Почему происходит масштабирование данных при работе с большими объемами информации?

Масштабрование данных происходит при работе с большими объёмами информации, потому что обычные инструменты не могут обработать их эффективно. practicum.yandex.ru На это уходит слишком много времени. practicum.yandex.ru

Для обработки больших данных применяют особое ПО, которое работает по технологии MapReduce. practicum.yandex.ru Сначала алгоритм отбирает данные по заданным параметрам, затем распределяет между отдельными узлами, серверами или компьютерами, а потом они одновременно обрабатывают эти сегменты данных параллельно друг с другом. practicum.yandex.ru

Также необходимость масштабирования базы данных возникает, когда к этому подталкивают текущие или будущие бизнес-потребности проекта. platformv.sbertech.ru Например, решения перестают отвечать требованиям рынка или рост компании опережает текущие возможности по обработке данных. platformv.sbertech.ru

Существует два стандартных механизма масштабирования: habr.com

1. Вертикальное. habr.com В сервер добавляют память и диски. habr.com Однако у этого метода есть свои пределы — по количеству ядер на процессор, количеству процессоров, объёму памяти. habr.com
2. Горизонтальное. habr.com Используют много машин и распределяют данные между ними. habr.com Чтобы поместить данные в кластер, их нужно шардировать — то есть для каждой записи определить, на каком конкретно сервере она будет размещена. habr.com