Verteiltes SQL, Teil 2 Sinn und Unsinn von Sharding

Im ersten Teil der Artikelreihe haben wir verteiltes SQL und seine Vorteile für datenintensive Umgebungen wie den Online-Handel betrachtet. Auch beim Sharding geht es um die Aufteilung von Daten auf mehrere Knoten – allerdings mit einem anderen Ansatz. Doch wann ist Sharding sinnvoll, und wann sollte man sich besser für verteiltes SQL entscheiden?

Sharding: Aufteilung von Daten für bessere Skalierbarkeit

Sharding ist eine Technik, bei der Daten in einer Datenbank auf mehrere, voneinander unabhängige Partitionen (sogenannte „Shards“) aufgeteilt werden. Jeder Shard enthält einen Teil der Gesamtdaten und kann auf einem separaten Server oder Knoten in einem verteilten System gespeichert werden. Sharding kann die Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Leistung einer Datenbank verbessern, indem es die Last über mehrere Knoten verteilt.

Wo liegt der Unterschied zu traditionellen Datenbanksystemen?

Verteiltes SQL, Teil 1: Einführung

Sharding: Pro und Contra

Im Vergleich zu herkömmlichen Datenbanksystemen bietet Sharding einige Vorteile. Dazu zählt die verbesserte Skalierbarkeit durch das Verteilen der Last auf mehrere Knoten. Die Verfügbarkeit steigt, da das System bei einem Knotenausfall weiterhin funktioniert. Zudem wird die Ressourcennutzung effizienter, besonders bei großen Datenmengen.

Allerdings hat Sharding auch Nachteile. Erstens erhöht sich die Komplexität des Datenbankmanagements, da die Daten verteilt und synchronisiert werden müssen. Zweitens gestalten sich komplexe Abfragen über mehrere Shards hinweg schwieriger, insbesondere wenn Datenbeziehungen unklar sind. Drittens kann Sharding zu einer ungleichmäßigen Lastverteilung führen, wenn die Shards nicht optimal aufgeteilt sind. Viertens kann es bei globalen Transaktionen zu Leistungseinbußen kommen, da die Koordination zwischen Shards Zeit und Ressourcen erfordert. Schließlich kann die Implementierung von Sharding in bestehende Systeme aufwendig sein und erfordert eine sorgfältige Planung und Anpassung der Anwendungslogik.

Sharding ist in verschiedenen Situationen sinnvoll, insbesondere wenn Skalierbarkeit und Verfügbarkeit im Vordergrund stehen. Beispiele für Anwendungsfälle, bei denen Sharding glänzen kann:

Social-Media-Plattformen: Sharding eignet sich hervorragend für Social-Media-Plattformen, bei denen Benutzer in der Regel unabhängig voneinander agieren und die Datenmengen enorm sind. Durch die Aufteilung der Benutzerdaten auf verschiedene Shards können die Leistung verbessert und die Last auf den Datenbankservern reduziert werden.

E-Commerce-Websites: Bei großen E-Commerce-Plattformen mit Millionen von Produkten und Kunden kann Sharding dazu beitragen, die Datenbankleistung zu optimieren. Produkte und Kundeninformationen können auf separate Shards aufgeteilt werden, um die Lastverteilung zu verbessern und schnelle Antwortzeiten für Kundenanfragen zu gewährleisten.

MMO-Spiele („Massively Multiplayer Online“): Bei MMO-Spielen kann Sharding dazu verwendet werden, die Spielwelten auf verschiedene Server zu verteilen. Jeder Shard repräsentiert dabei eine Instanz der Spielwelt, die unabhängig von anderen Instanzen funktioniert. Dies ermöglicht es den Spielservern, Tausende von Spielern gleichzeitig zu unterstützen, ohne dass es zu Leistungseinbußen kommt.

Verteiltes SQL: Pro und Contra

Verteilte SQL-Datenbanksysteme bieten im Vergleich zu Sharding eine engere Integration der Datenbankkomponenten. Diese Integration ermöglicht eine einfachere Handhabung von Abfragen und Transaktionen, da die verteilte SQL-Architektur auf eine einheitliche und konsistente Datenverwaltung abzielt.

Ein weiterer Vorteil verteilter SQL-Systeme gegenüber Sharding ist die automatische Replikation und Synchronisation der Daten. Verteilte SQL-Systeme speichern in der Regel redundante Datenkopien auf verschiedenen Knoten und halten diese synchronisiert. Das verbessert die Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit, da das System auch bei einem Knotenausfall weiterhin funktioniert, ohne dass es zu Datenverlusten oder Ausfallzeiten kommt.

