Escalabilidad base de datos

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A alto nivel, tanto la escalabilidad como la elasticidad ayudan a mejorar la disponibilidad y el rendimiento cuando la demanda es cambiante, especialmente cuando los cambios son imprevisibles. Si los datos no están disponibles, las aplicaciones no pueden funcionar. Si las aplicaciones no pueden funcionar o lo hacen lentamente, la empresa pierde negocio. Por lo tanto, es importante poder garantizar que las bases de datos se mantengan en línea y operativas.

La escalabilidad se refiere a la capacidad de un sistema para manejar una cantidad creciente de trabajo, o su potencial para realizar más trabajo total en el mismo tiempo transcurrido cuando se amplía la potencia de procesamiento para acomodar el crecimiento. Se dice que un sistema es escalable si puede aumentar su carga de trabajo y su rendimiento cuando se añaden recursos adicionales.

Un aspecto relacionado con la escalabilidad es la disponibilidad y la capacidad del SGBD para someterse a la administración (por ejemplo, cambios de esquema) y al servicio (por ejemplo, actualizaciones y mantenimiento) sin afectar a las aplicaciones y a la accesibilidad del usuario final. Un sistema escalable puede modificarse para adaptarse a las cargas de trabajo cambiantes sin que ello afecte a su accesibilidad, lo que garantiza la disponibilidad continua incluso cuando se realizan modificaciones.

Definir la escalabilidad en la base de datos

Internos de la base de datos de Git V: escalabilidadEsta quinta y última parte de nuestra serie de blogs que exploran los internos de Git muestra varias estrategias para escalar tus repositorios Git que coinciden con las técnicas de fragmentación de bases de datos relacionadas.

  Diferencia entre base de datos relacional y no relacional

Cuando la base de datos en el núcleo de una aplicación se acerca a los límites de escala de un único nodo de base de datos, una estrategia común es fragmentar la base de datos. Al dividir la base de datos en múltiples componentes, podemos escalar más allá de los límites de un solo nodo.

En el caso de Git, los grandes repositorios pueden tener una sensación similar. Aunque existen algunos monorepos extremadamente grandes que funcionan con éxito, requieren una atención cuidadosa y características avanzadas. Para algunos, ese esfuerzo es mejor emplearlo en fragmentar el repositorio. Al igual que la fragmentación de una base de datos de aplicaciones, hay muchas maneras de dividir un repositorio Git, con varias compensaciones.

Algunas bases de datos de aplicaciones incluyen la fragmentación horizontal automática basada en una clave de fragmentación, que suele ser una cadena literal que puede ser ordenada lexicográficamente para que los valores relacionados aparezcan en la misma fragmentación debido a un prefijo común en la clave de fragmentación. No hay una manera inmediata de separar el almacén de objetos de Git de esta manera. Los IDs de los objetos son hashes del contenido del objeto y tienen prefijos esencialmente aleatorios.

¿Qué es la escalabilidad vertical y horizontal en la base de datos?

ResumenUna vez que ha diseñado su base de datos, especialmente cuando da soporte a una solución basada en la web o en la nube, necesita estar seguro de que puede crecer si el negocio al que da soporte la aplicación tiene éxito. La escalabilidad consiste en asegurarse de que puede hacer frente a muchos usuarios simultáneos o a enormes cantidades de datos, o ambas cosas. Esto es cada vez más importante en la era del Big Data. Este capítulo consta de dos partes principales. En primer lugar, se examinan las estrategias para hacer frente al aumento del número de usuarios de un sistema y, a continuación, se estudian los enfoques alternativos para gestionar el crecimiento de los datos almacenados y consultados. Como siempre, hay que encontrar equilibrios. Algunas soluciones de escalabilidad pueden causar problemas de rendimiento y pueden ser bastante caras, por ejemplo. Analizamos la diferencia entre los enfoques de escalabilidad autónomo, cliente/servidor y distribuido, y exploramos las restricciones de diseño que cada enfoque impone a los profesionales de las bases de datos. También revisamos la diferencia entre el escalado horizontal y el vertical, y los enfoques Shared Nothing o Shared Everything.Palabras claveEstas palabras clave han sido añadidas por la máquina y no por los autores. Este proceso es experimental y las palabras clave pueden actualizarse a medida que mejore el algoritmo de aprendizaje.

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Escalado horizontal de la base de datos

El creciente uso de aplicaciones en la nube está haciendo que el tráfico de datos en Internet se dispare. Según la reconocida consultora Forrester, el mercado de la computación en la nube pública superará los 230.000 millones de dólares en 2019. Esta cifra es muy superior a los 100.000 millones de dólares registrados en 2016. Según Cisco, en 2022 el tráfico IP alcanzará los 396 Exabytes (EB) mensuales.

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Las bases de datos son esenciales en las aplicaciones utilizadas por las empresas. Cada vez se utilizan en un mayor número de programas y herramientas, y las organizaciones no pueden dejar que se saturen. Por ello, la escalabilidad de las bases de datos y de los servidores es uno de los retos más importantes para los desarrolladores.

Este enfoque implica añadir más recursos físicos y virtuales al servidor subyacente donde se almacena la base de datos: añadir más potencia de cálculo (CPU), más memoria o más capacidad de almacenamiento. Este es el enfoque tradicional, que consiste en utilizar un servidor más grande para soportar todos los datos.

Este enfoque consiste en añadir más instancias o nodos a la base de datos para intentar hacer frente a una mayor carga de trabajo. Esto significa que cuando una organización necesita una mayor capacidad, simplemente añade más servidores al clúster. Además, este clúster suele estar compuesto por servidores más pequeños y baratos.

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