Replicação & Sharding

[Sascha]

1. Introdução


Sistemas de banco de dados distribuídos muitas vezes precisam lidar com grandes volumes de dados, alta disponibilidade e tolerância a falhas. Para atender essas demandas, duas técnicas fundamentais são amplamente utilizadas: replicação e sharding.

2. O que é Replicação?


Replicação é o processo de copiar e manter os mesmos dados em múltiplos servidores

? Como funciona:

• Um servidor principal aceita operações de escrita.
• Um ou mais servidores secundários Replicas mantêm cópias sincronizadas dos dados.
• As réplicas geralmente são atualizadas de forma assíncrona ou semissíncrona.

Vantagens:

• Alta disponibilidade: se o servidor principal falhar, uma réplica pode assumir seu papel.
• Melhor desempenho de leitura: consultas podem ser distribuídas entre os nós.
• Backups mais seguros: réplicas podem ser usadas para realizar backups sem impactar o sistema principal.

3. O que é Sharding?


Sharding é o processo de dividir os dados em partes menores chamadas (Região, tipo ou por hashing) de "shards", que são armazenadas em diferentes servidores.

? Como funciona:

• Cada shard contém uma fração dos dados, baseada em uma chave (ex: ID do cliente).
• Cada servidor armazena apenas uma parte dos dados totais.
• Consultas são roteadas ao shard correto com base nessa chave.

Vantagens:

• Escalabilidade horizontal: mais servidores podem ser adicionados conforme o volume de dados cresce.
• Melhor desempenho de escrita e leitura: reduz a sobrecarga em cada servidor.
• Capacidade de armazenamento distribuída: dados grandes são particionados entre servidores.

4. Pode-se usar os dois juntos?


Sim! Em sistemas grandes, é comum combinar sharding + replicação:

• Cada shard pode ter suas próprias réplicas.
• Isso oferece escalabilidade e alta disponibilidade ao mesmo tempo.

5. Conclusão


Tanto replicação quanto sharding são técnicas essenciais no design de sistemas distribuídos modernos.

• Use replicação se seu foco for tolerância a falhas e desempenho de leitura.
• Use sharding se seu foco for escalabilidade e desempenho com grandes volumes de dados.

A escolha correta depende das necessidades específicas da aplicação e da infraestrutura disponível.

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