SlideShare a Scribd company logo
Sharding: patterns and 
antipatterns 
Konstantin Osipov (Mail.Ru, Tarantool) 
Alexey Rybak (Badoo)
Big picture: scalable databases 
● replication 
● sharding and re-sharding 
● distributed queries & jobs, Map/Reduce 
● DDL 
● will focus on sharding/re-sharding only
Contents 
I. sharding function 
II. routing 
III.re-sharding
I. Sharding function
Selecting a good shard key 
● the identified object 
should be small 
● some data you won’t be 
able to shard (and have to 
duplicate in each shard) 
● don’t store the key if you 
don’t have to
Good and bad shard keys 
● good: user session, shopping order 
● maybe: user (if user data isn’t too thick) 
● bad: inventory item, order date
Garage sharding: numbers 
● replication based doubling (2, 4, 8, out of 
cash) 
● the magic number 48 (2✕3✕4)
Garage sharding thru hashing 
● good: remainders 
o f(key) ≡ key % n_srv 
o f(key) ≡ crc32(key) % n_srv 
● bad: first login letter
Sharding for grown-ups 
● table function 
● consistent hashing
Table functions 
● virtual buckets: key -> bucket -> shard 
o “key -> bucket” function, “bucket -> shard” table 
o “key -> bucket” table, “bucket -> shard” table
Consistent hashing 
● Danny Lewin RIP 
● Kinda ring and like... 
uhm... points, you 
know ... 
● Libraries: Ketama
Guava/Sumbur 
● f(key, n_servers) => server_id 
● strictly uniform key-to-server mapping 
● recurrence formula (15 lines of code)
II. Routing
Routing types 
● smart client 
● coordinator 
● proxy 
● local proxy on every app server 
● intra-database routing
Smart Client 
● no extra hops 
● all clients 
(PHP/Python/C...) 
should implement 
it 
● resharding is hard
Proxy 
● encapsulates routing logic 
● extra hop, traffic 
● +1 service 
● SPOF 
=> local proxy
Coordinator 
● centralized 
knowledge 
● SPOF
Intra-database routing 
● too many nodes 
● redundancy is high 
● ad-hoc requests
III.Re-sharding
Re-sharding is a pain 
● redistribution impacts: 
o clients 
o network performance 
o consistency 
=> maintenance time window 
● forget about it on petabyte scale
Best practice: no data redistribution 
● update is a move 
● data expiration (new data on new servers) 
● new data on selected servers
DDL 
● upgrade your app 
● upgrade your database 
● update your app and remove any trace of old 
schema
Thank you! Questions? 
kostja@tarantool.org 
fisher@corp.badoo.com
Ad

More Related Content

What's hot (20)

Geo data analytics
Geo data analyticsGeo data analytics
Geo data analytics
Daniel Marcous
 
TriHUG 3/14: HBase in Production
TriHUG 3/14: HBase in ProductionTriHUG 3/14: HBase in Production
TriHUG 3/14: HBase in Production
trihug
 
Demonstration
DemonstrationDemonstration
Demonstration
Sean Murphy
 
openTSDB - Metrics for a distributed world
openTSDB - Metrics for a distributed worldopenTSDB - Metrics for a distributed world
openTSDB - Metrics for a distributed world
Oliver Hankeln
 
Caching in
Caching inCaching in
Caching in
RichardWarburton
 
Pain points with M3, some things to address them and how replication works
Pain points with M3, some things to address them and how replication worksPain points with M3, some things to address them and how replication works
Pain points with M3, some things to address them and how replication works
Rob Skillington
 
Apache Flink Training Workshop @ HadoopCon2016 - #2 DataSet API Hands-On
Apache Flink Training Workshop @ HadoopCon2016 - #2 DataSet API Hands-OnApache Flink Training Workshop @ HadoopCon2016 - #2 DataSet API Hands-On
Apache Flink Training Workshop @ HadoopCon2016 - #2 DataSet API Hands-On
Apache Flink Taiwan User Group
 
FOSDEM 2019: M3, Prometheus and Graphite with metrics and monitoring in an in...
FOSDEM 2019: M3, Prometheus and Graphite with metrics and monitoring in an in...FOSDEM 2019: M3, Prometheus and Graphite with metrics and monitoring in an in...
FOSDEM 2019: M3, Prometheus and Graphite with metrics and monitoring in an in...
Rob Skillington
 
OpenTSDB: HBaseCon2017
OpenTSDB: HBaseCon2017OpenTSDB: HBaseCon2017
OpenTSDB: HBaseCon2017
HBaseCon
 
