप से एक कुंजी / आईडी द्वारा विभाजित होता है । डेटाबेस को विभाजित करने के कुछ कारणों में एकल सर्वर पर लंबवत भंडारण सीमाएं, उच्च समवर्ती आवश्यकताओं के कारण धीमा प्रदर्शन, ग्राहकों की सेवा के लिए बेहतर अंत तक विलंबता के लिए भौगोलिक रूप से सह-स्थित नोड्स हैं ।

डेटा को कई टुकड़ों में वितरित करके, बड़े पैमाने पर वितरित एप्लिकेशन वर्तमान और भविष्य की बढ़ती डेटा जरूरतों के खिलाफ दीर्घकालिक लचीलापन बना सकते हैं जो क्लाउड होस्टेड डेटाबेस के प्रीमियम एसकेयू द्वारा सीमित हैं।

साझा करने की तकनीक

एंड-टू-एंड ग्राहक अनुरोध के लिए सही शार्क खोजने का निर्णय लेने के लिए विभिन्न तार्किक तकनीकों का उपयोग किया जाता है। यह निर्णय लेने में मदद करने वाली कुंजी को शार्ड कुंजी के रूप में संदर्भित किया जाता है और उत्पादन में यात्रा के दौरान एक स्थिर क्षेत्र होना चाहिए। आवश्यकताओं के आधार पर शार्ड कुंजियाँ एकवचन या मिश्रित हो सकती हैं।

समग्र शार्डिंग रणनीति के लिए उपयुक्त रणनीति बनाने से पहले कई कारकों जैसे डेटाबेस लुकअप की आवृत्ति, बाद के चरणों में जोड़े गए शार्क की लागत आदि पर विचार किया जाता है। तकनीकों से स्वतंत्र, दो प्रमुख सिद्धांत जिन्हें चेतावनी दी गई है - शार्क के बीच डेटा माइग्रेशन से बचना और एकल टेनेंट डेटा को कई शार्क पर वितरित करना। कुछ सामान्य तकनीकें इस प्रकार हैं

रेंज रणनीति

रेंज रणनीति में, किसी विशेष श्रेणी (1-एन) से संबंधित संस्थाओं को दिए गए शार्ड द्वारा परोसा जाता है। इसका उपयोग संबंधित संस्थाओं को एक साथ समूहीकृत करने के लिए किया जाता है। पूर्व ग्राहक लेन-देन दिनांक सीमा के आधार पर एक ही शार्क का उपयोग करके प्रस्तुत किए जाते हैं, इसलिए एकल नोड्स को क्वेरी करके मासिक कुल रिपोर्ट प्राप्त करना आसान हो जाता है।

इसे लागू करना आसान है और श्रेणी के प्रश्न व्यावसायिक उपयोग के मामलों के लिए बैच संचालन के लिए उपयुक्त हैं। हालांकि, यह रणनीति शार्क के बीच इष्टतम यातायात वितरण की गारंटी नहीं देती है और कुछ नोड्स ग्राहक यातायात के बड़े गुणकों की सेवा कर सकते हैं।

लुकअप रणनीति

लुकअप या निर्देशिका आधारित दृष्टिकोण के रूप में भी संदर्भित किसी दिए गए डेटाबेस इकाई के लिए सही शार्क की पहचान करने के लिए लुक-अप तालिका का उपयोग करता है। इस रणनीति के लिए एक अच्छा उपयोग-मामला एक सामान्य मंच द्वारा संचालित टेनेंट-आधारित डेटाबेस होगा। लुक-अप तालिका को संशोधित किया जाता है क्योंकि टेनेंट को प्लेटफ़ॉर्म से जोड़ा/निकाल दिया जाता है।

लागू करने में आसान दृष्टिकोण, हालांकि इस दृष्टिकोण में शार्प लुकअप चरण का एक अतिरिक्त ओवरहेड है जो एंड-टू-एंड लेटेंसी को प्रभावित कर सकता है। एक ही शार्ड में साझा किरायेदारों के मामले में , यह सलाह दी जाती है कि शार्प पुनर्संतुलन के प्रभाव को कम करने के लिए एक अतिरिक्त वर्चुअल शार्ड मैपिंग रखें ।

हैश रणनीति

यह रणनीति एक हैश-आधारित फ़ंक्शन का उपयोग करती है, जो ग्राहक विशेषताओं जैसे नाम, क्लाइंट आईपी, भौगोलिक स्थान आदि को उसी के लिए इष्टतम शार्क का मूल्यांकन करने के लिए लेती है। इसका प्राथमिक उद्देश्य संसाधनों के कुशल उपयोग को प्राप्त करने के लिए समग्र टीपीएस को एन शार्ड्स में समान रूप से वितरित करना है।

एक लुकअप दृष्टिकोण के रूप में, इसमें हैश गणना के साथ-साथ हैश समस्या को पुनर्संतुलित करने के लिए अतिरिक्त नेटवर्क ओवरहेड पर सीमाएं हैं। हालांकि, लगातार हैशिंग योजना का उपयोग बाद की सीमा को दूर करने में मदद कर सकता है।

सारांश

साझाकरण क्लाउड प्रसाद की ऊर्ध्वाधर सीमाओं से परे वितरित डिज़ाइन पैटर्न को स्केल करने के लिए एक ऑप्टिमाइज़ेशन सिस्टम डेटाबेस डिज़ाइन दृष्टिकोण प्रदान करता है। निकटता आधारित भौगोलिक शार्ड वितरण के साथ प्रभावी रूप से क्लब किया गया, यह आउटेज विस्फोट त्रिज्या और बेहतर विलंबता को कम करता है। AWS, Azure आदि जैसे अधिकांश क्लाउड प्रसादों ने अपने बहु-क्षेत्रीय मूल डेटाबेस समाधान जैसे AWS Aurora , Azure Cosmos आदि का निर्माण करने के लिए मूल सिद्धांत के रूप में शार्डिंग का उपयोग किया है जो इंजीनियरिंग टीमों द्वारा कई नोड्स के प्रबंधन के परिचालन ओवरहेड के लिए हल करता है।

हम श्रृंखला के भविष्य के उन्नत ब्लॉग में क्लाउड नेटिव डेटाबेस आर्किटेक्चर में से एक के गहरे गोता लगाने की कोशिश करेंगे।

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