Database sharding (hay phân mảnh cơ sở dữ liệu) là một kỹ thuật quản lý cơ sở dữ liệu trong đó dữ liệu được chia nhỏ và lưu trữ trên nhiều máy chủ hoặc phân vùng khác nhau. Mục tiêu của sharding là để tăng khả năng mở rộng và cải thiện hiệu suất của hệ thống cơ sở dữ liệu bằng cách phân tán tải truy cập và lưu trữ dữ liệu trên nhiều nút.

Cách thức hoạt động của Database Sharding

Phân mảnh (Shard): Một “shard” là một phân đoạn của dữ liệu trong cơ sở dữ liệu. Thay vì lưu trữ tất cả dữ liệu trong một cơ sở dữ liệu lớn, dữ liệu được chia thành các phần nhỏ hơn gọi là shards. Mỗi shard chứa một phần dữ liệu khác nhau và thường được lưu trữ trên một máy chủ riêng biệt.
Phân phối dữ liệu: Dữ liệu được phân phối giữa các shards theo một tiêu chí nhất định, chẳng hạn như dựa trên một khóa chia nhỏ (sharding key). Khóa này có thể là một trường dữ liệu như ID người dùng hoặc tên quốc gia, và dựa trên giá trị của khóa này, dữ liệu sẽ được gửi đến một shard cụ thể.
Cân bằng tải: Bằng cách phân phối dữ liệu và tải công việc truy cập trên nhiều máy chủ, sharding giúp cải thiện khả năng mở rộng và cân bằng tải. Điều này có nghĩa là khi có thêm dữ liệu hoặc tăng truy cập, hệ thống có thể thêm các shards mới và phân phối lại dữ liệu mà không ảnh hưởng đến hiệu suất tổng thể.

Ưu điểm của Database Sharding

Khả năng mở rộng: Sharding cho phép cơ sở dữ liệu mở rộng quy mô theo chiều ngang (horizontal scaling) bằng cách thêm nhiều máy chủ để xử lý nhiều dữ liệu hơn.
Hiệu suất cao: Phân mảnh dữ liệu giúp giảm tải trên mỗi máy chủ, làm tăng hiệu suất đọc/ghi dữ liệu và giảm độ trễ truy cập.
Khả năng chịu lỗi: Nếu một shard gặp sự cố, các shards khác vẫn có thể hoạt động bình thường, giúp tăng tính sẵn sàng của hệ thống.

Nhược điểm của Database Sharding

Phức tạp trong quản lý: Việc cài đặt, quản lý, và bảo trì các shards có thể phức tạp hơn so với một cơ sở dữ liệu duy nhất, đòi hỏi kế hoạch chi tiết và công cụ quản lý phù hợp.
Khó khăn trong việc kết hợp dữ liệu: Khi dữ liệu được phân chia thành nhiều shards, việc thực hiện các truy vấn yêu cầu dữ liệu từ nhiều shards (ví dụ: JOIN) trở nên phức tạp và có thể gây ra hiệu suất chậm.
Cân bằng dữ liệu: Dữ liệu cần được phân phối một cách hợp lý giữa các shards để tránh tình trạng một số shards quá tải trong khi những shards khác ít dữ liệu, gây mất cân bằng.

Database sharding là một phương pháp mạnh mẽ để cải thiện khả năng mở rộng và hiệu suất của hệ thống cơ sở dữ liệu, đặc biệt trong các ứng dụng lớn yêu cầu xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và có lưu lượng truy cập cao. Tuy nhiên, nó cũng đi kèm với những thách thức về quản lý và bảo trì, đòi hỏi sự cẩn trọng trong thiết kế và triển khai.

Các kiến trúc trong Database Sharding

Kiến trúc sharding liên quan đến cách thức dữ liệu được phân chia và phân phối giữa các shards (phân mảnh) trong cơ sở dữ liệu. Có nhiều cách tiếp cận khác nhau để triển khai sharding, tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng và hệ thống. Dưới đây là một số kiến trúc sharding phổ biến:

1. Horizontal Sharding (Row-based Sharding)

Cách thức hoạt động: Horizontal sharding là phương pháp phổ biến nhất, trong đó dữ liệu được phân chia theo hàng. Mỗi shard chứa một tập hợp con của các hàng dữ liệu từ bảng cơ sở dữ liệu.
Ví dụ: Giả sử bạn có một bảng người dùng (users). Với horizontal sharding, dữ liệu người dùng có thể được chia dựa trên ID người dùng. Ví dụ, người dùng có ID từ 1 đến 1000 có thể được lưu trữ trong Shard 1, từ 1001 đến 2000 trong Shard 2, và tiếp tục như vậy.
Ưu điểm: Dễ dàng mở rộng quy mô khi thêm nhiều shards và phân phối dữ liệu đều trên các shards.
Nhược điểm: Quản lý truy vấn và xử lý các giao dịch phức tạp hơn nếu dữ liệu cần được truy vấn từ nhiều shards.

