Veritabanı parçalama nedir?

Veritabanı parçalama, küresel dağıtılmış sistemlerde çözüm performansını ve kullanılabilirliğini artıran bir yatay ölçeklendirme yöntemidir.

Azure’u kullanmaya başlayın

Veritabanı parçalama tanımı

Veritabanı parçalama, büyük bir veritabanının parça olarak bilinen daha küçük ve yönetilebilir segmentlere bölünmesi işlemidir. Bu yöntem, uygulamaların ve sistemlerin performansı veya kullanılabilirliği etkilemeden artan veri ve kullanıcı hacimlerini işleyebilmesini sağlar. Kuruluşlar, modern bulut ortamlarında veritabanlarını ölçeklendirmeyle ilişkili depolama kısıtlamalarının ve diğer zorlukların üstesinden gelmek için parçalama stratejileri kullanır.

Veritabanı parçalama, veritabanını paylaşımsız mimari (SNA) üzerinde çalışan bağımsız parçalara bölen yatay ölçeklendirme yöntemi olarak tanımlanır.
Veriler, uygulamaların istekleri uygun parçalara yönlendirmesini sağlayan parça anahtarları kullanılarak parçalar arasında bölünür.
Veriler genellikle sayısal değerler, karma işlevleri, arama dizinleri veya coğrafi konumlar kullanılarak parçalar arasında bölünür.
Veritabanı parçalamanın avantajları arasında geliştirilmiş sorgu performansı, yatay ölçeklenebilirlik desteği ve hataya daha yüksek dayanıklılık bulunur.
Parçalamanın kullanım örnekleri arasında genellikle verilerde veya kullanıcılardaki hızlı büyümeyi veya ani artışları işlemesi gereken bankacılık, e-ticaret ve sosyal medya platformları yer alır.

Veritabanı parçalama nasıl çalışır?

Veritabanı parçalama, büyük veritabanlarını parça olarak adlandırılan daha küçük, bağımsız segmentlere bölme yoluyla yatay olarak ölçeklendirmek için kullanılan bir tekniktir. Her parça, tüm verilerin ayrı bir alt kümesini içeren ancak aynı şemayı koruyan ayrı veritabanı olarak çalışır. Bu sayede parçalar, ayrı sunucularda çalışsa bile birlikte tek ve mantıksal bir veritabanı oluşturur.

Veritabanı parçalama, her parçanın işleme, bellek ve depolama kaynaklarını diğer parçalarla paylaşmadan kendi başına çalıştığı, dağıtılmış bir bilgi işlem modeli olan paylaşımsız mimariye (SNA) uyar.

Verilerdeki belirli bir alan veya alanlar bileşimi olan parça anahtarı, her parçada hangi verilerin depolanacağını belirler. Bir uygulamanın verileri okuması veya yazması gerektiğinde, isteği uygun parçaya yönlendirmek için parça anahtarını kullanır.

Parçalama stratejileri

Kuruluşlar, farklı yollarla birden çok parçaya dağıtılmış verileri yönetir. Bazı yaygın stratejiler şunlardır:

Aralık tabanlı veya dinamik parçalama: Veriler, parça anahtarındaki değer aralıklarına göre bölünür. Örneğin, e-ticaret veritabanındaki bir parçaya 1–1.000.000 arası müşteri kimlik numaraları ve başka bir parçaya 1.000.001–2.000.000 arası müşteri kimlik numaraları atanabilir. Bu yöntem aralık sorguları için etkilidir ancak bazı aralıklara daha sık erişilmesi durumunda dengesiz dağılıma yol açabilir.
Karma tabanlı parçalama:Her parça anahtarına karma işlevi adlı matematiksel bir formül uygulanır ve bu sayede veriler parçalar arasında eşit olarak dağıtılır. Bu yaklaşım aşırı yüklenmeyi önlemeye yardımcı olur ancak ilgili verileri birden fazla parçaya dağıtarak aralık sorgularını daha az verimli hale getirebilir.
Dizin tabanlı veya arama tabanlı parçalama: Bir parça haritası, hangi parça anahtarlarının hangi verilere karşılık geldiğini gösterir. Bu strateji, gerektiğinde hızla daha fazla parça anahtarı ekleme esnekliği sağlar ancak karmaşıklık ve olası ek yük getirir.
Coğrafi parçalama: Veriler coğrafi konuma göre bölünür; bu da farklı bölgelerdeki kullanıcılar için gecikmeyi azaltır ve veri yerleşim gereksinimlerini destekler. Birçok platform, daha yüksek dayanıklılık için coğrafi parçalamayı veritabanı çoğaltma ile birleştirir.

