ভাগ করা একটি ডাটাবেসের "অনুভূমিক বিভাজন" এর অন্য একটি নাম। এটি পরিষ্কার হয়ে যাওয়ার জন্য আপনি সেই শব্দটির জন্য অনুসন্ধান করতে চাইতে পারেন।
উইকিপিডিয়া থেকে :
অনুভূমিক বিভাজন একটি নকশার নীতি, যার মাধ্যমে ডাটাবেস টেবিলের সারিগুলি কলাম দ্বারা বিভাজন (স্বাভাবিককরণ হিসাবে) পৃথক পৃথকভাবে রাখা হয়। প্রতিটি পার্টিশন একটি শার্ডের অংশ গঠন করে, যা পরিবর্তে একটি পৃথক ডাটাবেস সার্ভার বা শারীরিক অবস্থানের উপর অবস্থিত হতে পারে। সুবিধাটি হ'ল প্রতিটি টেবিলের সারি সংখ্যা হ্রাস পেয়েছে (এটি সূচকের আকার হ্রাস করে, ফলে অনুসন্ধানের কার্যকারিতা উন্নত করে)। যদি শারডিংটি তথ্যের কিছু বাস্তব-বিশ্বের উপর ভিত্তি করে থাকে (যেমন ইউরোপীয় গ্রাহকরা বনাম আমেরিকান গ্রাহকরা) তবে সহজেই এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে উপযুক্ত শার্পের সদস্যতা নির্ধারণ করা সম্ভব হবে এবং কেবল প্রাসঙ্গিক শারডকেই জিজ্ঞাসা করা যেতে পারে।
শারডিং সম্পর্কে আরও কিছু তথ্য:
প্রথমত, প্রতিটি ডাটাবেস সার্ভার একই টেবিল কাঠামোযুক্ত, অভিন্ন। দ্বিতীয়ত, ডেটা রেকর্ডগুলি যৌক্তিকভাবে একটি শার্পড ডাটাবেসে বিভক্ত হয়। পার্টিশনযুক্ত ডাটাবেসের বিপরীতে, প্রতিটি সম্পূর্ণ ডেটা রেকর্ড কেবলমাত্র একটি ডাটাবেসে সম্পাদিত সমস্ত CRUD অপারেশন সহ কেবলমাত্র একটি শार्ডে (ব্যাকআপ / অপ্রয়োজনীয়তার জন্য মিররিং না থাকলে) উপস্থিত থাকে। আপনি ব্যবহৃত পরিভাষা পছন্দ করতে পারেন না তবে এটি লজিকাল ডাটাবেসকে ছোট অংশে সংগঠিত করার বিভিন্ন উপায়ে উপস্থাপন করে।
আপডেট: আপনি এমভিসি ভঙ্গ করবেন না। যেখানে ডেটা সংরক্ষণ করবেন তা সঠিক শারদ নির্ধারণের কাজটি আপনার ডেটা অ্যাক্সেস স্তর দ্বারা স্বচ্ছভাবে সম্পন্ন হবে। সেখানে আপনাকে আপনার ডাটাবেসটি শারড করার জন্য ব্যবহৃত মানদণ্ডের ভিত্তিতে সঠিক শারড নির্ধারণ করতে হবে d (আপনার অ্যাপ্লিকেশনটির কয়েকটি কংক্রিটের উপর ভিত্তি করে আপনাকে যখন ম্যানুয়ালি ডাটাবেসটিকে কিছু আলাদা শারডে ছড়িয়ে দিতে হবে।) তারপরে সঠিক শার্পটি ব্যবহার করার জন্য আপনাকে ডাটাবেস থেকে / ডেটা লোড করার সময় এবং সংরক্ষণ করার সময় আপনাকে যত্ন নিতে হবে।
হয়তো এই উদাহরণে জাভা কোড সঙ্গে এটি কিছুটা পরিষ্কার (এটা সম্বন্ধে তোলে হাইবারনেট shards প্রকল্প), কিভাবে এই একটি বাস্তব জগতে দৃশ্যকল্প কাজ হবে।
" why sharding" কে সম্বোধন করার জন্য: এটি মূলত কেবলমাত্র প্রচুর ডেটা সহ খুব বড় স্কেল অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য। প্রথমত, এটি ডাটাবেস প্রশ্নের জন্য প্রতিক্রিয়া বার হ্রাস করতে সহায়তা করে। দ্বিতীয়ত, আপনি একটি বড় সার্ভারের পরিবর্তে আপনার ডেটা হোস্ট করতে আরও সস্তা, "লোয়ার-এন্ড" মেশিন ব্যবহার করতে পারেন যা সম্ভবত আর যথেষ্ট নয়।