2. Vertical Sharding (Column-based Sharding)

Cách thức hoạt động: Vertical sharding phân chia dữ liệu dựa trên các cột trong bảng cơ sở dữ liệu. Mỗi shard chứa một số cột khác nhau của bảng dữ liệu.
Ví dụ: Một bảng users có thể được chia thành hai shards, một shard chứa thông tin cơ bản của người dùng (ID, tên, email), và shard khác chứa thông tin mở rộng (địa chỉ, số điện thoại).
Ưu điểm: Phân phối tải công việc trên các shards một cách hiệu quả nếu có nhiều truy vấn chỉ cần một số cột nhất định.
Nhược điểm: Khi cần truy vấn dữ liệu trên nhiều cột thuộc các shards khác nhau, có thể cần phải thực hiện nhiều truy vấn và kết hợp kết quả, gây ra chi phí xử lý cao.

3. Range-based Sharding

Cách thức hoạt động: Dữ liệu được phân chia thành các shards dựa trên một phạm vi giá trị nhất định của một hoặc nhiều trường (cột).
Ví dụ: Một cơ sở dữ liệu bán hàng có thể chia dữ liệu đơn đặt hàng thành các shards dựa trên khoảng thời gian. Đơn đặt hàng từ năm 2020 có thể được lưu trữ trong Shard 1, từ năm 2021 trong Shard 2, và v.v.
Ưu điểm: Dễ triển khai và trực quan, hữu ích cho dữ liệu có tính tuần tự hoặc theo phạm vi.
Nhược điểm: Nếu dữ liệu không được phân phối đều, một số shards có thể chứa nhiều dữ liệu hơn những shards khác, gây ra vấn đề về cân bằng tải (data skew).

4. Hash-based Sharding

Cách thức hoạt động: Dữ liệu được phân chia dựa trên hàm băm của một hoặc nhiều trường (cột). Mỗi giá trị băm được ánh xạ đến một shard cụ thể.
Ví dụ: Một bảng users có thể sử dụng hàm băm trên ID người dùng để quyết định shard nào sẽ chứa dữ liệu của người dùng đó.
Ưu điểm: Phân phối dữ liệu đều trên các shards, giúp cân bằng tải hiệu quả.
Nhược điểm: Khó khăn trong việc thêm hoặc bớt shards mà không cần tái phân phối lại toàn bộ dữ liệu, dẫn đến tiềm năng gián đoạn hoạt động.

5. Directory-based Sharding

Cách thức hoạt động: Một bảng băm hoặc bảng tra cứu được sử dụng để xác định vị trí lưu trữ của mỗi phần tử dữ liệu. Bảng này chứa ánh xạ giữa khóa dữ liệu và shard lưu trữ.
Ví dụ: Một hệ thống lưu trữ dữ liệu khách hàng có thể sử dụng một bảng tra cứu để quyết định khách hàng nào sẽ được lưu trữ ở shard nào, dựa trên một số quy tắc cụ thể.
Ưu điểm: Linh hoạt và cho phép sử dụng các quy tắc phức tạp để xác định vị trí lưu trữ dữ liệu.
Nhược điểm: Cần duy trì và cập nhật bảng tra cứu, điều này có thể trở thành điểm nghẽn nếu bảng tra cứu quá lớn hoặc thay đổi thường xuyên.

6. Geographic-based Sharding

Cách thức hoạt động: Dữ liệu được phân chia dựa trên vị trí địa lý của người dùng hoặc nguồn dữ liệu. Mỗi shard xử lý dữ liệu từ một khu vực địa lý cụ thể.
Ví dụ: Một dịch vụ trực tuyến có thể sử dụng sharding theo khu vực địa lý để lưu trữ và xử lý dữ liệu của người dùng từ các khu vực khác nhau (ví dụ: Châu Á, Châu Âu, Châu Mỹ).
Ưu điểm: Tối ưu hóa hiệu suất và giảm độ trễ bằng cách lưu trữ dữ liệu gần với người dùng cuối.
Nhược điểm: Phức tạp hơn khi người dùng di chuyển hoặc khi cần kết hợp dữ liệu từ nhiều khu vực địa lý.

Kết luận

Việc lựa chọn kiến trúc sharding phụ thuộc vào nhiều yếu tố như tính chất dữ liệu, mô hình truy vấn, yêu cầu mở rộng, và cân bằng tải. Mỗi kiến trúc có ưu và nhược điểm riêng, do đó cần phải cân nhắc kỹ lưỡng trước khi triển khai.