Теория, лежащая в основе шардинга баз данных, кажется простой.

Но как она реализуется в реальных базах данных?

Рассмотрим это на примере MongoDB (одной из самых популярных баз данных NoSQL)

Основы

Для шардинга в MongoDB необходим кластер.
Кластер - это группа взаимосвязанных серверов или узлов.

Для горизонтального масштабирования можно просто увеличить количество серверов.

Кластер состоит из трех частей:
- Шард
- Маршрутизатор Mongos
- Маршрутизатор конфигурации

Рассмотрим каждую часть:

✅ Шард

Шард - это подмножество данных.
Данные разделяются между группой шардов.
Каждый шард развертывается как набор реплик.

Это замечательная вещь...
...потому что вы получаете репликацию и автоматическое восстановление данных после отказа системы.

Но никаких прямых запросов к шарду не поступает.

✅ Маршрутизатор Mongos

Mongos Router играет ключевую роль в кластере Все запросы направляются на Mongos Router.

Он выполняет две важнейшие задачи:
- Маршрутизация запросов и балансировка нагрузки
- Кэширование метаданных

Маршрутизатор выступает в роли посредника для получения данных с реальных шардов.

✅ Серверы конфигурации

Серверы конфигурации работают как отдельный набор реплик.
Они хранят метаданные для кластера шардов MongoDB.
Метаданные - это как индекс для вашего кластера.

В них хранится такая информация, как:
- Как организованы данные?
- Какие компоненты присутствуют в кластере.

Вот как выглядит весь процесс:

- Код приложения запрашивает данные
- Маршрутизатор Mongos получает запрос
- Маршрутизатор проверяет сервер Config Server, чтобы найти, на каком шарде находятся данные
- Запрос направляется на соответствующий шард
- Данные возвращаются в приложение