Масштабируемость в современных системах управления базами данных (СУБД) работает за счёт добавления или удаления ресурсов, чтобы справляться с изменяющимися требованиями. 1

Есть несколько подходов к масштабированию:

• Вертикальное масштабирование. 23 Традиционный способ наращивания вычислительных мощностей. 3 Вместо небольшого сервера приобретается более крупный многопроцессорный сервер или кластер серверов. 3 Этот подход помогает справиться с пиками в рабочих нагрузках, когда текущий уровень производительности не может удовлетворить все требования. 2
• Горизонтальное масштабирование. 23 Подход к наращиванию вычислительных мощностей системы с помощью добавления в систему новых вычислительных узлов. 3 Вместо одного сервера множество объединённых между собой серверов разделяют нагрузку между собой. 3 Этот подход позволяет оперативно наращивать производительность системы. 3
• Партиционирование. 3 Разбиение больших таблиц на логические части. 3 Этот метод рекомендуется использовать, если в базе данных есть несколько огромных таблиц, причём чтение в большинстве случаев приходится только на самую последнюю их часть. 3
• Репликация. 13 Синхронное или асинхронное копирование данных с ведущих серверов на ведомые. 3 Этот метод масштабирования особенно удобен для редко обновляемых данных, таких как история транзакций или налоговые таблицы. 1
• Шардинг. 3 Разделение данных на уровне ресурсов. 3 Концепция шардинга заключается в логическом разделении данных по различным ресурсам исходя из требований к нагрузке. 3

Также существует автоматическое масштабирование — процесс автоматического и динамического согласования ресурсов с требованиями к производительности системы. 2