Fragmentação de Banco de Dados: Uma Abordagem para Escalabilidade
A fragmentação de banco de dados é uma estratégia essencial para alcançar escalabilidade horizontal em sistemas de grande escala. Este método se tornou crucial para lidar com a crescente demanda de aplicações modernas.
A maioria dos sistemas reais enfrenta um desafio comum: um único servidor de banco de dados recebe um grande volume de solicitações, tanto de leitura quanto de gravação. Essa sobrecarga pode comprometer o desempenho e a eficiência do sistema.
Para mitigar esses problemas e aprimorar a performance, existem técnicas como replicação de banco de dados e fragmentação. Neste artigo, vamos explorar inicialmente as seguintes abordagens para otimizar o desempenho do sistema:
- Escalabilidade vertical do servidor de banco de dados
- Replicação de banco de dados
- Particionamento horizontal
Após analisar essas técnicas, mergulharemos em como a fragmentação de banco de dados funciona, detalhando suas vantagens e limitações.
Vamos começar!
Técnicas para Otimizar o Desempenho do Sistema
Vamos iniciar nossa exploração discutindo as técnicas que podem ajudar a melhorar o desempenho quando o servidor de banco de dados se torna um gargalo:
1. Escalabilidade Vertical do Servidor de Banco de Dados
Aumentar a capacidade do servidor de banco de dados parece ser uma solução direta. Isso envolve aumentar o poder de processamento, adicionar mais memória RAM e outros upgrades.
Entretanto, esta abordagem tem uma limitação inerente: não podemos ter um servidor com capacidade ilimitada de armazenamento e processamento. Além de um certo ponto, o retorno do investimento diminui.
2. Replicação de Banco de Dados
Quando a sobrecarga do servidor de banco de dados é causada por um grande volume de solicitações, a replicação pode ser uma alternativa viável.
Na replicação, temos um nó mestre, que usualmente processa as solicitações de gravação, e múltiplas réplicas de leitura.
Essa estratégia aumenta a disponibilidade e reduz a pressão sobre o sistema. Agora, podemos processar múltiplas consultas simultaneamente, direcionando as solicitações de leitura para as réplicas apropriadas.
No entanto, surge um novo desafio. As solicitações de gravação no nó mestre alteram os dados, e essas mudanças são propagadas para as réplicas de leitura em intervalos regulares.
Imagine que uma solicitação de leitura seja enviada a uma réplica no mesmo instante em que uma operação de gravação está em andamento no nó mestre.
As modificações no nó mestre ainda não terão sido refletidas nas réplicas. Nessa situação, podemos acabar lendo dados desatualizados, o que não é ideal.
3. Particionamento Horizontal
O particionamento horizontal é outra forma de otimizar o desempenho. Podemos ter uma única tabela com um grande número de linhas, como uma tabela de clientes ou transações.
Operações de leitura em tabelas desse porte tendem a ser mais lentas. Com o particionamento horizontal, dividimos essa única tabela em várias partições (ou tabelas menores), o que melhora a velocidade de leitura. Bancos de dados relacionais como o PostgreSQL oferecem suporte nativo para particionamento.
No entanto, todas as partições permanecem dentro da mesma instância do servidor. A diferença é que agora realizamos leituras em partições menores, em vez de uma única tabela extensa.
Portanto, em momentos de aumento nas solicitações, o servidor pode não ser capaz de lidar com o aumento da demanda.
Como Funciona a Fragmentação de Banco de Dados?
Agora que exploramos as abordagens para aprimorar o desempenho e suas limitações, vamos entender como a fragmentação de banco de dados opera.
Na fragmentação, dividimos o único banco de dados grande em diversos bancos de dados menores, cada um executado em sua própria instância de servidor. Cada um desses bancos de dados menores é chamado de fragmento (shard), e cada fragmento armazena um subconjunto específico dos dados.
Mas, como exatamente dividimos o banco de dados em fragmentos? E como determinamos quais linhas devem ser alocadas a cada fragmento?
