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image_credit -設計大師

朋友們大家好，在這個資料驅動的世界中，有效處理大量資料的能力對於企業和組織來說至關重要。

傳統的整體資料庫往往難以跟上現代應用程式和服務的需求，並成為效能瓶頸。

這就是資料庫分片發揮作用的地方，它為水平擴展資料提供了強大的解決方案。

如果你不知道什麼是Sharding？分片是一種資料庫架構技術，它將大型資料庫劃分為更小、更易於管理的部分，稱為“分片”，分佈在多個伺服器上。

每個分片都包含資料的子集，它們一起形成完整的資料集。這種方法透過分配工作負載、減少延遲和啟用並行處理來增強效能和可擴展性。

分片對於處理大規模應用程式和高流量系統特別有用，確保沒有單一伺服器成為瓶頸，並提高資料庫系統的整體效率和可靠性。

過去，我討論過常見的系統設計問題，例如API 網關與負載平衡器、水平與垂直擴展、 正向代理與反向代理，在這份全面的資料庫分片指南中，您將了解資料庫分片，探索其概念、優點、實施策略和實際用例。

分片也是系統設計面試的重要議題，因為

因為它展示了對如何處理大規模資料並提高系統效能和可擴展性的理解，這是開發人員的關鍵技能和經驗。

在這些面試中，通常會評估候選人設計能夠有效管理高流量和大量資料的系統的能力。分片展示了分散式系統、資料庫管理的知識以及解決潛在瓶頸和故障點的能力。

它反映了候選人設計彈性、高效能和可擴展架構的能力，這是在現實場景中建立強大且高效的軟體系統的關鍵技能。

順便說一句，如果您正在準備系統設計面試並想深入學習系統設計，那麼您還可以查看ByteByteGo 、 Design Guru 、 Exponent 、 Educative和Udemy等網站，這些網站有許多很棒的系統設計課程，這裡有一個很好的系統設計 Exponent 的面試備忘單，以快速修改面試的基本系統設計概念。