OSMC 2018 | Learnings, patterns and Uber’s metrics platform M3, open sourced ...
OSMC 2018 | Learnings, patterns and Uber’s metrics platform M3, open sourced ...OSMC 2018 | Learnings, patterns and Uber’s metrics platform M3, open sourced ...
OSMC 2018 | Learnings, patterns and Uber’s metrics platform M3, open sourced ...
NETWAYS
 
Data Lessons Learned at Scale
Data Lessons Learned at ScaleData Lessons Learned at Scale
Data Lessons Learned at Scale
Charlie Reverte
 
Analytical data processing
Analytical data processingAnalytical data processing
Analytical data processing
Polad Saruxanov
 
Tms training
Tms trainingTms training
Tms training
Chi Lee
 
.NET Memory Primer (Martin Kulov)
.NET Memory Primer (Martin Kulov).NET Memory Primer (Martin Kulov)
.NET Memory Primer (Martin Kulov)
ITCamp
 
Feel++ webinar 9 27 2012
Feel++ webinar 9 27 2012Feel++ webinar 9 27 2012
Feel++ webinar 9 27 2012
Université de Strasbourg
 
Mongo nyc nyt + mongodb
Mongo nyc nyt + mongodbMongo nyc nyt + mongodb
Mongo nyc nyt + mongodb
Deep Kapadia
 
FOSDEM 2020: Querying over millions and billions of metrics with M3DB's index
FOSDEM 2020: Querying over millions and billions of metrics with M3DB's indexFOSDEM 2020: Querying over millions and billions of metrics with M3DB's index
FOSDEM 2020: Querying over millions and billions of metrics with M3DB's index
Rob Skillington
 
Redis as a Main Database, Scaling and HA
Redis as a Main Database, Scaling and HARedis as a Main Database, Scaling and HA
Redis as a Main Database, Scaling and HA
Dave Nielsen
 
DBpedia Viewer - LDOW 2014
DBpedia Viewer - LDOW 2014DBpedia Viewer - LDOW 2014
DBpedia Viewer - LDOW 2014
Dimitris Kontokostas
 
erlang 101
erlang 101erlang 101
erlang 101
Gokhan Boranalp
 
TriHUG 3/14: HBase in Production
TriHUG 3/14: HBase in ProductionTriHUG 3/14: HBase in Production
TriHUG 3/14: HBase in Production
trihug
 
openTSDB - Metrics for a distributed world
openTSDB - Metrics for a distributed worldopenTSDB - Metrics for a distributed world
openTSDB - Metrics for a distributed world
Oliver Hankeln
 
Pain points with M3, some things to address them and how replication works
Pain points with M3, some things to address them and how replication worksPain points with M3, some things to address them and how replication works
Pain points with M3, some things to address them and how replication works
Rob Skillington
 
Apache Flink Training Workshop @ HadoopCon2016 - #2 DataSet API Hands-On
Apache Flink Training Workshop @ HadoopCon2016 - #2 DataSet API Hands-OnApache Flink Training Workshop @ HadoopCon2016 - #2 DataSet API Hands-On
Apache Flink Training Workshop @ HadoopCon2016 - #2 DataSet API Hands-On
Apache Flink Taiwan User Group
 
FOSDEM 2019: M3, Prometheus and Graphite with metrics and monitoring in an in...
FOSDEM 2019: M3, Prometheus and Graphite with metrics and monitoring in an in...FOSDEM 2019: M3, Prometheus and Graphite with metrics and monitoring in an in...
FOSDEM 2019: M3, Prometheus and Graphite with metrics and monitoring in an in...
Rob Skillington
 
OpenTSDB: HBaseCon2017
OpenTSDB: HBaseCon2017OpenTSDB: HBaseCon2017
OpenTSDB: HBaseCon2017
HBaseCon
 
OSMC 2018 | Learnings, patterns and Uber’s metrics platform M3, open sourced ...
OSMC 2018 | Learnings, patterns and Uber’s metrics platform M3, open sourced ...OSMC 2018 | Learnings, patterns and Uber’s metrics platform M3, open sourced ...
OSMC 2018 | Learnings, patterns and Uber’s metrics platform M3, open sourced ...
NETWAYS
 
Data Lessons Learned at Scale
Data Lessons Learned at ScaleData Lessons Learned at Scale
Data Lessons Learned at Scale
Charlie Reverte
 
Analytical data processing
Analytical data processingAnalytical data processing
Analytical data processing
Polad Saruxanov
 
