#%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D1%8B_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%B2%D1%8B%D1%81%D0%BE%D0%BA%D0%B8%D1%85_%D0%BD%D0%B0%D0%B3%D1%80%D1%83%D0%B7%D0%BE%D0%BA

2025-07-11

Как заставить вашу базу данных летать, а не ползать. Часть 3 – ещё три способа шардирования

Всем привет! И снова с вами Илья Криволапов – системный аналитик в SENSE, где мы вместе с командой трудимся над проектом одного из цветных банков РФ. Напоминаю, что в профессии я уже больше пяти лет и, несмотря на фамилию, прод все еще живой и здоровый (ну почти)! В свободное от работы время, я преподаю курс «Хранение и обработка больших объемов данных», где успел накопить немало наблюдений, кейсов и выводов, которые не хочется держать в столе. Поэтому всё самое полезное оформил в цикл статей на Хабре – рассказываю как строить базы данных с прицелом на рост и не сойти с ума под нагрузкой. В первой части мы говорили о базовых стратегиях масштабирования: вертикальной и горизонтальной. Покрутили в руках репликацию, рассмотрели кейсы, когда и как можно к ней обращаться. Во второй углубились в шардинг и разобрали три популярных подхода: по диапазону, хэшу и геозонам. А сегодня будет финальная, третья часть. В ней мы рассмотрим ещё три способа шардирования: директивный, круговой и динамический. Расскажу, как они устроены, когда применяются, в чём их сильные стороны и где скрывается подвох. Материал будет полезен всем, кто проектирует, масштабирует или просто поддерживает «здоровье» базы данных: DBA, архитекторам, DevOps-инженерам, аналитикам и разработчикам. Финальный рывок – поехали!

habr.com/ru/companies/it_sense

#репликация #репликация_баз_данных #базы_данных #sql #масштабирование_postgresql #шардирование #оптимизация_базы_данных #производительность_sql #базы_данных_для_высоких_нагрузок #ошибки_баз_данных

2025-06-23

Как заставить вашу базу данных летать, а не ползать. Часть 2 – когда репликации недостаточно и пора использовать шардинг

Всем привет! На связи снова Илья Криволапов — системный аналитик в SENSE, где мы трудимся на проекте одного из цветных банков РФ. Работаю в профессии уже пятый год и, несмотря на мою фамилию, с продом у нас в целом тёплые отношения. Помимо боевых задач, я преподаю курс «Хранение и обработка больших объемов данных» и за это время накопил немало практических кейсов и наблюдений. Всё это добро я решил не держать при себе и собрал самое полезное в виде ультимативного гайда по оптимизации и грамотному проектированию баз данных с расчетом на масштабирование, который сейчас публикую на Хабре. Цикл состоит из 3 частей. В первой мы обсудили два базовых подхода к масштабированию БД: вертикальный и горизонтальный. Поговорили о плюсах, минусах и о том, как делать точно не стоит. Во второй части – то есть сейчас – мы нырнём глубже в мир горизонтального масштабирования и разберем три первых способа шардирования : по диапазону, по хэшу и по географическим зонам. Я расскажу, как каждый из них работает, где пригодится и в каких случаях может дать сбой. Материал по-прежнему будет полезен всем, кто заботится о «здоровье» базы данных: DBA, архитекторам, DevOps-инженерам, аналитикам и разработчикам. Готовы продолжать? Тогда поехали!

habr.com/ru/companies/it_sense

#репликация #репликация_баз_данных #базы_данных #sql #масштабирование_postgresql #шардирование #оптимизация_базы_данных #производительность_sql #базы_данных_для_высоких_нагрузок #ошибки_баз_данных

2025-05-21

Секционируй и властвуй: делимся нетайными знаниями о секционировании в Postgres Pro

В арсенале Postgres Pro есть мощное, но порой недооцененное оружие — декларативное секционирование. Оно только звучит сложно, а на деле позволяет элегантно «нарезать» гигантские таблицы, превращая их из неповоротливых монстров в управляемые и быстрые структуры. Делимся нетайными знаниями, которые помогут оптимизировать запросы и упростить жизнь.

habr.com/ru/companies/postgres

#postgresql #postgres #секционирование #патрицирование #база_данных #postgres_pro #базы_данных #базы_данных_для_высоких_нагрузок

2025-05-19

Как заставить вашу базу данных летать, а не ползать. Часть 1 масштабирование и репликация

Всем привет! Меня зовут Илья Криволапов, тружусь системным аналитиком в SENSE на проекте одного из цветных банков РФ. В профессии я уже пятый год и, несмотря на фамилию, ломал прод всего лишь несколько незначительных раз (надеюсь). На досуге я преподаю в университете дисциплину «Хранение и обработка больших объемов данных» и за все время у меня накопилось много полезной информации. Непростительно хранить такой клад у себя в столе, поэтому я подготовил для читателей Хабра ультимативный гайд по оптимизации или хорошему такому, грамотному проектированию баз данных с расчетом на масштабирование. Всего в цикле будет 3 статьи. В первой поговорим о двух разных подходах масштабирования БД и о том, как лучше его делать и как лучше не делать (Никогда. Пожалуйста). Кому будет полезно? Всем отвечающим за «здоровье» базы данных: DBA, архитекторам, DevOps-инженерам, аналитикам и разработчикам. Согласны? Узнали? Тогда поехали!

habr.com/ru/companies/it_sense

#оптимизация_базы_данных #шардирование #репликация #масштабирование_postgresql #sql #производительность_sql #Базы_данных_для_высоких_нагрузок #ошибки_баз_данных

Client Info

Server: https://mastodon.social
Version: 2025.07
Repository: https://github.com/cyevgeniy/lmst