Как клиент-серверные СУБД обрабатывают большие объемы данных?

Клиент-серверные СУБД обрабатывают большие объёмы данных с помощью масштабируемости и параллельной обработки. sky.pro www.osp.ru

Масштабируемость позволяет системе расти и адаптироваться к увеличивающимся требованиям. sky.pro Когда данные перестают помещаться на один сервер, применяют горизонтальное масштабирование: используют множество машин и распределяют данные между ними. habr.com Такие наборы машин называют кластерами. habr.com

Параллельная обработка данных (MPP, Massive Parallel Processing) предполагает выделение необходимой вычислительной мощности нескольким различным узлам. learning.infoteam.msk.ru В таких СУБД задачи распределяются по многим узлам и выполняются параллельно. www.osp.ru

Некоторые системы, которые обрабатывают большие объёмы данных:

• ClickHouse. tproger.ru Подходит для аналитики, статистических исследований, обработки большого количества данных и запросов в реальном времени. tproger.ru В ClickHouse данные вносятся не в строки, а в колонки двумерной таблицы, что повышает производительность веб-сервисов. tproger.ru
• Arenadata DB (ADB). www.osp.ru Кластерная СУБД, предназначенная для хранения и обработки больших объёмов данных — от десятков терабайт до десятков петабайт. www.osp.ru Кластер состоит из множества серверов, которые работают параллельно, распределяя данные и нагрузку между собой. www.osp.ru