Zudem bieten verteilte SQL-Datenbanksysteme eine bessere Lastverteilung und Ausgleich, da sie Daten und Anfragen dynamisch und automatisch auf die verfügbaren Knoten verteilen können. Dies reduziert das Risiko einer ungleichmäßigen Lastverteilung, die bei Sharding auftreten kann, wenn die Shards nicht optimal aufgeteilt sind.

Schließlich vereinfachen verteilte SQL-Systeme das Datenbankmanagement, indem sie für eine transparente Verwaltung der verteilten Knoten sorgen. Im Gegensatz zu Sharding, das die Komplexität des Datenbankmanagements erhöhen kann, ermöglichen verteilte SQL-Datenbanken eine konsistente und einfachere Verwaltung der verteilten Ressourcen. Verteilte SQL-Systeme vereinfachen zudem die Entwicklung von Anwendungen, indem sie Entwickler von der Implementierung der Sharding-Logik befreien. Aus Sicht der Anwendungen erscheint eine verteilte SQL-Datenbank nämlich als eine einheitliche und kohärente logische Datenbank.

Typische Anwendungsfälle für verteiltes SQL sind beispielsweise:

Finanzdienstleistungen: Verteilte SQL-Datenbanksysteme eignen sich für Finanzdienstleistungsunternehmen, die schnelle und konsistente Transaktionen über verteilte Standorte hinweg benötigen. Solche Systeme ermöglichen eine hohe Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit, die für den reibungslosen Betrieb von Finanzdienstleistungen entscheidend ist.

Internet der Dinge (IoT): Verteilte SQL-Datenbanken können in IoT-Plattformen eingesetzt werden, um die Daten von Millionen vernetzter Geräte effizient zu verwalten. Da IoT-Anwendungen oft große Datenmengen generieren und eine hohe Verfügbarkeit erfordern, sind verteilte SQL-Systeme eine passende Lösung für diese Anforderungen.

Globale Echtzeitanalyse: Unternehmen, die Echtzeitanalysen über geografisch verteilte Standorte hinweg durchführen möchten, können von verteilten SQL-Datenbanksystemen profitieren. Diese Systeme ermöglichen eine schnelle und konsistente Verarbeitung von Abfragen und Berichten über verteilte Standorte und gewährleisten gleichzeitig eine hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit.

SQL und Sharding im Vergleich

Beide Ansätze bieten in Bezug auf Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Performance Vorteile gegenüber traditionellen Datenbanken. Verteiltes SQL bietet tendenziell eine größere Flexibilität als Sharding, weil es eine horizontale Skalierbarkeit durch Hinzufügen oder Entfernen von Knoten ermöglicht, ohne dass eine manuelle Neuverteilung der Daten erforderlich ist. Das bedeutet, dass die Datenbank flexibler und effizienter skaliert werden kann, um auf sich ändernde Anforderungen zu reagieren. Außerdem können bei verteiltem SQL die Knoten der Datenbank heterogen sein, was bedeutet, dass sie unterschiedliche Hardware- und Spezifikationsanforderungen haben können. Das bedeutet wiederum, dass Unternehmen ihre Infrastruktur anpassen und kosteneffizienter gestalten können, indem sie Knoten mit den entsprechenden Ressourcen hinzufügen oder entfernen, ohne die Datenbank neu konfigurieren oder den Code der Anwendung verändern zu müssen.

Darüber hinaus können verteilte SQL-Datenbanken auch über geografische Regionen hinweg verteilt werden, um eine bessere Verfügbarkeit und Leistung für Benutzer auf der ganzen Welt zu gewährleisten. Dies ist besonders wichtig für Unternehmen mit globalen Geschäftstätigkeiten, da sie sicherstellen können, dass ihre Anwendungen auf der ganzen Welt schnell und zuverlässig funktionieren.

Fazit: Die Anwendung bestimmt die Wahl

Verteiltes SQL ist für Anwendungen mit hohen Anforderungen an Performance, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit besser geeignet als Sharding. Durch die Verteilung der Datenbank auf mehrere Server können eine höhere Performance und Verfügbarkeit erreicht werden, während die Skalierbarkeit weiterhin gewährleistet bleibt. Die Komplexität von verteiltem SQL kann jedoch je nach Anwendung variieren und sollte bei der Entscheidung berücksichtigt werden.

* Der Autor: Alejandro Duarte, Developer Advocate bei MariaDB

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