O controle eficiente do desempenho e do dimensionamento surge à medida que os bancos de dados ficam maiores e mais complexos. A fragmentação de banco de dados é um método usado para superar esses obstáculos. O particionamento de banco de dados conhecido como “fragmentação” divide grandes bancos de dados em segmentos menores e mais fáceis de gerenciar, conhecidos como “fragmentos”. A escalabilidade e o rendimento podem ser melhorados distribuindo cada fragmento por vários servidores, cada um dos quais contém uma fração do total de dados.

Neste artigo, exploraremos o que é sharding, por que é essencial e como implementar sharding no MySQL. Também discutiremos os benefícios e potenciais desafios desta abordagem, juntamente com exemplos práticos.

O que é fragmentação de banco de dados?

A fragmentação de banco de dados é uma estratégia usada para particionar dados horizontalmente em vários bancos de dados ou servidores. Em vez de armazenar todos os registros em um banco de dados enorme, a fragmentação divide o conjunto de dados em vários pedaços menores (fragmentos), cada um contendo um subconjunto de dados. Cada fragmento opera como um banco de dados independente, mas trabalha em conjunto para fornecer acesso a todo o conjunto de dados.

Por exemplo, imagine que você tem um banco de dados de usuários. Em vez de armazenar todos os dados do usuário em um único banco de dados, você pode fragmentar o banco de dados dividindo os usuários por região geográfica. Dessa forma, os usuários da América do Norte poderiam ser armazenados em um fragmento e os usuários da Europa em outro.

Por que a fragmentação é necessária

A fragmentação se torna necessária quando:

↳ Crescimento do volume de dados: à medida que o tamanho do seu banco de dados aumenta, podem surgir problemas de desempenho, como consultas lentas e tempos de carregamento aumentados. A fragmentação ajuda a dividir grandes conjuntos de dados, reduzindo a carga em qualquer servidor único.

↳ Escalabilidade: A escala vertical tradicional (atualização para hardware mais poderoso) tem seus limites. O escalonamento horizontal (adicionar mais servidores) com fragmentação permite distribuir a carga entre vários bancos de dados, facilitando o gerenciamento de aplicativos de grande escala.

↳ Isolamento de falhas: se um fragmento falhar, ele afetará apenas uma parte dos dados, tornando a recuperação mais rápida e minimizando o tempo de inatividade geral.
Desempenho aprimorado: com a fragmentação, as consultas atingem apenas um subconjunto de dados, em vez de pesquisar tabelas enormes, resultando em tempos de resposta de consulta mais rápidos.

Estratégias de fragmentação

Existem várias maneiras de fragmentar um banco de dados, e a estratégia que você escolher dependerá do seu caso de uso específico. As duas estratégias de fragmentação mais comuns são a fragmentação baseada em intervalo e a fragmentação baseada em hash.

1. Fragmentação baseada em intervalo

Na fragmentação baseada em intervalo, os dados são divididos em intervalos com base em critérios específicos, como valores numéricos ou carimbos de data/hora. Por exemplo, se você estiver armazenando dados de usuários, poderá fragmentar os dados com base em IDs de usuário, com cada fragmento contendo usuários cujos IDs estejam dentro de um intervalo específico.

-- Example of range-based sharding:
-- Shard 1 (User IDs 1-1000)
-- Shard 2 (User IDs 1001-2000)

-- Query for Shard 1
SELECT * FROM users WHERE user_id BETWEEN 1 AND 1000;

A fragmentação baseada em intervalo é simples de implementar, mas pode levar a uma distribuição desigual de dados se determinados intervalos tiverem significativamente mais registros do que outros.

2. Fragmentação baseada em hash

A fragmentação baseada em hash envolve a aplicação de uma função hash para determinar em qual fragmento um registro deve ser colocado. Este método garante uma distribuição mais uniforme de dados entre os fragmentos.

-- Example of hash-based sharding:
-- Use a modulo operation to determine which shard to query.

