Какие стратегии масштабирования применяются для больших баз данных?

Нейро

На основе 5 источников

dzen.ru

Масштабирование баз данных: стратегии оптимизации производительности и масштабируемости | DST Global | Дзен

simpleone.ru

Виды и отличия методов масштабирования баз данных

proglib.io

Масштабирование и оптимизация базы данных: 7 эффективных методов

web-creator.ru

Масштабирование баз данных — партиционирование, репликация и шардирование

platformv.sbertech.ru

Масштабирование данных - горизонтальное и вертикальное: зачем нужно и как настроить

Некоторые стратегии масштабирования, которые применяются для больших баз данных:
Индексация. 1 3 Позволяет быстро находить и извлекать конкретную информацию без сканирования всей базы в поисках каждой отдельной записи. 3
Вертикальное масштабирование. 1 3 Заключается в увеличении аппаратных ресурсов сервера: установке более мощных CPU, большего объёма ОЗУ, замене устаревших HDD на SSD. 3
Горизонтальное масштабирование (шардинг). 1 5 Данные распределяются между несколькими параллельно работающими серверами, каждый из которых хранит свой фрагмент данных. 5
Денормализация. 1 Повышает производительность чтения за счёт уменьшения количества соединений благодаря стратегической избыточности данных. 1
Кэширование. 1 3 Часто запрашиваемые данные хранятся в высокоскоростном слое хранения отдельно от основной базы данных. 3
Репликация. 1 4 Данные копируются между серверами, что повышает доступность и надёжность. 1

Найти в Поиске

Ответ сформирован YandexGPT на основе текстов выбранных сайтов. В нём могут быть неточности.

Примеры полезных ответов Нейро на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Нейро.

Пожаловаться на контент

Пользовательское соглашение

Связаться с нами

Задать новый вопрос

Что такое Поиск с Нейро?