🔑 É aqui que entra a chave de fragmentação.
Compreendendo a Chave de Fragmentação
Vamos analisar o papel da chave de fragmentação.
A chave de fragmentação, que geralmente é uma coluna ou combinação de colunas na tabela do banco de dados, deve ser escolhida de modo que os dados sejam distribuídos uniformemente entre os fragmentos. Isso evita que um fragmento específico fique desproporcionalmente maior que os demais.
Em um banco de dados que armazena informações de clientes e suas transações, o `customer_ID` seria uma boa opção para chave de fragmentação.
Depois de selecionada a chave de fragmentação, criamos uma função hash que determina qual linha será atribuída a qual fragmento.
Por exemplo, suponha que precisemos dividir um banco de dados em cinco fragmentos (fragmento 0 a 4), utilizando o `customer_ID` como chave. Uma função hash simples seria `customer_ID % 5`.
Todos os `customer_ID` que resultarem em resto zero quando divididos por 5 serão atribuídos ao fragmento 0. Aqueles com resto 1 a 4 serão mapeados para os fragmentos de 1 a 4, respectivamente.
Após a fragmentação ser implementada, é crucial ter uma camada de roteamento que direcione as solicitações para o fragmento correto.
Vantagens da Fragmentação de Banco de Dados
Aqui estão alguns dos benefícios da fragmentação de banco de dados:
1. Alta Escalabilidade
É sempre possível dividir um banco de dados maior em vários fragmentos menores. Isso permite que a fragmentação do banco de dados possibilite uma escalabilidade horizontal.
2. Alta Disponibilidade
Quando temos uma única instância de servidor de banco de dados, temos um único ponto de falha. Se este servidor ficar inativo, toda a aplicação para de funcionar.
Com a fragmentação, a probabilidade de todos os fragmentos ficarem inativos simultaneamente é menor. Se um fragmento específico falhar, as solicitações destinadas a ele não serão processadas, mas os outros fragmentos ainda poderão lidar com as demais requisições. Isso resulta em alta disponibilidade e maior tolerância a falhas.
Limitações da Fragmentação de Banco de Dados
Vamos agora analisar algumas das limitações dessa técnica:
1. Complexidade
Embora a fragmentação ofereça vantagens como escalabilidade e tolerância a falhas, ela também aumenta a complexidade do sistema.
Desde o mapeamento de registros até a implementação da camada de roteamento, a fragmentação de bancos de dados envolve uma considerável complexidade.
2. Refagmentação (Resharding)
Outra limitação é a necessidade de refagmentação.
Apesar da função hash ser usada para distribuir dados de maneira uniforme, um ou mais fragmentos podem ficar muito maiores que os outros, esgotando seus recursos mais rapidamente. Nesses casos, é necessário refazer a fragmentação, o que gera custos adicionais.
3. Consultas Complexas
Executar consultas analíticas que envolvem junções de dados entre múltiplos fragmentos é complexo, diferentemente de um único banco de dados. Embora seja possível contornar essa questão com a desnormalização dos dados, ainda exige um esforço considerável.
Conclusão
Vamos resumir o que aprendemos.
Aumentar o hardware de um servidor nem sempre é a solução ideal, e o reforço da instância não é a melhor prática. Exploramos também a replicação e o particionamento horizontal, destacando suas limitações.
Vimos como a fragmentação do banco de dados opera, dividindo um banco de dados grande em fragmentos menores e mais gerenciáveis. Abordamos a importância da escolha criteriosa da chave de fragmentação e a necessidade de uma camada de roteamento.
A fragmentação oferece vantagens como alta disponibilidade e escalabilidade, mas tem desvantagens, como a complexidade e a necessidade de refagmentação.
A fragmentação pode ser a escolha certa quando as vantagens superam as complexidades. Para complementar, recomendamos que você explore as diferenças entre diversos bancos de dados relacionais da AWS.