SELECT * FROM users WHERE MOD(user_id, 3) = 1;  -- For shard 1
SELECT * FROM users WHERE MOD(user_id, 3) = 2;  -- For shard 2

A fragmentação baseada em hash evita que os dados sejam distorcidos em direção a fragmentos específicos, mas pode ser mais desafiador recuperar consultas de intervalo (por exemplo, usuários em uma faixa etária específica).

Como implementar fragmentação no MySQL

Embora o MySQL não ofereça recursos de fragmentação integrados, você pode implementar a fragmentação manualmente usando a seguinte abordagem:

↳ Projete sua estratégia de fragmentação: determine como seus dados serão divididos entre os fragmentos. Você pode fazer fragmentos com base em IDs de usuário, localizações geográficas ou qualquer outro critério relevante.

↳ Configurar múltiplas instâncias MySQL: Cada fragmento será armazenado em uma instância ou servidor MySQL separado. Instale e configure o número necessário de servidores MySQL, cada um lidando com um fragmento específico.

↳ Distribuição de dados: distribua seus dados entre fragmentos de acordo com a estratégia de fragmentação escolhida. Por exemplo, se estiver usando fragmentação baseada em intervalo, escreva um script para migrar registros para o fragmento apropriado.

↳ Lógica de fragmentação no aplicativo: implemente a lógica de fragmentação em seu aplicativo. Isso envolve determinar qual fragmento consultar com base na chave do fragmento (por exemplo, ID do usuário). Você pode usar camadas de middleware ou proxy de banco de dados, como ProxySQL, para rotear consultas para o fragmento correto.

// Example in Node.js to handle sharding logic
import mysql from 'mysql2/promise';

// Shard connections
const shards = [
  mysql.createConnection({ host: 'shard1.db.com', user: 'root', database: 'db1' }),
  mysql.createConnection({ host: 'shard2.db.com', user: 'root', database: 'db2' }),
];

// Function to get shard by user ID (Range-based sharding)
function getShardByUserId(userId: number) {
  if (userId 



Desafios de fragmentação

Embora a fragmentação ofereça muitos benefícios, ela também introduz complexidade. Aqui estão alguns desafios a serem considerados:

↳ Maior complexidade: a fragmentação adiciona complexidade à lógica do seu aplicativo, pois você precisa gerenciar vários bancos de dados e rotear consultas de maneira adequada.

↳ Consultas entre fragmentos: consultas que abrangem vários fragmentos podem ser difíceis de implementar e podem exigir coordenação adicional, resultando em desempenho mais lento.

↳ Rebalanceamento de dados: se os dados crescerem de maneira desigual entre os fragmentos, pode ser necessário reequilibrar os fragmentos, o que pode ser um processo demorado.

Práticas recomendadas para fragmentação no MySQL

Escolha uma chave de shard eficaz: sua chave de shard deve garantir uma distribuição uniforme de dados entre os shards para evitar pontos de acesso. Escolha chaves que provavelmente não criarão uma distribuição desequilibrada (por exemplo, evite carimbos de data/hora como chaves de fragmento em sistemas altamente ativos).

↳ Monitore e ajuste fragmentos: monitore continuamente seus fragmentos em busca de problemas de desempenho. Se um fragmento específico ficar muito grande, considere refragmentar ou ajustar a distribuição de chaves do seu fragmento.

↳ Automatizar o rebalanceamento: implemente mecanismos para rebalancear os dados automaticamente quando um fragmento ficar sobrecarregado. Ferramentas como o Vitess podem ajudar a gerenciar o rebalanceamento de sistemas baseados em MySQL.

↳ Backup e recuperação: certifique-se de fazer backup de cada fragmento separadamente e de que você tenha uma estratégia de recuperação em vigor em caso de perda de dados em um fragmento específico.

Conclusão

No MySQL, a fragmentação é uma técnica útil para lidar com grandes conjuntos de dados, otimizar a velocidade e dimensionar grandes bancos de dados. Embora acrescente outra camada de complexidade, um plano bem elaborado combinado com a abordagem apropriada pode resultar em uma arquitetura de banco de dados escalável e altamente otimizada. Você pode usar uma solução de fragmentação que atenda aos requisitos do seu aplicativo usando os conselhos deste artigo e algoritmos de fragmentação baseados em intervalo ou em hash.