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用於系統設計的資料庫分片

現在，我們來了解一下什麼是資料庫分片？為什麼需要它以及它如何幫助擴展您的應用程式。我們還看到不同類型的資料庫分片，例如基於哈希和基於範圍的分片。

目錄

1. 介紹

2. 什麼是資料庫分片？

3. 為什麼要分片？對可擴展性的需求

4. 資料庫分片如何運作？

5. 分片策略

6. 挑戰和考慮因素

7. 現實世界的用例

8. 實施資料庫分片

9. 最佳實踐

10. 結論

一、簡介

在當今資料驅動的世界中，企業和組織被大量資訊淹沒。有效管理和處理這些資料是傳統整體資料庫難以應對的挑戰。

隨著用戶群的成長、應用程式工作負載的增加以及對即時分析的需求的飆升，對可擴展資料庫解決方案的需求變得至關重要。

這就是資料庫分片作為實現水平可擴展性的強大工具的作用。

2.什麼是資料庫分片？

資料庫分片是一種資料庫架構策略，用於跨多個資料庫執行個體或伺服器分割和分佈資料。術語“分片”是指整個資料集的分區或子集。

每個分片獨立運作並包含一部分資料。透過將資料分佈在多個分片上，系統可以實現水平可擴展性，從而能夠處理更大的資料量和更高的工作負載。

分片對於資料集快速成長或高吞吐量要求的應用程式尤其有利，例如社交媒體平台、電子商務網站和遊戲應用程式。

它使這些應用程式能夠跨多個伺服器或叢集分配資料庫負載，從而防止任何單一資料庫伺服器成為瓶頸。

這是一個簡單的圖表，將資料庫分片解釋為水平擴展：

3. 為什麼要進行資料庫分片？對可擴展性的需求

現在，讓我們看看為什麼需要資料庫分片

3.1.單體資料庫中的可擴展性挑戰

傳統的整體資料庫在可擴展性方面有其限制。在整體架構中，所有資料都儲存在單一資料庫執行個體中。

隨著資料量和使用者負載的增加，單體資料庫可能面臨幾個挑戰：

• 效能瓶頸：單一資料庫伺服器可能成為效能瓶頸，導致查詢回應時間緩慢且應用程式停機。

• 儲存有限：單一伺服器的儲存容量有限，難以處理超大資料集。

• 垂直擴展成本：透過升級硬體進行垂直擴展可能成本高昂，而且回報遞減。

• 複雜性：管理大型整體資料庫可能很複雜且容易出錯，需要大量維護和最佳化。

3.2.解決方案：透過分片實現水平可擴展性

資料庫分片透過將資料分佈在多個分片上（每個分片駐留在單獨的資料庫伺服器或叢集上）來解決這些可擴展性挑戰。這種方法有幾個優點：

• 提高效能：分片將資料庫負載均勻分佈在多個伺服器上，從而提高查詢效能和回應能力。

• 無限的可擴展性：隨著資料的成長，可以加入新的分片，從而實現近乎無限的可擴展性。

• 成本效益：與不斷升級單一伺服器相比，分片是一種經濟高效的解決方案。

• 高可用性：分片可以提高容錯性和可用性，因為一個分片的故障不會影響整個系統。

這是資料庫的水平分片和垂直分片的樣子

4. 資料庫分片如何運作？

資料庫分片背後的核心思想是將資料分成更小的、可管理的部分，稱為分片。每個分片都是一個獨立的資料庫子集，用於儲存整個資料集的一部分。

分片可以分佈在多個資料庫伺服器或叢集**，從而實現並行處理並提高效能。

以下是資料庫分片工作原理的進階概述：

您可以看到資料庫分片提供了一種邏輯方法來將資料等級分割到多個伺服器和叢集上。

4.1.資料分割區

分片的第一步是決定如何對資料進行分區。有幾種常見的分區策略，我們將在下一節中詳細探討。

分區策略的選擇取決於應用程式的要求和資料分佈。

4.2.片鍵

分片鍵是用來決定特定資料屬於哪個分片的欄位或屬性。選擇合適的分片鍵至關重要，該鍵可以在分片之間均勻分佈資料，以防止熱點（分片接收的流量明顯多於其他分片）。

4.3.資料分佈

一旦對資料進行了分區並選擇了分片鍵，資料就會分佈在可用的分片中。分發過程可以自動化，通常涉及分片機製或服務，根據分片鍵將資料路由到正確的分片。

4.4.查詢路由

當對資料庫進行查詢或請求時，查詢路由器或協調器會根據分片鍵決定要查詢的分片。涉及多個分片的查詢可能需要結果的協調和聚合。

4.5.聚合

在某些情況下，可能需要聚合多個分片的查詢結果才能產生最終結果。這種聚合可以發生在應用程式層級或透過專用聚合層。

4.6.資料一致性

確保分片之間的資料一致性是分片的關鍵方面。兩階段提交或最終一致性等技術用於維護資料完整性。

5. 分片策略

選擇正確的分片策略對於分片資料庫系統的成功至關重要。選擇取決於資料的性質、存取模式和可擴展性要求。以下是一些常見的分片策略：

5.1.基於範圍的分片

基於範圍的分片涉及根據分片鍵中特定值範圍對資料進行分區。例如，如果您要對客戶資料進行分片，則可以使用基於範圍的策略，其中每個分片包含姓氏以特定字母開頭或屬於特定範圍的客戶。

當資料分佈不均勻且您希望將相關資料保留在一個分片中時，基於範圍的分片非常有用。

以下是DesignGuru.io基於範圍的分片範例：

5.2.基於哈希的分片

基於雜湊的分片使用雜湊函數將分片鍵映射到特定分片。這種方法在分片之間均勻分佈資料，有助於避免熱點。

當資料存取模式不可預測或您想要確保資料均勻分佈時，基於雜湊的分片特別有效。

以下是DesignGuru.io在資料庫上基於哈希的分片範例：

5.3.基於目錄的分片

基於目錄的分片維護一個中央目錄，將分片鍵對應到對應的分片。此目錄有助於將查詢有效地路由到適當的分片。但是，它可能會引入單點故障。

基於目錄的分片適用於需要對分片分配保持高度控制的場景。

這是DesignGuru.io的基於目錄的分片範例

5.4.地理分片

在處理基於位置的資料（例如使用者位置）時，地理分片是相關的。資料根據與分片鍵關聯的地理區域進行分區。

此策略對於具有地理分佈的使用者或資料的應用程式很有價值。

正如他們所說，一張圖片勝過 1000 個單詞，這是來自Architecture Notes的漂亮圖表，它解釋了不同類型的資料庫分片

信用 --- https://architecturenotes.co/database-sharding-explained/

6. 挑戰和考慮

雖然資料庫分片提供了顯著的好處，但它也帶來了一系列挑戰和考慮因素：

6.1.資料遷移

在分片之間遷移資料可能非常複雜且耗時。正確的規劃和工具對於確保遷移過程順利進行至關重要。

6.2.備份與復原

管理備份並確保跨多個分片的資料復原需要仔細的規劃和強大的備份解決方案。

6.3.查詢複雜度

涉及來自多個分片的資料的查詢的實施和最佳化可能很複雜。應用程式程式碼可能需要處理查詢路由和結果聚合。

6.4.資料一致性

在分片環境中維護資料一致性可能具有挑戰性。開發人員需要考慮分散式事務、衝突解決和最終一致性等因素。

6.5.監控和擴展

有效的監控和擴展策略對於確保分片資料庫的健康和效能至關重要。辨識效能瓶頸並根據需要加入新分片至關重要。

7. 資料庫分片的實際用例

資料庫分片適用於可擴展性和效能至關重要的各種現實場景。讓我們探討一些值得注意的例子：

7.1.社群媒體平台

Facebook、Twitter 和 Instagram 等社群媒體平台處理大量用戶生成的內容，包括貼文、圖像和影片。分片使這些平台能夠有效地分發和管理用戶資料。

