Sharding et Partitionnement: Gérer les Grosses Bases de Données

1. Introduction au sharding et partitionnement

1.1 Définitions clé et concepts

Le Sharding et le Partitionnement sont deux méthodes pour diviser une base de données en parties plus petites et plus gérables. Elles sont toutes deux utilisées pour améliorer la performance, la disponibilité et la maintenabilité des bases de données, mais elles diffèrent par leurs caractéristiques et leur utilisation.

Le Sharding est une méthode de distribution horizontale de la base de données. Il s'agit de décomposer un grand ensemble de données en plusieurs « shards » ou fragments plus petits qui sont stockés sur des serveurs distincts. Ainsi, chaque fragment constitue une base de données distincte qui peut être gérée indépendamment.

Le Partitionnement, quant à lui, est une méthode de ségrégation verticale des données. Les données sont divisées en plusieurs partitions basées sur certaines règles, et chaque partition peut être stockée et gérée indépendamment sur un même serveur ou sur différents serveurs.

Il existe une excellente source pour comprendre le sharding et le partitionnement d'une base de données qui se trouve sur le blog de Digital Ocean.

1.2 Avantages du sharding et partitionnement

Les deux méthodes présentent de nombreux avantages pour la gestion des bases de données.

• Amélioration des performances: Elles réduisent la taille des ensembles de données traités à chaque fois, ce qui améliore les performances des requêtes.
• Distribution du trafic: Elles distribuent le trafic de la base de données sur plusieurs serveurs, atténuant ainsi la pression sur chaque serveur.
• Efficacité du stockage: Elles augmentent l'efficacité du stockage en séparant les données non connexes.
• Facilitation de la maintenance: Elles facilitent la sauvegarde, la restauration, l'indexation et d'autres opérations de maintenance.

1.3 Différences entre sharding et partitionnement

Alors que le sharding et le partitionnement ont en commun le fait de diviser une grande base de données en sections plus petites et plus gérables, leurs approches sont différentes:

2. Comprendre le sharding de base de données

2.1 Principe de fonctionnement du sharding

Le sharding est une méthode de fractionnement et de distribution de la base de données à travers plusieurs serveurs. Chaque portion de la base de données qui est distribuée est appelée un shard. Cette technique repartit la charge de travail de manière plus équilibrée, permettant à chaque requête d'être traitée plus rapidement.

Jetez un oeil sur ce schéma pour comprendre son fonctionnement:

1       +----------+       +---------+
2       | Base de  |       | Serveur |
3       | données  | ----> |   1     |
4       +----------+       +---------+
5                          | Shard 1 |
6                          +---------+
7        
8       +----------+       +---------+
9       | Base de  |       | Serveur |
10       | données  | ----> |   2     |
11       +----------+       +---------+
12                          | Shard 2 |
13                          +---------+

2.2 Quand utiliser le sharding?

Le sharding de base de données est particulièrement utile lorsque les bases de données deviennent trop volumineuses pour être gérées efficacement. Le sharding peut améliorer les performances de la base de données en distribuant la charge de travail permettant un accès plus rapide aux données. Voici une liste non exhaustive des situations où il pourrait être avantageux d'utiliser le sharding:

• Si votre base de données est trop volumineuse pour être gérée par un seul serveur.
• Si vous voulez améliorer les performances de votre base de données.
• Si vous cherchez à augmenter la disponibilité de vos données.
• Si vous voulez éviter les goulots d'étranglement de données.
• Si vous prévoyez une croissance rapide de la taille de votre base de données dans le futur.

Il est important de noter que le sharding n'est pas une solution unique à tous les problèmes et qu'il existe plusieurs facteurs à prendre en compte avant de décider de mettre en œuvre cette solution.

2.3 Types de Sharding

Il y a deux types principaux de sharding: le sharding horizontal et le sharding vertical.

Le sharding horizontal: aussi appelé sharding de données, divise la base de données en plusieurs ensembles de données qui ont le même schéma mais des ensembles de données différents. Par exemple, une base de données client peut être divisée en plusieurs «shards» où chaque «shard» contient des données d'une région spécifique.

Le sharding vertical: divise la base de données en fonction du type de données. Par exemple, une base de données client peut être divisée en deux bases de données: l'une contenant toutes les informations de contact des clients, l'autre contenant toutes leurs transactions.

Remarque: Le type de sharding approprié dépend de l'utilisation spécifique que vous avez de votre base de données. Par exemple, le sharding vertical est souvent plus utile pour les bases de données avec des tables larges (nombreuses colonnes) où seules quelques-unes sont fréquemment utilisées ensemble. Plus d'informations ici.

