シャードは、MySQLが大規(guī)模なデータボリュームの課題に対処するための一般的なソリューションです。そのコアは、データを水平に複數(shù)の獨(dú)立したインスタンスに分割して、処理能力とストレージ容量を改善することです。 1.シェルディングは、ユーザーID、時(shí)間、ハッシュ、または範(fàn)囲によってデータを複數(shù)のデータベースに配布します。 2。その利點(diǎn)には、より制御可能なパフォーマンス、障害の小さな衝撃範(fàn)囲、スループット機(jī)能の改善が含まれます。 3.課題には、複雑なクロススライスクエリ、困難なトランザクション処理、高い移動(dòng)と拡張コストが含まれます。 4.一般的な応答方法には、結(jié)果を集約するためのミドルウェアの使用、クロススライスの書き込み操作を避け、非同期補(bǔ)償メカニズム、および破片數(shù)の早期計(jì)畫が含まれます。 5。シェードを決定する前に、インデックスの最適化、キャッシュ、パーティション、読み取りワイト分離、その他の手段を優(yōu)先する必要があります。 6.シェルディングは、ビジネス特性に基づいて適切な戦略を選択し、ミドルウェアと操作およびメンテナンス方法と組み合わせて合理的に実裝する必要があります。

MySQLのスケーラビリティの問(wèn)題は常に課題でした。特に、データの量がスタンドアロンに耐えられないポイントに成長(zhǎng)する場(chǎng)合、シャードは共通のソリューションになります。シャードの中心的なアイデアは、大きなデータベースを複數(shù)の小規(guī)模で獨(dú)立したデータベースインスタンスに分割し、それによって全體的な処理能力とストレージ容量を改善することです。しかし、どのように分割するか、どれだけ、管理するか、これらが鍵です。

シャードとは何ですか？なぜあなたはそれが必要なのですか？

シャードは、基本的にデータの水平分割です。たとえば、ユーザーテーブルに數(shù)億のレコードがあり、単一のMySQLインスタンスを処理するのが難しい場(chǎng)合、ユーザーIDに従ってデータを複數(shù)のデータベースに配布できます。各データベースはデータの一部のみを処理するため、クエリ圧力が広がります。

シャードの利點(diǎn)は明らかです：

• 各データベースのデータの量は小さくなり、パフォーマンスがより制御可能になります
• 障害の単一のポイントの衝撃範(fàn)囲は小さくなります
• システム全體のスループット機(jī)能が改善されました

しかし、欠點(diǎn)は無(wú)視することはできません。

• クエリロジックは複雑になり、特にクロススライスの結(jié)合とトランザクションが複雑になります
• データ移行、容量の拡張、メンテナンスコストが高くなります
• データがどこに行くかを判斷するには、追加のルーティングレイヤーを?qū)毪工氡匾ⅳ辘蓼?/li>

一般的なシャーディング戦略は何ですか？

シェルディング戦略を選択するとき、コアの目標(biāo)は、「ホットスポット」の出現(xiàn)を避けて、データとリクエストを可能な限り均等に配布することです。いくつかの一般的な戦略があります：

• ユーザーIDによるシャード：ソーシャルプラットフォームやeコマースなどのユーザー中心性に適したシステム。たとえば、ユーザーIDが奇妙な場(chǎng)合、shard1、偶數(shù)がshard2の場(chǎng)合。
• 時(shí)間ごとのシャーディング：ロギングおよび時(shí)系列データに適しています。たとえば、データを月または年ごとに異なるシャードに分割します。
• ハッシュシェルディング：ハッシュ関數(shù)を使用してフィールド（ユーザーIDなど）を変調(diào)し、データがどのシャードに該當(dāng)するかを決定します。この方法は比較的均等に分布していますが、拡大するとデータ移行の問(wèn)題がある場(chǎng)合があります。
• 範(fàn)囲シャード：たとえば、ID範(fàn)囲によると、0?1000萬(wàn)がSHARD1に使用され、1,000萬(wàn)がSHARD2に使用されます。この方法は拡張しやすいですが、ホットスポットになりやすいです。

実際には、複數(shù)の戦略が組み合わせて使用されることがよくあります。たとえば、最初にユーザーによってフラグメントをハッシュし、各フラグメントの時(shí)間に応じて二次パーティションを作成します。

シャードによってもたらされる課題とソリューション

シャードはデータボリュームの問(wèn)題を解決できますが、多くのトラブルももたらします。次の質(zhì)問(wèn)がより一般的です：

クロススライスクエリを行う方法は？

クエリ條件が複數(shù)のシャードを含む場(chǎng)合、たとえば複數(shù)のユーザーからの注文を確認(rèn)するには、アプリケーションレイヤーまたはミドルウェアレイヤーに集約を行う必要があります。一般的な慣行は次のとおりです。

• mycatやvitessなどのミドルウェアを使用して、結(jié)果を自動(dòng)的にルーティングして集計(jì)します
• アプリケーションレイヤーで複數(shù)のクエリを開始し、メモリにマージします
• クロススライスクエリを避け、クエリを単一のシャードに制限してみてください

クロスシャッシュトランザクションを処理する方法は？

MySQLネイティブ分散トランザクション（XA）のパフォーマンスが低く、一般的に高い並行性シナリオには推奨されません。より一般的な慣行は次のとおりです。

• クロススライスのライティング操作を避けるようにしてください
• 非同期補(bǔ)償、メッセージキューなどの最終的な一貫性ソリューションを使用します。
• ビジネスが許可する場(chǎng)合、短期的な矛盾は容認(rèn)できます

データを移行して拡張できる場(chǎng)合はどうすればよいですか？

ビジネスが成長(zhǎng)するにつれて、新しい破片を拡張する必要があるかもしれません。この時(shí)點(diǎn)で、古いデータを新しいノードに再割り當(dāng)てする必要があります。一般的な慣行は次のとおりです。

• 頻繁に拡大するのを避けるために、事前に破片の數(shù)を計(jì)畫する
• 一貫したハッシュアルゴリズムを使用して、移行を減らします
• 低いピーク期間中に移行を?qū)g行し、二重ワイトメカニズムと協(xié)力して、データの一貫性を確保する

シャードは全能ではありません。最初に他の最適化方法を検討してください

シャードは容量を増加させる可能性がありますが、システムの複雑さも大幅に増加します。シャードを決定する前に、次の最適化方法を試すことをお?jiǎng)幛幛筏蓼埂?/p>

• インデックスとクエリステートメントを最適化して、遅いクエリを減らします
• Redisなどのキャッシュを使用してデータベース圧力を下げます
• データを分割し、合理的に分割する良い仕事をしてください
• マスタースレーブコピー読み取りと書き込みの分離を読むパフォーマンスを向上させる

これらの方法が使い果たされ、データの量がまだボトルネックに成長(zhǎng)している場(chǎng)合、シャードは次のステップの合理的な選択です。

基本的にそれだけです。シャードは計(jì)量の蕓術(shù)です。あなたが分割するほど、より良いことでも、分割なしではそれをすることもできないということではありません。重要なのは、ビジネス特性に基づいて適切な戦略を選択し、ミドルウェアと操作とメンテナンスの方法に協(xié)力して、シャードを真に使用することです。

以上がシャード付きのMySQLデータベーススケーラビリティパターンの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。