Tms training
Tms trainingTms training
Tms training
Chi Lee
 
.NET Memory Primer (Martin Kulov)
.NET Memory Primer (Martin Kulov).NET Memory Primer (Martin Kulov)
.NET Memory Primer (Martin Kulov)
ITCamp
 
Mongo nyc nyt + mongodb
Mongo nyc nyt + mongodbMongo nyc nyt + mongodb
Mongo nyc nyt + mongodb
Deep Kapadia
 
FOSDEM 2020: Querying over millions and billions of metrics with M3DB's index
FOSDEM 2020: Querying over millions and billions of metrics with M3DB's indexFOSDEM 2020: Querying over millions and billions of metrics with M3DB's index
FOSDEM 2020: Querying over millions and billions of metrics with M3DB's index
Rob Skillington
 
Redis as a Main Database, Scaling and HA
Redis as a Main Database, Scaling and HARedis as a Main Database, Scaling and HA
Redis as a Main Database, Scaling and HA
Dave Nielsen
 

Similar to Sharding - patterns & antipatterns, Константин Осипов, Алексей Рыбак (20)

Caching in (DevoxxUK 2013)
Caching in (DevoxxUK 2013)Caching in (DevoxxUK 2013)
Caching in (DevoxxUK 2013)
RichardWarburton
 
Python's slippy path and Tao of thick Pandas: give my data, Rrrrr...
Python's slippy path and Tao of thick Pandas: give my data, Rrrrr...Python's slippy path and Tao of thick Pandas: give my data, Rrrrr...
Python's slippy path and Tao of thick Pandas: give my data, Rrrrr...
Alexey Zinoviev
 
Druid
DruidDruid
Druid
Dori Waldman
 
Database Performance at Scale Masterclass: Driver Strategies by Piotr Sarna
Database Performance at Scale Masterclass: Driver Strategies by Piotr SarnaDatabase Performance at Scale Masterclass: Driver Strategies by Piotr Sarna
Database Performance at Scale Masterclass: Driver Strategies by Piotr Sarna
ScyllaDB
 
Caching in
Caching inCaching in
Caching in
RichardWarburton
 
2013 05 ny
2013 05 ny2013 05 ny
2013 05 ny
Sri Ambati
 
AWS big-data-demystified #1.1 | Big Data Architecture Lessons Learned | English
AWS big-data-demystified #1.1  | Big Data Architecture Lessons Learned | EnglishAWS big-data-demystified #1.1  | Big Data Architecture Lessons Learned | English
AWS big-data-demystified #1.1 | Big Data Architecture Lessons Learned | English
Omid Vahdaty
 
Sv big datascience_cliffclick_5_2_2013
Sv big datascience_cliffclick_5_2_2013Sv big datascience_cliffclick_5_2_2013
Sv big datascience_cliffclick_5_2_2013
Sri Ambati
 
Web-scale data processing: practical approaches for low-latency and batch
Web-scale data processing: practical approaches for low-latency and batchWeb-scale data processing: practical approaches for low-latency and batch
Web-scale data processing: practical approaches for low-latency and batch
Edward Capriolo
 
Which DBMS and Why?
Which DBMS and Why?Which DBMS and Why?
Which DBMS and Why?
Majid Azimi
 
PostgreSQL and Redis - talk at pgcon 2013
PostgreSQL and Redis - talk at pgcon 2013PostgreSQL and Redis - talk at pgcon 2013
PostgreSQL and Redis - talk at pgcon 2013
Andrew Dunstan
 
Piano Media - approach to data gathering and processing
Piano Media - approach to data gathering and processingPiano Media - approach to data gathering and processing
Piano Media - approach to data gathering and processing
MartinStrycek
 
kranonit S06E01 Игорь Цинько: High load
kranonit S06E01 Игорь Цинько: High loadkranonit S06E01 Игорь Цинько: High load
kranonit S06E01 Игорь Цинько: High load
Krivoy Rog IT Community
 
UKOUG 2011: Practical MySQL Tuning
UKOUG 2011: Practical MySQL TuningUKOUG 2011: Practical MySQL Tuning
UKOUG 2011: Practical MySQL Tuning
FromDual GmbH
 
Large Scale NoSql DB Migration Under Fire - Ido Barkan - DevOpsDays Tel Aviv ...
Large Scale NoSql DB Migration Under Fire - Ido Barkan - DevOpsDays Tel Aviv ...Large Scale NoSql DB Migration Under Fire - Ido Barkan - DevOpsDays Tel Aviv ...
Large Scale NoSql DB Migration Under Fire - Ido Barkan - DevOpsDays Tel Aviv ...
DevOpsDays Tel Aviv
 