3. Détails sur le partitionnement de base de données

Le partitionnement est une méthode de division de grandes tables de bases de données en parties plus petites et plus gérables, appelées partitions. C'est une technique optimale pour améliorer les temps d'accès aux données et la performance globale des requêtes.

3.1 Comment fonctionne le partitionnement?

Le processus de partitionnement implique la division d'une table en plusieurs tables plus petites mais toutes structurées de la même manière. Chaque partition a sa propre table d'index et peut être consultée et manipulée indépendamment, ce qui facilite l'accès à une grande quantité de données dans une base de données. C'est une technique qui pourrait être très utile lorsque vous travaillez avec des bases de données de grande taille.

À savoir: Les partitions peuvent être réparties sur plusieurs serveurs ou plusieurs disques pour équilibrer le chargement et maximiser les performances.

3.2 Types de partitionnement

Il existe différents types de partitionnement de base de données. Certains des plus populaires comprennent:

• Partitionnement horizontal: Il divise la table en rangées, où chaque partition contient un sous-ensemble de données de la table d'origine. Par exemple, toutes les données d'un mois spécifique pourraient être stockées dans une partition.

• Partitionnement vertical: Il divise la table en colonnes. Chaque partition contient un sous-ensemble de colonnes de la table d'origine.

• Partitionnement par intervalle: Il est similaire au partitionnement horizontal, mais les partitions sont définies par des intervalles spécifiques. Par exemple, une partition peut contenir toutes les données d'une année spécifique.

• Partitionnement par liste: Les partitions sont définies par une liste de valeurs spécifiques.

• Partitionnement par hachage: Les partitions sont définies en fonction des valeurs de hachage des données.

Remarque: Le choix du type de partitionnement dépend des besoins spécifiques de votre application et des modèles d'accès aux données.

3.3 Optimisation des requêtes avec le partitionnement

Le partitionnement peut nettement améliorer les performances des requêtes de base de données. En raison de la répartition des données dans différentes partitions, le système n'a pas besoin de parcourir toute la base de données pour trouver une information spécifique. Il n'a besoin de fouiller que dans la partition pertinente, ce qui est beaucoup plus rapide.

Par exemple, supposons un scénario où il vous faut sélectionner les données qui ont été générées pendant un mois spécifique. Si vous utilisez le partitionnement par intervalle, avec chaque partition contenant les données d'une année, le système se limitera à la partition spécifique de cette année, au lieu de rechercher dans toute la base de données.

Important: Le partitionnement peut également profiter des capacités de plusieurs disques et serveurs, offrant ainsi un parallélisme accru et une meilleure performance.

En somme, le partitionnement est un excellent moyen de structurer et de gérer les grandes bases de données. C'est une technique d'optimisation essentielle lorsque vous travaillez avec de grandes quantités de données et vous cherchez à améliorer les performances de vos requêtes.

4. Techniques pour la mise en œuvre

4.1 Préparation pour le sharding/partitionnement

L'implémentation du sharding et du partitionnement nécessite une planification rigoureuse et une bonne compréhension du système de bases de données que nous utilisons. Avant de démarrer, nous devons déterminer quelle sera la clé de shard (par exemple, userID, timestamp, etc.) et préciser la logique de partitionnement. Ensuite, effectuez une analyse approfondie et une modélisation des données pour comprendre comment les données seront distribuées et accédées.

4.2 Étapes clés dans la mise en œuvre

Voici les principales étapes à suivre lors de l'implémentation du sharding ou du partitionnement:

1. Définir la clé de shard/définir la logique de partitionnement: Choisissez attentivement une clé de shard qui répartira équitablement les données entre les différents shards.

2. Modélisation des données: Déterminez comment les données seront réparties et comment les requêtes seront effectuées.

3. Test dans un environnement de développement: Avant de déployer dans un environnement de production, testez vos shards/partitions dans un environnement de développement pour vérifier leur fonctionnement correct.

4. Déploiement dans un environnement de production et surveillance de la performance: Déployez les shards/partitions dans une production et surveillez la performance des requêtes et de votre base de données.

Note : Une mise en œuvre réussie du sharding et du partitionnement nécessite une planification et une exécution minutieuses. N'essayez pas de vous précipiter dans le processus.

