Большинство нереляционных хранилищ превосходят классические SQL СУБД по скорости доступа или при работе со специфическими типами данных, но обычно эта скорость достигается за счёт снижения надёжности хранения. Например, в системах типа социальных сетей ключом для шардинга может быть ID пользователя, таким образом все данные пользователя будут храниться и обрабатываться на одном сервере, а не собираться по частям с нескольких. При разработке нового проекта в качестве основной СУБД нередко выбираются реляционные базы данных, такие, как PostgreSQL или MySQL. Первое время у проекта мало пользователей, и потому все данные помещаются в один сервер.
Идея Шардирования Из 90-х: Масштабирование Блокчейна С Помощью Ton
- Настоящее состояние блокчейна Ethereum в полной мере удовлетворяет 1 и three критерии, но сильно теряет, когда доходит до масштабируемости.
- В итоге у нас осталось только две конфигурационных таблицы — одна для хранения настроек data-шардов и одна для solid-шардов.
- Представьте себе, что у вас посередине появляется некое промежуточное отображение, т.е.
- Этот алгоритм довольно неприятно применять по той причине, что абсолютно все транзакции, включая локальные, должны понимать, как трактовать локальные изменения.
- В случае data-шарда все, что нужно сделать — это указать значение шард ключа.
Проблема прокси – вы должны распространять состояние шардинга, т.е. И тут мы приходим к следующей технологии, которая упрощает именно эту историю – технологии вынесения этого состояния в единое место – в координатор. Table features – это когда у вас просто какой-то config. Использование подходов Table functions к шардингу очень тесно завязано на таком понятии как virtual bucket. Вспомните, у вас есть функция отображения ключа на шард. Представьте себе, что у вас посередине появляется некое промежуточное отображение, т.е.
Однако за эти преимущества приходится платить повышенной сложностью, особенно в плане реализации и управления. Эффективный шардинг требует продуманного подхода к распределению данных и глубокого понимания моделей доступа к данным в приложении. Шардинг — это эффективный архитектурный паттерн, предназначенный для управления крупномасштабными базами данных.
Индексация в базах данных действует по аналогии с разделом «содержание» в книге – позволяет быстро находить и извлекать конкретную информацию без цифровая валюта сканирования всей базы в поисках каждой отдельной записи. Таблицы с данными некоторых модулей можно вынести в отдельную базу данных, перераспределив нагрузку, создаваемую запросами между различными серверами. Следующая статья будет через 2-3 месяца и будет посвящена шардированию по географическому положению и будет больше раскрыта тема решардинга и кросс шардинговых запросов. Первая проблема решается тем, что мы берём хеш-функцию несколько более сложную чем остаток от деления. Выбираемая хеш-функция должна равномерно распределять идентификаторы на выбранный диапазон.
Как вы могли убедиться, тут довольно сложно представить универсальное решение, подходящее абсолютно всем и всегда. И это мы еще тактично обошли стороной такие важные вопросы, как репликация между несколькими ДЦ или снятие консистентных бэкапов с множества репликасетов. Именно ввиду существования огромного количества возможных решений мы не рассматривали вопрос автоматизации всего описанного выше. Этот алгоритм довольно неприятно применять по той причине, что абсолютно все транзакции, включая локальные, должны понимать, как трактовать локальные изменения. Алгоритм обеспечивает уровень изоляции repeatable read. Тем не менее, он подходит для многих задач, если знать об его ограничениях.
Как Работает Шардинг В Ethereum
Для обеспечения непрерывной работы блокчейна валидаторы (стейкеры) должны будут распределять свои обязанности по шардингу. Применение шардинга в Ethereum предполагало бы необходимость доступа к сканированию и сохранению данных для других шардов. В результате они могли бы создать целостное представление о состоянии Ethereum для поддержания всего блокчейна. Метод шардинга отличается от существующего формата обработки транзакций, когда все узлы участвуют в каждой транзакции. Межшардовая связь предотвращает дублирование ролей, при этом шарды обмениваются информацией о своих транзакциях.
Разумеется, что у всех баз данных и хранилищ есть своя специфика, поэтому мы рассмотрим только https://www.xcritical.com/ основные направления, а в детали реализации вдаваться не будем. Еще более плавным способом может быть перенос поштучно. То есть выбирать малую пачку данных, блокировать их и переносить.
На мой взгляд, наиболее правдоподобным и универсальным вариантом на сегодняшний день является использование потоковой репликации с удалением лишних данных по окончании репликации по сценарию (3). Это работает только при добавлении совершенно нового, пустого репликасета. В случае, если данные нужно слить с нескольких репликасетов в один, следует использовать pg_dump по сценарию (1). Например, на ранних этапах развития проекта мы можем использовать один репликасет, хранящий все 1024 vbucket’а.
Шардчейны — это маленькие блокчейны, в каждом из которых происходят транзакции своих аккаунтов. Именно шардчейны обеспечивают условно бесконечную масштабируемость TON, разделяясь на множество шардов при возрастании нагрузки на систему, а потом соединяясь обратно. Воркчейны — это рабочие блокчейны, которые занимаются обработкой определенных типов транзакций. Подход, шардирование это который использует TON, основан на шардинге и дополнительно усилен уникальной архитектурой блокчейна, известной как бесконечный шардинг.