Что такое шардирование и репликация?

Репликация

Репликация — это механизм, при котором копия данных поддерживается на нескольких серверах. Базовый вариант:

• master (primary) — узел, куда идут операции записи INSERT/UPDATE/DELETE;

• replica (standby/slave) — один или несколько узлов, которые получают изменения от мастера и содержат его копию.

Основные цели репликации:

• отказоустойчивость: если мастер падает, можно переключиться на реплику;

• масштабирование чтения: читать можно и с реплик (read‑replicas), разгружая мастер;

• геораспределение: ближе к пользователю можно держать реплику для быстрых чтений.

Важно помнить о возможной задержке репликации: данные могут появиться на реплике с небольшой задержкой относительно мастера.

Шардирование

Шардирование (sharding) — это разделение базы на несколько независимых фрагментов (шардов), каждый из которых хранится на своём сервере/кластере.

Пример: у вас есть таблица users, и вы решаете хранить пользователей с id от 1 до 1 000 000 на одном сервере, от 1 000 001 до 2 000 000 — на другом и т.д. Каждый такой диапазон — отдельный шард.

Цели шардирования:

• горизонтальное масштабирование записи и хранения: данные и нагрузка распределяются между несколькими серверами;

• обход ограничений одного узла по диску, памяти, CPU.

Шардирование сложнее репликации, потому что:

• данные распределены, к разным шардам могут идти разные запросы;

• нужно продумывать «ключ шардирования» (по какому полю делим: user_id, регион, хэш и т.п.);

• сложнее делать запросы, которые затрагивают несколько шардов (глобальные агрегации, JOIN между шардами);

• менять схему шардирования потом дорого.

Как они сочетаются

Шардирование и репликация не взаимоисключают друг друга:

• каждый шард может иметь свою репликацию (master + несколько replicas);

• итоговая архитектура может быть: несколько шардов, и у каждого — свой набор реплик для чтения и отказоустойчивости.

Формулировка уровня middle

Репликация копирует одни и те же данные на несколько узлов, чтобы повысить доступность и масштабировать чтение. Шардирование делит данные на части и распределяет их по разным узлам, чтобы масштабировать хранение и запись. На практике часто комбинируют: шардирование по ключу и репликация внутри каждого шарда.