4.3 Optimisation du processus de mise en œuvre

Pour faciliter et optimiser le processus de mise en œuvre, vous pouvez utiliser des outils et des technologies spécifiques, comme Google Cloud Spanner pour le sharding automatique, et PostgreSQL pour un partitionnement efficace. De plus, il est fortement recommandé d'adopter des meilleures pratiques telles que le benchmarking des performances avant et après la mise en œuvre, l'optimisation des requêtes pour minimiser les coûts de performance et l'assurance de la redondance pour une haute disponibilité.

Attention : Le mauvais choix de la clé de shard peut entraîner une répartition inégale des données, ce qui pourrait affecter les performances de votre base de données.

5. Gestion des erreurs et des problèmes communs

5.1. Défis du sharding et partitionnement

Sharding et partitionnement ne sont pas sans défis. Citons parmi les défis majeurs : la complexité accrue de la gestion des données, le risque de pannes de certaines partitions, et des problématiques liées aux performances.

Note : Il est important de bien comprendre ces défis pour mettre en place une stratégie de gestion d’erreur efficace.

5.2. Erreurs communes et comment les éviter

De nombreuses erreurs peuvent survenir dans la mise en œuvre du sharding et du partitionnement. Elles peuvent être dues à une mauvaise conception de la base de données, à un mauvais choix de la clé de partitionnement, ou à une mauvaise gestion de la répartition des données. Pour éviter ces erreurs, il est essentiel de bien concevoir sa base de données, de choisir soigneusement ses clés de partitionnement et de mettre en place une bonne gestion de la répartition des données.

Ci-dessous, un aperçu des erreurs communes et des suggestions pour les éviter :

5.3. Gestion des pannes dans un système fragmenté/partitionné

La gestion des pannes est un aspect essentiel de la gestion de base de données. Dans un système fragmenté ou partitionné, les pannes peuvent survenir sur une ou plusieurs partitions et peuvent affecter la disponibilité des données. Pour gérer ces pannes, il est possible de mettre en place une solution de réplication ou de redondance pour assurer la disponibilité des données même en cas de panne. L'architecture du système doit également être conçue de manière à pouvoir gérer les pannes et à maintenir la disponibilité des données.

6. Cas d'utilisation et études de cas réels

6.1 Sharding/partitionnement dans de grandes entreprises

Facebook, par exemple, utilise une approche de sharding appelée range-based sharding. Ce type de sharding particulier fait en sorte que les données soient shardées en fonction d’une gamme spécifique de valeurs. Par conséquent, la recherche de données spécifiques est plus rapides car elles se retrouvent seulement dans un nombre limité de shards.

Google, d’un autre côté, utilise une approche différente du sharding. Ils utilisent une méthode de sharding appelée consistent hashing. Cette approche crée une répartition plus équilibrée des données et génère moins de charges de travail lorsqu'il y a des ajouts ou des retraits de shards.

Ce tableau ci-dessous présente les deux approches:

6.2 Leçons à tirer de la mise en œuvre réelle

Une des leçons importantes à retenir ici est qu'il n'y a pas de "taille unique" en termes de stratégies de sharding. Les choix dépendront des besoins spécifiques de votre base de données et de vos attentes en termes de performance. Par exemple, si vos données sont structurées de telle façon qu'il y a un nombre élevé de requêtes pour une certaine plage de valeurs, un sharding basé sur la gamme pourrait fonctionner mieux pour vous.

Note: Il est non seulement important de choisir la bonne approche, mais aussi de veiller à un bon équilibre entre les différentes shards. Une mauvaise distribution peut entraîner une surcharge de travail pour certaines shards, ce qui peut ralentir l'ensemble du système.

6.3 Impact du sharding/partitionnement sur la performance des bases de données

La mise en œuvre réussie de sharding peut entraîner une augmentation significative de la vitesse et de la performance globale de votre base de données. Par exemple, en partitionnant les données de manière logique, vous pouvez réduire le temps de traitement des requêtes, car chaque requête n'a besoin d'accéder qu'à une partie spécifique de la base de données.

En fin de compte, le sharding et le partitionnement sont des outils essentiels pour gérer les grandes bases de données. Cependant, la mise en œuvre doit être bien pensée et adaptée à vos besoins spécifiques pour obtenir les meilleurs résultats.

7. Outils et Technologies pour Aider au Sharding et Partitionnement

7.1 Survey des Outils de Gestion des Bases de Données

Pour aider au sharding et partitionnement, de nombreux outils existent. Voici un aperçu de quelques-uns des plus populaires :

• PostgreSQL: Il offre une prise en charge intégrée de la partition et permet des fonctionnalités de sharding grâce à des extensions comme Citus.