How to build TiDB
How to build TiDBHow to build TiDB
How to build TiDB
PingCAP
 
Big Data in 200 km/h | AWS Big Data Demystified #1.3
Big Data in 200 km/h | AWS Big Data Demystified #1.3  Big Data in 200 km/h | AWS Big Data Demystified #1.3
Big Data in 200 km/h | AWS Big Data Demystified #1.3
Omid Vahdaty
 
Joker'14 Java as a fundamental working tool of the Data Scientist
Joker'14 Java as a fundamental working tool of the Data ScientistJoker'14 Java as a fundamental working tool of the Data Scientist
Joker'14 Java as a fundamental working tool of the Data Scientist
Alexey Zinoviev
 
Etl confessions pg conf us 2017
Etl confessions   pg conf us 2017Etl confessions   pg conf us 2017
Etl confessions pg conf us 2017
Corey Huinker
 
Austin bdug 2011_01_27_small_and_big_data
Austin bdug 2011_01_27_small_and_big_dataAustin bdug 2011_01_27_small_and_big_data
Austin bdug 2011_01_27_small_and_big_data
Alex Pinkin
 
Caching in (DevoxxUK 2013)
Caching in (DevoxxUK 2013)Caching in (DevoxxUK 2013)
Caching in (DevoxxUK 2013)
RichardWarburton
 
Python's slippy path and Tao of thick Pandas: give my data, Rrrrr...
Python's slippy path and Tao of thick Pandas: give my data, Rrrrr...Python's slippy path and Tao of thick Pandas: give my data, Rrrrr...
Python's slippy path and Tao of thick Pandas: give my data, Rrrrr...
Alexey Zinoviev
 
Database Performance at Scale Masterclass: Driver Strategies by Piotr Sarna
Database Performance at Scale Masterclass: Driver Strategies by Piotr SarnaDatabase Performance at Scale Masterclass: Driver Strategies by Piotr Sarna
Database Performance at Scale Masterclass: Driver Strategies by Piotr Sarna
ScyllaDB
 
AWS big-data-demystified #1.1 | Big Data Architecture Lessons Learned | English
AWS big-data-demystified #1.1  | Big Data Architecture Lessons Learned | EnglishAWS big-data-demystified #1.1  | Big Data Architecture Lessons Learned | English
AWS big-data-demystified #1.1 | Big Data Architecture Lessons Learned | English
Omid Vahdaty
 
Sv big datascience_cliffclick_5_2_2013
Sv big datascience_cliffclick_5_2_2013Sv big datascience_cliffclick_5_2_2013
Sv big datascience_cliffclick_5_2_2013
Sri Ambati
 
Web-scale data processing: practical approaches for low-latency and batch
Web-scale data processing: practical approaches for low-latency and batchWeb-scale data processing: practical approaches for low-latency and batch
Web-scale data processing: practical approaches for low-latency and batch
Edward Capriolo
 
Which DBMS and Why?
Which DBMS and Why?Which DBMS and Why?
Which DBMS and Why?
Majid Azimi
 
PostgreSQL and Redis - talk at pgcon 2013
PostgreSQL and Redis - talk at pgcon 2013PostgreSQL and Redis - talk at pgcon 2013
PostgreSQL and Redis - talk at pgcon 2013
Andrew Dunstan
 
Piano Media - approach to data gathering and processing
Piano Media - approach to data gathering and processingPiano Media - approach to data gathering and processing
Piano Media - approach to data gathering and processing
MartinStrycek
 
kranonit S06E01 Игорь Цинько: High load
kranonit S06E01 Игорь Цинько: High loadkranonit S06E01 Игорь Цинько: High load
kranonit S06E01 Игорь Цинько: High load
Krivoy Rog IT Community
 
UKOUG 2011: Practical MySQL Tuning
UKOUG 2011: Practical MySQL TuningUKOUG 2011: Practical MySQL Tuning
UKOUG 2011: Practical MySQL Tuning
FromDual GmbH
 
Large Scale NoSql DB Migration Under Fire - Ido Barkan - DevOpsDays Tel Aviv ...
Large Scale NoSql DB Migration Under Fire - Ido Barkan - DevOpsDays Tel Aviv ...Large Scale NoSql DB Migration Under Fire - Ido Barkan - DevOpsDays Tel Aviv ...
Large Scale NoSql DB Migration Under Fire - Ido Barkan - DevOpsDays Tel Aviv ...
DevOpsDays Tel Aviv
 
How to build TiDB
How to build TiDBHow to build TiDB
How to build TiDB
PingCAP
 
Big Data in 200 km/h | AWS Big Data Demystified #1.3
Big Data in 200 km/h | AWS Big Data Demystified #1.3  Big Data in 200 km/h | AWS Big Data Demystified #1.3
Big Data in 200 km/h | AWS Big Data Demystified #1.3
Omid Vahdaty
 
Joker'14 Java as a fundamental working tool of the Data Scientist
Joker'14 Java as a fundamental working tool of the Data ScientistJoker'14 Java as a fundamental working tool of the Data Scientist
Joker'14 Java as a fundamental working tool of the Data Scientist
Alexey Zinoviev
 
Etl confessions pg conf us 2017
Etl confessions   pg conf us 2017Etl confessions   pg conf us 2017
Etl confessions pg conf us 2017
Corey Huinker
 
Austin bdug 2011_01_27_small_and_big_data
Austin bdug 2011_01_27_small_and_big_dataAustin bdug 2011_01_27_small_and_big_data
Austin bdug 2011_01_27_small_and_big_data
Alex Pinkin
 
Ad

More from Ontico (20)

One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
Ontico
 
Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)
Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)
Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)
Ontico
 
Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)
Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)
Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)
Ontico
 
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...
Ontico
 
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
Ontico
 
PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)
PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)
PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)
Ontico
 
Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...
Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...
Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...
Ontico
 
Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...
Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...
Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...
Ontico
 
ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)
ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)
ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)
Ontico
 
MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)
MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)
MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)
Ontico
 
Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...
Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...
Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...
Ontico
 
Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...
Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...
Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...
Ontico
 
Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...
Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...
Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...
Ontico
 
Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)
Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)
Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)
Ontico
 
И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)
И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)
И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)
Ontico
 
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)
Ontico
 
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)
Ontico
 
100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...
100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...
100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...
Ontico
 
Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...
Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...
Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...
Ontico
 
Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...
Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...
Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...
Ontico
 
One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
Ontico
 
Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)
Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)
Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)
Ontico
 
Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)
Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)
Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)
Ontico
 
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...
Ontico
 
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
Ontico
 
PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)
PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)
PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)
Ontico
 
Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...
Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...
Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...
Ontico
 
Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...
Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...
Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...
Ontico
 
ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)
ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)
ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)
Ontico
 
MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)
MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)
MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)
Ontico
 
Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...
Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...
Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...
Ontico
 
Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...
Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...
Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...
Ontico
 
Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...
Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...
Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...
Ontico
 
Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)
Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)
Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)
Ontico
 
И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)
И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)
И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)
Ontico
 
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)
Ontico
 
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)
Ontico
 
100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...
100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...
100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...
Ontico
 
Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...
Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...
Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...
Ontico
 
Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...
Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...
Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...
Ontico
 
Ad

Recently uploaded (19)

Mobile database for your company telemarketing or sms marketing campaigns. Fr...
Mobile database for your company telemarketing or sms marketing campaigns. Fr...Mobile database for your company telemarketing or sms marketing campaigns. Fr...
Mobile database for your company telemarketing or sms marketing campaigns. Fr...
DataProvider1
 
Top Vancouver Green Business Ideas for 2025 Powered by 4GoodHosting
Top Vancouver Green Business Ideas for 2025 Powered by 4GoodHostingTop Vancouver Green Business Ideas for 2025 Powered by 4GoodHosting
Top Vancouver Green Business Ideas for 2025 Powered by 4GoodHosting
steve198109
 
OSI TCP IP Protocol Layers description f
OSI TCP IP Protocol Layers description fOSI TCP IP Protocol Layers description f
OSI TCP IP Protocol Layers description f
cbr49917
 
White and Red Clean Car Business Pitch Presentation.pptx
White and Red Clean Car Business Pitch Presentation.pptxWhite and Red Clean Car Business Pitch Presentation.pptx
White and Red Clean Car Business Pitch Presentation.pptx
canumatown
 
(Hosting PHising Sites) for Cryptography and network security
(Hosting PHising Sites) for Cryptography and network security(Hosting PHising Sites) for Cryptography and network security
(Hosting PHising Sites) for Cryptography and network security
aluacharya169
 
IT Services Workflow From Request to Resolution
IT Services Workflow From Request to ResolutionIT Services Workflow From Request to Resolution
IT Services Workflow From Request to Resolution
mzmziiskd
 
Best web hosting Vancouver 2025 for you business
Best web hosting Vancouver 2025 for you businessBest web hosting Vancouver 2025 for you business
Best web hosting Vancouver 2025 for you business
steve198109
 
Smart Mobile App Pitch Deck丨AI Travel App Presentation Template
Smart Mobile App Pitch Deck丨AI Travel App Presentation TemplateSmart Mobile App Pitch Deck丨AI Travel App Presentation Template
Smart Mobile App Pitch Deck丨AI Travel App Presentation Template
yojeari421237
 
Reliable Vancouver Web Hosting with Local Servers & 24/7 Support
Reliable Vancouver Web Hosting with Local Servers & 24/7 SupportReliable Vancouver Web Hosting with Local Servers & 24/7 Support
Reliable Vancouver Web Hosting with Local Servers & 24/7 Support
steve198109
 
highend-srxseries-services-gateways-customer-presentation.pptx
highend-srxseries-services-gateways-customer-presentation.pptxhighend-srxseries-services-gateways-customer-presentation.pptx
highend-srxseries-services-gateways-customer-presentation.pptx
elhadjcheikhdiop
 
Computers Networks Computers Networks Computers Networks
Computers Networks Computers Networks Computers NetworksComputers Networks Computers Networks Computers Networks
Computers Networks Computers Networks Computers Networks
Tito208863
 
APNIC Update, presented at NZNOG 2025 by Terry Sweetser
APNIC Update, presented at NZNOG 2025 by Terry SweetserAPNIC Update, presented at NZNOG 2025 by Terry Sweetser
APNIC Update, presented at NZNOG 2025 by Terry Sweetser
APNIC
 
APNIC -Policy Development Process, presented at Local APIGA Taiwan 2025
APNIC -Policy Development Process, presented at Local APIGA Taiwan 2025APNIC -Policy Development Process, presented at Local APIGA Taiwan 2025
APNIC -Policy Development Process, presented at Local APIGA Taiwan 2025
APNIC
 
5-Proses-proses Akuisisi Citra Digital.pptx
5-Proses-proses Akuisisi Citra Digital.pptx5-Proses-proses Akuisisi Citra Digital.pptx
5-Proses-proses Akuisisi Citra Digital.pptx
andani26
 
DNS Resolvers and Nameservers (in New Zealand)
DNS Resolvers and Nameservers (in New Zealand)DNS Resolvers and Nameservers (in New Zealand)
DNS Resolvers and Nameservers (in New Zealand)
APNIC
 
Perguntas dos animais - Slides ilustrados de múltipla escolha
Perguntas dos animais - Slides ilustrados de múltipla escolhaPerguntas dos animais - Slides ilustrados de múltipla escolha
Perguntas dos animais - Slides ilustrados de múltipla escolha
socaslev
 
Understanding the Tor Network and Exploring the Deep Web
Understanding the Tor Network and Exploring the Deep WebUnderstanding the Tor Network and Exploring the Deep Web
Understanding the Tor Network and Exploring the Deep Web
nabilajabin35
 
Determining Glass is mechanical textile
Determining  Glass is mechanical textileDetermining  Glass is mechanical textile
Determining Glass is mechanical textile
Azizul Hakim
 
project_based_laaaaaaaaaaearning,kelompok 10.pptx
project_based_laaaaaaaaaaearning,kelompok 10.pptxproject_based_laaaaaaaaaaearning,kelompok 10.pptx
project_based_laaaaaaaaaaearning,kelompok 10.pptx
redzuriel13
 
Mobile database for your company telemarketing or sms marketing campaigns. Fr...
Mobile database for your company telemarketing or sms marketing campaigns. Fr...Mobile database for your company telemarketing or sms marketing campaigns. Fr...
Mobile database for your company telemarketing or sms marketing campaigns. Fr...
DataProvider1
 
Top Vancouver Green Business Ideas for 2025 Powered by 4GoodHosting
Top Vancouver Green Business Ideas for 2025 Powered by 4GoodHostingTop Vancouver Green Business Ideas for 2025 Powered by 4GoodHosting
Top Vancouver Green Business Ideas for 2025 Powered by 4GoodHosting
steve198109
 
OSI TCP IP Protocol Layers description f
OSI TCP IP Protocol Layers description fOSI TCP IP Protocol Layers description f
OSI TCP IP Protocol Layers description f
cbr49917
 
White and Red Clean Car Business Pitch Presentation.pptx
White and Red Clean Car Business Pitch Presentation.pptxWhite and Red Clean Car Business Pitch Presentation.pptx
White and Red Clean Car Business Pitch Presentation.pptx
canumatown
 
(Hosting PHising Sites) for Cryptography and network security
(Hosting PHising Sites) for Cryptography and network security(Hosting PHising Sites) for Cryptography and network security
(Hosting PHising Sites) for Cryptography and network security
aluacharya169
 
IT Services Workflow From Request to Resolution
IT Services Workflow From Request to ResolutionIT Services Workflow From Request to Resolution
IT Services Workflow From Request to Resolution
mzmziiskd
 
Best web hosting Vancouver 2025 for you business
Best web hosting Vancouver 2025 for you businessBest web hosting Vancouver 2025 for you business
Best web hosting Vancouver 2025 for you business
steve198109
 
Smart Mobile App Pitch Deck丨AI Travel App Presentation Template
Smart Mobile App Pitch Deck丨AI Travel App Presentation TemplateSmart Mobile App Pitch Deck丨AI Travel App Presentation Template
Smart Mobile App Pitch Deck丨AI Travel App Presentation Template
yojeari421237
 
Reliable Vancouver Web Hosting with Local Servers & 24/7 Support
Reliable Vancouver Web Hosting with Local Servers & 24/7 SupportReliable Vancouver Web Hosting with Local Servers & 24/7 Support
Reliable Vancouver Web Hosting with Local Servers & 24/7 Support
steve198109
 
highend-srxseries-services-gateways-customer-presentation.pptx
highend-srxseries-services-gateways-customer-presentation.pptxhighend-srxseries-services-gateways-customer-presentation.pptx
highend-srxseries-services-gateways-customer-presentation.pptx
elhadjcheikhdiop
 
Computers Networks Computers Networks Computers Networks
Computers Networks Computers Networks Computers NetworksComputers Networks Computers Networks Computers Networks
Computers Networks Computers Networks Computers Networks
Tito208863
 
APNIC Update, presented at NZNOG 2025 by Terry Sweetser
APNIC Update, presented at NZNOG 2025 by Terry SweetserAPNIC Update, presented at NZNOG 2025 by Terry Sweetser
APNIC Update, presented at NZNOG 2025 by Terry Sweetser
APNIC
 
APNIC -Policy Development Process, presented at Local APIGA Taiwan 2025
APNIC -Policy Development Process, presented at Local APIGA Taiwan 2025APNIC -Policy Development Process, presented at Local APIGA Taiwan 2025
APNIC -Policy Development Process, presented at Local APIGA Taiwan 2025
APNIC
 
5-Proses-proses Akuisisi Citra Digital.pptx
5-Proses-proses Akuisisi Citra Digital.pptx5-Proses-proses Akuisisi Citra Digital.pptx
5-Proses-proses Akuisisi Citra Digital.pptx
andani26
 
DNS Resolvers and Nameservers (in New Zealand)
DNS Resolvers and Nameservers (in New Zealand)DNS Resolvers and Nameservers (in New Zealand)
DNS Resolvers and Nameservers (in New Zealand)
APNIC
 
Perguntas dos animais - Slides ilustrados de múltipla escolha
Perguntas dos animais - Slides ilustrados de múltipla escolhaPerguntas dos animais - Slides ilustrados de múltipla escolha
Perguntas dos animais - Slides ilustrados de múltipla escolha
socaslev
 
Understanding the Tor Network and Exploring the Deep Web
Understanding the Tor Network and Exploring the Deep WebUnderstanding the Tor Network and Exploring the Deep Web
Understanding the Tor Network and Exploring the Deep Web
nabilajabin35
 
Determining Glass is mechanical textile
Determining  Glass is mechanical textileDetermining  Glass is mechanical textile
Determining Glass is mechanical textile
Azizul Hakim
 
project_based_laaaaaaaaaaearning,kelompok 10.pptx
project_based_laaaaaaaaaaearning,kelompok 10.pptxproject_based_laaaaaaaaaaearning,kelompok 10.pptx
project_based_laaaaaaaaaaearning,kelompok 10.pptx
redzuriel13
 

Sharding - patterns & antipatterns, Константин Осипов, Алексей Рыбак

Editor's Notes

  • #3: Если мы будем обсуждать тему за пивом, то шардинг будем обсуждать в широком смысле: и мы одновременно поднимем кучу других тем: как выбрать ключ по которому шарить, собственно шардинг, как выбрать функцию шардинга, то есть алгоритм разбиения данных по серверам как поддерживать систему: решардить данные при добавлении нод или замене выбывших DDL, то есть обслуживание схемы данных и эволюция схемы данных распаралеливание запрсоов (запрашивать данные с нескольких нод, менять данные консистентно и т.д. Сегодня мы сфокусируемся на одной области, чтобы попытаться раскрыть её.
  • #4: То есть, мы смотрим конкретно на тему шардинга. Какие тут главные вопросы? Мы утверждаем, что это: то как мы разбиваем данные на кластер - функция шардинга как мы находин нужный при запросах, то есть адресация и роутинга как всем этим управлять, т.е. добавлять новые ноды
  • #5: Шардинг функция почему мы об этом говорим сначала Всё три части взаимосвязаны, но естественно когда данные перестают помещаться на одну машину, первое о чём мы думаем, это как их поделить. И это принципиальный вопрос - поделишь - получишь неработоспособную архитектуру, дорогую подддержку на долгие годы вперёд (т.к. downtime недопустим)
  • #6: Во-первых, имейте в виду, что размер объекта должын быть достаточно мал, чтобы шардинг был равномерным (тебе не повезло, ты на шарде с Джастином Бибером). Во-вторых, часто оказывается, что для определенных случаев вам либо нужно постоянно делать запросы к разным нодам, либо дублировать данные. Не бойтесь дублировать данные. В этом мире у нормальных форм не такая ценность, как в теории, забейте на нормальные формы, постройте всё вокруг сценария использования данных. Наконец, может оказаться, что размер ключа - это половина размера объекта, поэтому совершенно не обязательно ключ должен храниться в самих данных.
  • #7: Давайте рассмотрим примеры. Что скоре всего имеет маленький размер и размажется равномерно? Сессия, заказ. А данные пользователя? Уже не во всех случаях (комментарии к постам Джастина Бибера, но есть нюансы - если в соцсети по нескольку джастинов биберов на шард, то ок). Равномерность нужна не только для всех данных, но и для горячей части. Поэтому есть и совсем прохие примеры выбора ключа - например, дата заказа/поста, в этом случае данные размазываются равномерно, но горячие данные либо сидят на совсем небольшой части кластера, либо почти любая операция должна подгружать данные со многих нод. Реальная история из твиттера и выборов обамы - добавляли по несколько нод в день на новые твиты, порвали два баяна во время выборов Обамы, в итоге сменили схему шардинга.
  • #8: Есть парочка “олдскульных” рабочих способов, которые обеспечат шардинг в разумных пределах (условно, от 1 до 50 серверов). деление на двойку рулит, потому что решардинг только половины данных с каждой ноды каждый раз пиздец приходит на больших числах, т.к. нужно закупать много железа очень рабочий и удобный вариант когда вы знаете что в пределе не может быть данных больше чем X X < 50 узлов replication based doubling - это йогурт для админов завиточки к предыдущей схеме - 2*3*4 - фишеру не забыть их рассказать
  • #9: примеры на предыдущем слайде это уже функция хэширования - например выраженная в виде crc + остаток от деления, либо first login letter Ага! Идея - что мы ещё можем использовать как функцию хэширования Например first login letter - это как раз совершенно не гарантирует равномерность распределения, крайне неудобен в поддержке, когда окажется что одна буква не влезает в несколько серверов
  • #10: если предполагается полностью эластичный рост на тысячи серверов если нужно решение “из коробки” методы
  • #11: мы конфигурируем отображение ключа на шард заданное с помощью таблицы ключ на бакет отображается с помощью хэш функции бакет на шард отражается с помощью таблицы соответствия вопрсо: где мы храним эту таблицу? На центральном серевере либо на координаторе. В любом случае, возникает проблема распространения конфиугурации при её изменении максимально р может быть задано распределение центральный сервер как только ты используешь математику, ты теряешь в свободе = ты не можешь конкретный ключ при желании положить в конкретное место (это если есть промежуточные бакеты). Так что от бакетов иногда имеет смысл отказаться
  • #12: главная проблема - минимизировать количество ребалансировки при добавлении шарда 9/11 first victim, one of the founders of AKAMAI, consistent hashing and merkle trees - for load balancing of content delivery network you need a lot of virtual points otherwise you don’t have sufficient randomness библиотеки есть в open source - профит решардинг - при больших данных - положит вам сеть в любом случае,потому что заливка шарда всё равно положит роутер в стойке в которой находится этот шард таким образом, нерезиновый
  • #13: однозначная функция, принимает два числа и выдаёт server_id < n_servers очень ровно режет диапазон не имеет состояния (удобно разместить как на клиенте, так и на сервере, так и на прокси - всц равно где) минусы - долго работает при большом количестве шардов, сложность - N^2
  • #21: forget about it on petabyte scale patterns of avoiding resharding: update is a move expire