Sharding basis data adalah metode efektif untuk meningkatkan kinerja, skalabilitas, dan keandalan basis data skala besar. Teknik ini memecah database yang lebih besar menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, lebih cepat, dan lebih mudah dikelola, atau “pecahan”, yang tersebar di beberapa server.
Kejadian dan Evolusi Sharding Basis Data
Konsep database sharding muncul dari tantangan pengelolaan data dalam jumlah besar di era big data dan internet berkecepatan tinggi. Ketika aplikasi dan layanan berbasis web berkembang pesat di awal tahun 2000an, database relasional tradisional kesulitan untuk mengatasi volume data yang sangat besar.
Sharding basis data pertama kali disebutkan dalam konteks BigTable Google dan Dynamo Amazon. Sistem basis data ini dirancang untuk mendistribusikan kumpulan data besar ke banyak server untuk kinerja dan skalabilitas yang lebih baik. Seiring waktu, berbagai sistem manajemen basis data, termasuk MySQL dan PostgreSQL, memperkenalkan versi sharding mereka sendiri, menyempurnakan tekniknya dan menjadikannya praktik standar dalam mengelola basis data besar.
Pembagian Basis Data: Memperluas Topik
Sharding database adalah jenis partisi database di mana data dipecah menjadi partisi horizontal, atau pecahan, dan pecahan ini didistribusikan ke server database terpisah. Setiap pecahan merupakan bagian dari database yang lebih besar dan berfungsi secara independen satu sama lain. Artinya setiap shard dapat diakses, dikelola, dan dikonfigurasi secara terpisah dari shard lainnya, sehingga meningkatkan performa sistem database secara keseluruhan.
Teknik ini sangat bermanfaat untuk aplikasi yang harus berurusan dengan kumpulan data yang sangat besar, tingkat transaksi yang tinggi, atau keduanya. Dengan mendistribusikan data ke beberapa server, sharding mencegah satu server menjadi penghambat, sehingga meningkatkan kinerja dan memastikan skalabilitas sistem database.
Cara Kerja Bagian Dalam Sharding Basis Data
Sharding bekerja dengan mendistribusikan data berdasarkan kunci sharding tertentu. Kunci ini dapat berupa atribut seperti lokasi geografis pelanggan, ID pengguna, atau parameter lainnya yang memastikan distribusi data yang merata.
Saat kueri dijalankan, sistem manajemen database mengidentifikasi shard yang berisi data relevan menggunakan kunci sharding. Kemudian mengambil data langsung dari pecahan itu, melewati kebutuhan untuk mencari seluruh database. Hal ini secara dramatis meningkatkan kecepatan pengambilan data dan meningkatkan kinerja sistem secara keseluruhan.
Namun, penting untuk merancang strategi sharding dengan hati-hati. Kunci sharding yang tidak tepat dapat menyebabkan distribusi data tidak merata, mengakibatkan beberapa server kewalahan sementara server lainnya kurang dimanfaatkan.
Fitur Utama Sharding Basis Data
- Skalabilitas: Sharding meningkatkan skalabilitas dengan mendistribusikan beban database ke beberapa server.
- Pertunjukan: Karena sharding memungkinkan kueri mengakses satu shard, bukan seluruh database, pengambilan dan penyimpanan data menjadi lebih cepat.
- Ketersediaan dan Redundansi: Dengan sharding, kegagalan satu shard tidak merusak seluruh database. Selain itu, pecahan dapat direplikasi di beberapa server untuk memastikan ketersediaan data.
- Distribusi geografis: Pecahan dapat ditempatkan berdasarkan lokasi geografis pengguna, yang dapat mengurangi latensi dan meningkatkan kinerja.
Jenis Pembagian Basis Data
| Jenis Pembagian | Keterangan |
|---|---|
| Pecahan Horisontal | Membagi database menjadi beberapa baris dan mendistribusikannya ke berbagai pecahan. |
| Pembagian Vertikal | Membagi database menjadi beberapa kolom, atau kelompok kolom terkait, dan mendistribusikannya ke berbagai pecahan. |
| Pembagian Fungsional | Membagi database berdasarkan fungsionalitas atau kebutuhan bisnis. |
Menerapkan dan Mengelola Sharding Basis Data
Menerapkan sharding basis data dapat menyelesaikan masalah terkait kinerja, skalabilitas, dan redundansi. Namun, sharding juga menimbulkan tantangan baru, seperti kompleksitas dalam mengelola banyak shard, memastikan konsistensi data, dan melakukan sharding ulang bila diperlukan.
Berbagai sistem manajemen basis data memberikan solusi terhadap tantangan ini. Misalnya, MongoDB mendukung sharding dan re-sharding otomatis, dan PostgreSQL menyediakan alat untuk mengelola sharding secara efisien.
Membandingkan Database Sharding dengan Konsep Serupa
| Ketentuan | Keterangan |
|---|---|
| Pembagian Basis Data | Membagi database di beberapa server untuk meningkatkan kinerja dan skalabilitas. |
| Partisi Basis Data | Membagi database menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola tetapi biasanya disimpan di server yang sama. |
| Replikasi | Membuat salinan seluruh database di beberapa server untuk cadangan dan ketersediaan. |
Masa Depan Pembagian Basis Data
Dengan volume data yang akan terus tumbuh secara eksponensial, pengelolaan data yang efisien akan tetap menjadi prioritas. Kemajuan dalam pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan kemungkinan akan menyempurnakan strategi sharding dan mengotomatiskan prosesnya lebih lanjut. Selain itu, integrasi sharding dengan database berbasis cloud akan membuka jalan baru untuk skalabilitas dan kinerja database.
Server Proxy dan Sharding Basis Data
Server proxy dapat digunakan bersama dengan sharding basis data untuk meningkatkan kinerja dan keamanan data. Misalnya, server proksi dapat dikonfigurasi untuk merutekan permintaan ke shard yang sesuai berdasarkan kunci sharding, sehingga meningkatkan kinerja kueri. Selain itu, server proksi dapat membantu mengamankan pecahan database dengan memberikan lapisan keamanan tambahan, mencegah akses langsung ke pecahan.
tautan yang berhubungan
Kesimpulannya, sharding basis data adalah strategi utama dalam mengelola aplikasi besar dan intensif data. Ini adalah alat yang ampuh di tangan administrator dan pengembang basis data, menawarkan potensi kinerja yang lebih tinggi, peningkatan skalabilitas, dan peningkatan keandalan.