Veritabanları hakkında daha fazla bilgi edinin.

Veritabanı parçalamanın temel avantajları nelerdir?

Veritabanı parçalama hem parça anahtarlarıyla parça stratejisinin dikkatle seçilmesini hem de sorgu yönlendirme optimizasyonunu gerektirir. Veritabanı parçalamanın bazı önemli avantajları şunlardır:

Sorgu performansını geliştirir:Veriler birden çok parçaya dağıtılarak, veritabanlarının her sorguyu yürütmek için gereken veri kümesini daha hızlı alması sağlanır. Bunun sonucunda daha hızlı yanıt süreleri elde edilir.
Yatay ölçeklenebilirliği destekler: Tek bir sunucuda kaynak kapasitesinin ölçeğini artırmak yerine, kuruluşlar ölçeği genişleterek ve daha fazla parça (ve sunucu) ekleyerek artan veri ve iş yükü hacimleriyle başa çıkabilir. Ölçeği artırma ile ölçeği genişletme hakkında daha fazla bilgi edinin.
Hataya dayanıklılığı güçlendirir: Parçalama bir SNA yaklaşımı kullandığından, her parça diğerlerinden yalıtılır. Bir parçayı etkileyen hiçbir sorunun diğerlerini etkilememesi sistem güvenilirliğini geliştirir. Parçalar arasında veri çoğaltma, kullanılabilirliği daha da fazla korur.
Maliyet verimliliği sağlar:Veri parçaları, genellikle pahalı ve çok gelişmiş sunucular gerektiren büyük veritabanlarına kıyasla daha az donanım ve yazılım gerektirir.

Yapay zeka iş yüklerini iyileştirmeye yardımcı olur: Karmaşık, monolitik veritabanları yapay zekanın verilere erişim, tahmin yapma ve zaman içinde öğrenme becerisini yavaşlatır. Parçalama, yapay zekanın daha etkili çalışabileceği dağıtılmış ve veri açısından zengin bir ortam oluşturmayı destekler.

Sektöre özgü veritabanı parçalama örnekleri

Veritabanı parçalama, veri ve kullanıcı trafiğinde hızlı büyümeyle veya öngörülemeyen ani artışlarla karşılaşan bulut tabanlı çözümler için özellikle değerlidir. Aşağıdaki kullanım örnekleri, parçalamanın sektörler arasında nasıl uygulanabileceğini gösterir:

E-ticaret: Perakende platformları, müşteri ve sipariş verilerini parçalar arasında böler ve bu sayede yoğun alışveriş dönemlerinde hızlı ürün aramaları ve sorunsuz ödeme deneyimleri sağlamaya yardımcı olur.
Finansal hizmetler: Bankacılığa ve diğer finansal işlemlere ait kayıtlar tarih veya hesap numarasına göre bölünür, bu da verimli sorgular ve güvenli, ölçeklenebilir depolama sağlar.
Çevrimiçi oyun: Oyuncu veya oturum verileri bölgeye ve kullanıcı kimliğine göre bölünür; böylece parçalar arasında yük dengelenir ve küresel hedef kitle için gecikme (verilerin hedefe ulaşma süresi) en aza indirilir.
Sosyal medya: Sosyal medya platformları, kullanıcı profili ile etkinlik akışı verilerini kullanıcı kimliğine veya zaman aralığına göre böler. Bu yaklaşım, platformun son gönderileri hızla sorgulamasına ve milyonlarca eşzamanlı kullanıcıyı desteklemesine olanak tanır.
Hizmet olarak yazılım (SaaS): Çoklu kiracılı SaaS uygulamaları genellikle verileri kiracı kimliğine göre böler; bu da müşteri verilerini yalıtır ve kullanıcı tabanı büyüdükçe yönetimi basitleştirir. Ayrıca verileri kiracı iş yüküne veya coğrafi konuma göre de bölebilirler.

Büyük veri analizinin çalışması hakkında daha fazla bilgi edinin.

Veritabanı parçalamanın geleceği

Parçalama, verileri birden fazla bağımsız sunucuya dağıtarak tek bir sunucudaki yükü azaltır, performans sorunlarını en aza indirir ve sistem kullanılabilirliği ile yanıt verebilirliğini geliştirir. Yapay zeka ve diğer ilgili teknolojiler geliştikçe, modern bulut ortamlarında veritabanı parçalamayı kullanmanın avantajları daha da artacaktır.