7.2.電子商務網站

電子商務網站面臨著劇烈的流量波動，尤其是在促銷活動期間。分片幫助他們處理增加的負載並提供無縫的購物體驗。

7.3.遊戲應用

線上遊戲應用程式通常需要即時互動和低延遲回應時間。分片可確保遊戲資料的分佈以獲得最佳效能。

7.4.金融服務

金融機構每天處理大量的交易資料。分片允許他們擴展資料庫以處理負載，同時保持資料完整性。

8. 如何實現資料庫分片？

實施資料庫分片需要仔細的規劃和執行。以下是涉及的步驟：

8.1.評估與規劃

首先評估應用程式的可擴展性要求和資料分佈模式。選擇合適的分片策略和分片鍵。

8.2.資料庫設計

設計資料庫架構以適應分片。定義資料如何跨分片分區和分佈。

8.3.分片實施

實施分片機製或使用適合您選擇的策略的分片資料庫系統。跨分片分佈現有資料。

8.4.查詢路由

發展一種查詢路由機制，根據分片鍵將查詢定向到適當的分片。如有必要，處理查詢聚合。

8.5。資料一致性

實施資料一致性機制，例如分散式交易或最終一致性，以維護資料完整性。

8.6。測試與優化

徹底測試分片資料庫系統，優化查詢並監控效能。根據需要擴展系統。

讓我告訴你一個秘密，分片還可以讓你的資料庫更快：

9. 資料庫分片最佳實踐

若要充分利用資料庫分片，請考慮遵循以下最佳實務：

• 選出正確的分片鍵：

選擇能夠均勻分佈資料並避免熱點的分片鍵。

• 監控和規模：

持續監控分片資料庫的運作狀況和效能。隨著資料的成長加入新的分片。

• 備份和災難復原：

實施強大的備份和復原程序來保護您的資料。

• 資料遷移：

仔細規劃資料遷移並使用高效率的工具和流程。

• 查詢最佳化：

優化分片環境中的查詢效能。

• 資料一致性：

了解並實施適合您的應用程式的資料一致性模型。

而且，如果您需要備忘單，這裡有ByteByteGo提供的一份不錯的資料庫分片備忘單，可幫助您快速修改關鍵分片概念

系統設計訪談資源：

而且，這裡列出了最佳系統設計書籍、線上課程和練習網站，您可以查看這些內容，以便更好地為系統設計面試做好準備。這些課程中的大多數也回答了我在這裡分享的問題。

1. DesignGuru 的 Grokking 系統設計課程：一個互動式學習平台，提供實作練習和真實場景，以增強您的系統設計技能。

2. 《系統設計面試》作者：Alex Xu ：這本書深入探討了系統設計概念、策略和麵試準備技巧。

3. Martin Kleppmann 的「設計資料密集型應用程式」 ：綜合指南，涵蓋了設計可擴展且可靠的系統的原則和實踐。

4. LeetCode 系統設計 標籤：LeetCode 是一個受歡迎的技術面試準備平台。 LeetCode 上的系統設計標籤包含各種練習問題。

5. GitHub 上的「系統設計入門」 ：精選的資源列表，包括文章、書籍和影片，可幫助您準備系統設計面試。

6. Educative 的系統設計課程：一個互動式學習平台，提供實作練習和真實場景，以增強您的系統設計技能。

7. 高可擴展性部落格：該部落格包含有關高流量網站和可擴展系統架構的文章和案例研究。

8. YouTube 頻道：請參閱「Gaurav Sen」和「Tech Dummies」等頻道，以取得有關係統設計概念和麵試準備的富有洞察力的影片。

9. ByteByteGo ：Alex Xu 的一本現場書籍和課程，用於系統設計面試準備。它包含《系統設計訪談》第一捲和第二卷的所有內容，並將隨即將推出的第三卷進行更新。

10. Exponent ：一個專為面試準備的網站，特別是針對亞馬遜和谷歌等 FAANG 公司，他們還有很棒的系統設計課程和許多其他材料，可以幫助您破解 FAAN 面試。

image_credit - ByteByteGo

請記住透過參與實際專案和參加模擬面試將理論知識與實際應用結合。不斷的練習和學習無疑會提高你在系統設計面試中的熟練程度。

10. 結論

這就是關於資料庫分片及其工作原理的全部內容。資料庫分片是實現水平可擴展性以及處理大量資料和高工作負載的強大策略。

透過跨多個分片分佈資料，組織可以提高效能、確保高可用性並滿足現代應用程式的需求。

然而，分片並不是萬能的解決方案，並且有其自身的一系列挑戰和考慮因素。正確的規劃、仔細的實施和遵守最佳實踐是成功分片的關鍵。

隨著資料量和複雜性不斷增長，掌握資料庫分片技術對於企業和開發人員來說變得越來越重要。

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原文出處：https://dev.to/somadevtoo/database-sharding-for-system-design-interview-1k6b