Sharding Nedir?

Sharding, sistemi verileri farklı kaynaklarda tutarken parçalama işleminin önemli bir boyutunu temsil eder.

“Shard” terimi, bir bütünün küçük bir parçasını ifade eder. Bu bağlamda Sharding, büyük bir yapının daha küçük parçalara ayrılması anlamına gelir.

Veritabanı Yönetim Sistemleri’nde (DBMS), Sharding, büyük bir veritabanının bölünmesi veya daha küçük verilere bölünerek yönetilmesini sağlayan bir veri tabanı bölme yöntemidir. Bu parçalar hem daha küçük hem de daha hızlı olup, yönetimi kolaylaştırır.

Sharding Gereksinimi

Büyük bir veritabanının Sharding yapılmamış haliyle düşündüğünüzde, örneğin tüm öğrenci kayıtlarının tutulduğu bir koleji ele alalım. Bu durumda, veritabanında yaklaşık olarak 100.000 kayıt olabilir.

Bir öğrenciyi bulmamız gerektiğinde, bu durumda her seferinde 100.000’den fazla işlem yapmak zorundayız ki bu oldukça maliyetlidir.

Aynı üniversitedeki öğrenci kayıtlarının yıllara göre daha küçük veri parçalarına ayrıldığını düşünelim. Artık her veri parçasında yalnızca 1000-5000 öğrenci kaydı bulunacak. Böylece, veritabanı hem daha yönetilebilir hale geliyor hem de işlem maliyetleri Sharding ile önemli ölçüde azalıyor.

Bu nedenle Sharding’in gerekliliği ortaya çıkmaktadır.

Sharding’in Özellikleri:

• Sharding, veritabanını küçültür.
• Sharding, veritabanını daha hızlı hale getirir.
• Sharding, veritabanını yönetmeyi kolaylaştırır.
• Sharding, karmaşık bir süreç olabilir.
• Sharding, veritabanının işlem maliyetini azaltır.

Sharding’in Faydaları

Sharding’in en büyük avantajı, yatay ölçeklenmeyi kolaylaştırmasıdır. Yatay ölçekleme, yükü dağıtarak daha fazla trafiğe ve hızlı işlemlere olanak tanımak için mevcut sistemlere yeni makineler eklemeyi içerir. Bu, genellikle işlem gücünü artırmak için mevcut bir sunucunun donanımına RAM veya CPU eklemeyi içeren dikey ölçekleme ile karşılaştırılır.

Tek bir makinede çalışan bir ilişkisel veritabanını yönetmek ve bilgi işlem kaynaklarını geliştirerek gerektiği gibi ölçeklendirmek daha basittir. Ancak, dağıtılmamış bir veritabanı depolama ve hesaplama kaynakları açısından sınırlı kalır. Yatay olarak ölçeklenme özgürlüğü, sisteminizi daha esnek hale getirir.

Bazı kullanıcılar, sorgu yanıt sürelerini hızlandırmak için parçalanmış bir veritabanı mimarisini tercih eder. Parçalanmamış bir veritabanında sorgu gönderdiğinizde, aradığınız sonuç kümesini bulmak için tüm satırları taramak gerekir. Büyük ve yekpare bir veritabanında bu işlemler oldukça yavaşlayabilir. Ancak tabloyu birden fazla parçaya bölmek, sorguların daha az satırla sınırlı kalmasını ve sonuçların daha hızlı döndürülmesini sağlar.

Sharding, kesintilerin etkisini azaltarak uygulamayı daha güvenilir hale getirebilir. Paylaşılmamış bir veritabanı, bir kesinti durumunda tüm uygulamayı kullanılamaz hale getirebilir. Ancak parçalanmış bir veritabanında yalnızca belirli bir parça etkilenebilir. Bu durum, uygulamanın bazı bölümlerinin işlevini kaybetmesine neden olabilir, fakat genel etki, tüm veritabanının çökmesinden daha az olur.

Sharding’in Dezavantajları

Bir veritabanını parçalamak, ölçeklendirmeyi kolaylaştırabilir ve performansı artırabilir fakat bazı sınırlamaları da beraberinde getirebilir. Şimdi bu dezavantajların neler olduğunu ve neden parçalamadan kaçınılması gerektiğini aktaralım.

Sharding ile ilgili ilk zorluk, parçalanmış bir veritabanı mimarisinin uygulanması sürecindeki karmaşıklıktir. Uygulama yanlış yapıldığında veri kaybı veya tabloların bozulma riski taşır. Ayrıca, parçalamanın ekibin iş akışları üzerinde önemli etkileri olabilir; kullanıcıların verilerine tek bir noktadan erişmesi yerine, farklı parçalarda verilerini yönetmeleri gerekebilir.

Parçalamadan sonra, parçaların dengesiz hale gelmesi gibi sorunlar da yaşanabilir. Örneğin, A ile M arası soyadlarına sahip bir müşteri grubunuz varken, N ile Z arası olan bir diğer grup üzerinde aşırı bir yük oluşabilir. Bu durumda, A-M parçası, N-Z parçasından daha fazla veri toplayarak yavaşlamalara sebep olabilir.

Bir diğer önemli dezavantaj, bir veritabanının parçaladıktan sonra, yeniden parçalanmamış bir mimariye döndürmenin oldukça zor olmasıdır. Parçalanmadan önce alınan yedekler, bölümlemeden sonra yazılan verileri kapsamayacaktır. Sonuç olarak, orijinal yapıyı yeniden oluşturmak karmaşık olabilir.

Son olarak, parçalamanın her veritabanı motoru tarafından desteklenmediği unutulmamalıdır. Örneğin, PostgreSQL’de manuel parçalama yapmak mümkün olsa da, otomatik parçalamayı desteklemez. Bu durum, parçalamayı “kendi başınıza zorlanma” yaklaşımını gerektirebilir; böylece ilgili belgelerin veya sorun giderme ipuçlarının bulunması zorlaşabilir.

Bunlar, Sharding işleminden önce göz önünde bulundurulması gereken genel konulardır. Kullanım durumlarına bağlı olarak, farklı dezavantajlar da ortaya çıkabilir.