İzlenecek eğilimler şunlardır:

Yapay zeka destekli parçalama iş akışları

Otomatik parça anahtarı seçimi, iş yükü yeniden dengeleme ve sorgu yönlendirme gibi akıllı özellikler daha yaygın hale gelecektir.

Avantaj: Basitleştirilmiş ve iyileştirilmiş işlemler ile benzeri görülmemiş bir ölçeklenebilirlik

Sıfır kesinti süresiyle parçalama

Modern veri platformları, veri kesintisi veya karmaşık veri geçişleri gerektirmeden parça anahtarı değişikliklerini giderek daha fazla destekleyecektir.

Avantaj: İş yükleri geliştikçe parçalama stratejilerini güncelleştirmede daha fazla esneklik

Parçalama ile sunucusuz veritabanlarının bileşimi

Sunucusuz veritabanları, her parça için sunucuları bağımsız olarak sağlar ve yönetir. Ayrıca, olay odaklı sorgular temelinde isteğe bağlı olarak kapasitenin ölçeğini artırır veya azaltır.

Avantaj: Operasyonel ek yükün azaltılması

Uyarlamalı, ilke odaklı coğrafi parçalama

Otomatik parçalama iş akışları, kodda gömülü olan coğrafi konuma özgü ilke kurallarına göre verileri coğrafi parçalar arasında otomatik olarak yönlendirir. Avantaj: Değişen yasal düzenleme ve gizlilik gereksinimlerine daha hızlı uyum sağlama

Bulut bilişim hakkında daha fazla bilgi edinin.

KAYNAKLAR

Veritabanı parçalama bilginizi genişletin

Microsoft Azure SQL Veritabanı'nda parçalama konusu da dahil olmak üzere veritabanı teknolojisindeki en son gelişmeleri kapsayan, öğrencilere ve profesyonellere yönelik çok çeşitli öğrenme kaynaklarına erişin.

Azure

Azure kaynak merkezini ziyaret edin

Ücretsiz Azure eğitim ve sertifika programlarını, Azure kullanım kılavuz videolarını, analiz uzmanı raporlarını ve elektronik kitapları keşfedin.

Hemen keşfedin

Dizüstü bilgisayarda çalışan bir erkek ve kadın

Öğrenci geliştiriciler

Teknoloji kariyerinize hızlı başlangıç yapın

Bulut teknolojileri hakkında bilgi edinin ve öğrencilere yönelik araçlar ve programlarla geliştirici becerilerinizi geliştirin.

Öğrenmeye başlayın

Etkinlikler ve web seminerleri

Azure etkinliklerini ve web seminerlerini keşfedin

Azure uzmanları ve geliştiricileriyle dijital ve yüz yüze etkinliklerde ve sanal eğitimlerde bağlantı kurun.

Hemen kaydolun

Veritabanı parçalama, her birinde tüm verilerin ayrı bir alt kümesinin bulunduğu bir parçanın barındırıldığı birden çok sunucuda büyük bir veritabanını yatay olarak ölçeklendirme işlemidir. Parçalama, tek bir büyük sunucuya dayanmak yerine sorguları ve depolamayı makineler arasında yayarak büyüyen veri hacimlerini ve kullanıcı trafiğini etkili bir şekilde işlemek için kullanılır.
Hem parçalama hem de bölümleme, büyük bir veritabanını daha küçük alt kümelere ayırarak veritabanı işlemlerini iyileştirir. Öte yandan bölümleme verileri aynı sunucuda bölerken, parçalama verileri birden çok sunucuya dağıtır. Çoğaltma, yedeklilik için aynı veri kümesinin birden çok kopyasının farklı sunucularda tutulmasını ifade eder.
Evet, veritabanı parçalama uygulama performansını ve ölçeklenebilirliğini geliştirir. Verileri ve iş yüklerini parçalar arasında dağıtarak, parçalama sorgu yanıt sürelerini kısaltır ve hataya dayanıklılığı artırır. Kuruluşlar uygulamaları yatay olarak da ölçeklendirebilir Parça anahtarlarının ve parça stratejilerinin seçimi, veri parçalama optimizasyonu açısından çok önemlidir.
Evet, Azure ve diğer bulut platformları veritabanı parçalama için yerleşik destek sunar. Örneğin, Azure SQL Veritabanı parça oluşturmayı ve yönetimini basitleştiren bir istemci kitaplığı da dahil olmak üzere veritabanı ölçeklendirmeyi iyileştirmek için çeşitli araçlar sağlar.

Azure mobil uygulamasını edinin