Skip to main content

One post tagged with "Sharding"

View All Tags

Sharding & Partitioning – Giải pháp mở rộng Database

· 3 min read

Khi dữ liệu trong hệ thống ngày càng lớn, các phương pháp ShardingPartitioning trở thành giải pháp quan trọng để mở rộng database. Vậy hai kỹ thuật này khác nhau như thế nào, và khi nào nên sử dụng?

1. Sharding là gì?

Sharding là phương pháp chia nhỏ dữ liệu thành nhiều cơ sở dữ liệu khác nhau để giảm tải cho một máy chủ duy nhất.

📌 Đặc điểm của Sharding:

  • Mỗi shard chứa một phần dữ liệu độc lập.
  • Thường được sử dụng khi dữ liệu quá lớn và cần chia thành nhiều server.
  • Phải có logic để xác định shard nào chứa dữ liệu cần truy vấn.

Sharding Database

🚀 Khi nào nên dùng Sharding?

  • Khi hệ thống có quá nhiều dữ liệu và một server không thể xử lý nổi.
  • Khi cần mở rộng database theo chiều ngang (horizontal scaling).
  • Khi ứng dụng yêu cầu tốc độ truy vấn cao trên một lượng dữ liệu lớn.

2. Partitioning là gì?

Partitioning là kỹ thuật chia nhỏ dữ liệu thành các phần (partitions) bên trong cùng một database để tối ưu hóa truy vấn.

📌 Các loại Partitioning phổ biến:

  1. Range Partitioning - Chia theo khoảng giá trị (VD: chia theo ngày, tháng, năm).
  2. List Partitioning - Chia theo danh mục cụ thể (VD: chia theo khu vực, ngành hàng).
  3. Hash Partitioning - Chia theo giá trị băm để phân phối dữ liệu đồng đều.
  4. Composite Partitioning - Kết hợp nhiều phương pháp trên.

Partitioning Database

🚀 Khi nào nên dùng Partitioning?

  • Khi cần tối ưu hiệu suất truy vấn trong một bảng dữ liệu lớn.
  • Khi dữ liệu có thể phân tách theo các tiêu chí rõ ràng như ngày tháng hoặc danh mục.
  • Khi cần tăng hiệu suất truy vấn mà không cần mở rộng server.

3. Sharding vs Partitioning – So sánh nhanh

Tiêu chíShardingPartitioning
Mục tiêuMở rộng database trên nhiều serverCải thiện hiệu suất trong một database
Phạm viNhiều databaseMột database
Cấu trúcMỗi shard có schema riêngCùng một schema, chia thành partitions
Tính phức tạpCao, cần quản lý nhiều serverThấp hơn, chỉ cần cấu hình database

4. Kết luận – Nên chọn giải pháp nào?

Tình huốngNên dùng
Dữ liệu lớn, hệ thống bị quá tảiSharding
Cần tối ưu hiệu suất truy vấn trên bảng lớnPartitioning
Muốn mở rộng database theo chiều ngangSharding
Dữ liệu có thể chia theo tiêu chí cụ thểPartitioning

Cả ShardingPartitioning đều là những giải pháp quan trọng giúp mở rộng database. Tùy vào nhu cầu thực tế của hệ thống mà bạn có thể lựa chọn phương pháp phù hợp. 🚀


📌 Tham khảo thêm: