Шардирование и репликация в ClickHouse

Основные понятия:

Шард (Shard):

Шард — это подмножество данных в базе данных, которое хранится на одном сервере. В контексте кластера, шарды распределяются между разными серверами для параллельной обработки запросов. Шардирование данных используется, когда общий объем данных слишком велик для одного сервера или когда требуется масштабировать систему для повышения производительности. Данные распределяются по шардам на основе определенного ключа, например, user_id или timestamp.

Реплика (Replica):

Реплика — это копия данных из одного или нескольких шардов, которая хранится на другом сервере. Репликация повышает отказоустойчивость системы, так как данные дублируются, и в случае сбоя одного сервера другой может продолжить работу. Репликация необходима для обеспечения высокой доступности данных и защиты от потери данных в случае отказа оборудования. Чем больше реплик, тем выше доступность, но это также требует больше ресурсов.

Определение топологии кластера:

Определите количество реплик и шардов в вашем кластере. Убедитесь, что у вас есть подходящие сервера для размещения шардов и реплик.

Определение количества шардов:

Определяется объемом данных и требуемой производительностью. Больше шардов позволяет распределить нагрузку на большее количество серверов, что увеличивает производительность.

Определение количества реплик:

Определяется необходимой отказоустойчивостью и доступностью данных. Чем больше реплик, тем выше надежность системы, но и выше затраты на ресурсы.

Конфигурация Clickhouse Keeper:

Clickhouse Keeper используется для координации между нодами кластера. Убедитесь, что Clickhouse Keeper установлен и правильно настроен на всех узлах.

Введение в шардирование

Шардирование — это техника разделения больших объемов данных на более мелкие части, называемые шардами, которые могут быть распределены по разным серверам (узлам) в кластере. Шардирование используется для увеличения производительности и масштабируемости баз данных, включая ClickHouse.

Рекомендации по использрованию шардирования:

• Большие объемы данных:

Когда объем данных становится слишком большим для хранения на одном сервере, шардирование помогает распределить данные между несколькими серверами, снижая нагрузку на каждый из них.

• Повышение производительности:

Разделение данных на шардированные фрагменты позволяет обрабатывать запросы параллельно на нескольких серверах, что ускоряет выполнение сложных аналитических запросов и повышает общую производительность системы.

• Масштабируемость:

Можно добавлять новые сервера в кластер и распределять шардированные данные между ними без значительных изменений в архитектуре.

• Снижение нагрузки на отдельные узлы:

Когда все данные находятся на одном сервере, это может привести к перегрузке процессора, дисковой системы или сети. Шардирование помогает распределить нагрузку, что повышает стабильность и отказоустойчивость системы.