• MongoDB: Il est réputé pour son système de sharding horizontale, facilitant ainsi la distribution des données sur plusieurs machines.

• MySQL Cluster: Il offre une solution de partitionnement et sharding intégrée basée sur les technologies NDB et InnoDB.

• Oracle: Il supporte le partitionnement de table avancé et le sharding.

Un tableau de comparaison illustrant les caractéristiques clé de ces outils peut ressembler à ceci:

7.2 Utiliser des Technologies Spécifiques pour la Mise en Œuvre

Selon les besoins spécifiques de votre base de données et l'infrastructure de votre application, vous pourriez avoir besoin d'utiliser des technologies spécifiques. Par exemple, pour une application développée en Python, vous pourriez envisager l'utilisation d'un ORM comme SQLAlchemy, qui offre un support pour le partitionnement à travers des extensions.

Dans des cas plus complexes, vous pourriez avoir à combiner plusieurs technologies pour obtenir les résultats souhaités.

Note: Il est important de mentionner que le choix des outils et technologies doit être basé sur des critères spécifiques comme le langage de programmation utilisé, le type de donnée stocké, le volume de donnée à gérer, la charge de travail prévue, etc..

7.3 Outils pour la Surveillance et l'Optimisation Post-Mise en Œuvre

Une fois la mise en œuvre terminée, il est important de surveiller et d'optimiser le système en continu pour en garantir la performance. Des outils comme Prometheus et Grafana sont souvent utilisés pour la surveillance des métriques systèmes, tandis que des outils comme SolarWinds DPA sont utilisés pour l'optimisation de la base de donnée.

En guise de conclusion, le sharding et le partitionnement sont des techniques essentielles pour gérer les grandes bases de données. Avec les bons outils et une bonne planification, ils peuvent aider à maximiser la scalabilité et l'efficacité de votre base de données.

8. Préparation pour l’avenir - Tendances et innovations dans le sharding et partitionnement

8.1 Les dernières innovations en matière de sharding/partitionnement

Le paysage de la gestion des bases de données est en constante évolution, avec de nouvelles techniques et technologies étant continuellement développées pour améliorer l'efficacité du sharding et du partitionnement. Une innovation récente est l'introduction du Sharding automatique : certaines bases de données NoSQL, comme MongoDB, offrent désormais une option de sharding automatique qui permet une distribution dynamique des données sur plusieurs nœuds. Ce type de sharding se fait sans intervention humaine, réduisant ainsi la charge de travail des administrateurs de bases de données.

De plus, des avancées majeures ont été faites dans le domaine de la virtualisation. Par exemple, CockroachDB a récemment introduit une nouvelle technique de partitionnement qui permet aux administrateurs de contrôler la répartition des données à un niveau très granulaire.

8.2 Prévoir les tendances futures de la gestion des bases de données

Remarque : Le futur de la gestion des bases de données est radieux et plein de possibilités intéressantes.

Une tendance clé est l'adoption croissante des bases de données distribuées. Plus de 75% des bases de données seront déployées ou migrées vers une plateforme cloud d'ici 2022, ce qui implique une augmentation de l'utilisation des techniques de sharding et de partitionnement pour gérer efficacement ces environnements distribués.

Par ailleurs, on prévoit l'emergence de technologies applicatives de sous-ensembles plus spécifiques de sharding et de partitionnement. Par exemple, le domaine de l'IoT, avec son besoin de gérer de grandes quantités de données générées par les appareils connectés, pourrait voir l'émergence de nouvelles techniques de partitionnement adaptées à ces charges de travail spécifiques.

8.3 Préparation pour les changements à venir

Pour se préparer à ces changements à venir, les organisations doivent rester à jour avec les dernières recherches dans le domaine de la gestion des bases de données. Il est également recommandé de travailler avec un expert en sharding et partitionnement, qui peut aider à naviguer dans le paysage complexe des différentes techniques et outils disponibles. De plus, les organisations doivent investir dans la modernisation de leur infrastructure technologique pour pouvoir facilement adopter de nouvelles méthodes de gestion de données à mesure qu'elles deviennent disponibles.

En conclusion, le sharding et le partitionnement resteront des techniques clés pour gérer les bases de données dans le futur. En restant informé sur les dernières innovations et tendances dans le domaine, les organisations peuvent s'assurer qu'elles sont prêtes à tirer le meilleur parti de ces technologies.