Kako skaliraš podatkovne baze?

Question

Accepted Answer

Podatkovne baze postanejo pogosto **ozko grlo** (bottleneck) ko sistemi rastejo. Skaliranje vključuje tehnike kot so **replikacija** (kopije za bralno skaliranje in dostopnost), **sharding** (razdelitev podatkov med strežnike), **cachiranje**, in izbira primerne vrste podatkovne baze.

## Replikacija — kopije podatkov

```text
REPLICATION → maintain COPIES of the database across servers:
  → PRIMARY (writes) + REPLICAS (copies):
    - READ SCALING → direct reads to replicas (offload the primary) → handle more reads
    - AVAILABILITY → a replica can take over if the primary fails (failover)
  ⚠️ replication lag → replicas may be slightly behind (eventual consistency for reads)
→ great for READ-heavy workloads and availability (most apps are read-heavy)
```

## Sharding — razdelitev podatkov

```text
SHARDING → split (partition) data across MULTIPLE database servers (each holds a SUBSET):
  → distribute by a SHARD KEY (e.g. user ID) → each shard handles part of the data/load
  → scales WRITES and storage horizontally (beyond one server's capacity)
  ⚠️ complex: choosing a good shard key (even distribution), cross-shard queries are hard,
    rebalancing → significant complexity
→ for when data/write volume exceeds a single server (large scale)
```

## Druge tehnike skaliranja

```text
✓ CACHING → cache query results / hot data (Redis) → big reduction in DB load (often the
  first and most impactful step)
✓ INDEXING & query optimization → make queries efficient (before scaling out)
✓ Read/write SPLITTING; connection pooling; denormalization (for read performance)
✓ Choose the right DATABASE (some scale horizontally more easily — NoSQL)
✓ Vertical scaling (bigger DB server) → simple first step, but limited
```

## Zakaj je to pomembno

Razumevanje, kako skalirati podatkovne baze, je dragoceno, ker je **podatkovna baza pogosto ozko grlo** ko sistemi rastejo, zato je njeno skaliranje kritičen, pogost izziv oblikovanja sistema, kar to znanje naredi pomembno.

Ko sistemi rastejo, postane podatkovna baza pogosto omejujoči dejavnik (ena sama podatkovna baza lahko obdeluje samo določeno količino obremenitve in podatkov), zato je skaliranje podatkovne baze ključna skrb.

Razumevanje **replikacije** — vzdrževanja kopij (primarni strežnik za pisanje ter replike) za omogočanje **branega skaliranja** (usmerjanje branj v replike za razbremenitev primarnega, dragoceno ker je večina aplikacij bralno intenzivna) in **dostopnosti** (replika prevzame vlogo ob okvari) — je temeljni, široko uporabljen pristop, skupaj z razumevanjem slabosti zakasnitve replikacije (končna skladnost pri brani iz replik).

Razumevanje **shardinga** — razdelitve podatkov med več strežnikov (vsak drži podmnožico, distribuirano po ključu sharda) za vodoravno skaliranje **pisanj in shranjevanja** izven enega strežnika — je bistveno za zelo velik obseg, skupaj z njegovo precejšnjo kompleksnostjo (izbira dobrega ključa sharda, težke poizvedbe med shard-i, ponovno uravnoteženje).

Razumevanje **ostalih tehnik** — **cacheiranje** (pogosto prvi in najbolj učinkovit korak, dramatično zmanjšuje obremenitev podatkovne baze), **indeksiranje in optimizacija poizvedb** (učinkovitost poizvedb pred razširjenjem), ločevanje branja/pisanja, denormalizacija, izbira vodoravno skalirajočih se podatkovnih baz, in navpično skaliranje kot preprost prvi korak — zagotavlja popoln nabor orodij, z pomembno praktično modrostjo, da cacheiranje in optimizacija pogosto predhodita kompleksnosti shardinga.

Ker je podatkovna baza pogosto omejujoče grlo pri skaliranju in njeno skaliranje (prek replikacije za branja/dostopnost, shardinga za pisanja/shranjevanje, cacheiranja in optimizacije) je kritičen, pogost izziv, in ker je razumevanje teh tehnik ter njihovih kompromisov pomembno za oblikovanje skalirajočih se sistemov, je razumevanje, kako skalirati podatkovne baze, dragoceno, praktično relevantno znanje oblikovanja sistema — obravnavanja kritičnega, pogostega ozkega grla, osrednjega za skaliranje resničnih sistemov, in zahtevajočega razumevanja replikacije, shardinga, cacheiranja in optimizacije za obravnavanje skaliranja podatkovne baze, ki ga sistemi s spreminjajočim se obsegom neizogibno potrebujejo.