Bu yazıda, büyük veri setleriyle çalışan uygulamaların performans sorunlarını çözmek için MySQL veritabanında sharding ve partisyonlama yöntemlerinin kullanımı ele alınmaktadır Sharding, veri kümesini daha küçük parçalara ayırmaya ve farklı sunuculara dağıtmaya olanak tanırken, partisyonlama, veriyi daha küçük bölümlere ayırmak için kullanılır Dikey ve yatay partisyonlama uygulamaları kullanabilir ve verileri sütunlara göre veya belirli bir kategoriye göre ayırabilirsiniz Sharding ve partisyonlama, performansı artırırken veri bütünlüğünü de koruyarak veritabanı yönetimini kolaylaştırır

Bu yazıda, MySQL veritabanında sharding ve partisyonlama kullanarak veri aramanın ve tonlamanın en iyi uygulamaları ele alınacaktır. Büyük veri kümeleriyle çalışan uygulamalar, tek bir sunucuda veri depolama ve tonlama performansını etkileyecek kadar büyük olabilir. Bu durumda, sharding ve partisyonlama yöntemleri kullanarak veri kümesini farklı sunuculara bölerek performans sorunlarını çözebilirsiniz.

Sharding, büyük bir veri kümesini daha küçük parçalara ayırmanın bir yoludur. Öte yandan, partisyonlama, veri bütünlüğünü koruyarak büyük veri setlerini daha küçük bölümlere ayırmak için bir tekniktir. Veri yapısına, performans gereksinimlerine ve büyük veri kümelerinin yönetimine bağlı olarak, dikey ve yatay partisyonlama uygulamaları kullanılabilir. Bunun yanı sıra, sharding uygulama yöntemleri arasında hash sharding ve range sharding bulunmaktadır.

Sharding Nedir?

Sharding, büyük bir veri kümesini daha küçük parçalara ayırmanın bir yoludur. Bu yöntem, veritabanının farklı sunuculara bölünmesi, her sunucunun daha küçük bir veri kümesiyle çalışması anlamına gelir. Sharding, veritabanı uygulamalarındaki performans sorunlarını çözmek için sıkça kullanılır.

Büyük veri kümesi, bir sunucuda depolanamayacak kadar büyük olduğunda, sharding yöntemi kullanılır. Bu yöntem ile veriler bölümlere ayrılır ve farklı sunuculara dağıtılır. Verilerin parçalara bölünmesi, yükün her sunucu arasında daha eşit şekilde dağıtılmasına yardımcı olur ve uygulamanın genel performansını artırır.

Bu yöntem, özellikle yüksek trafikli sitelerde kullanılır ve hızlı yanıt süreleri sağlar. Sharding, tüm veritabanının bir sunucuda depolanmasına kıyasla daha uygun maliyetli ve ölçeklenebilir bir çözümdür.

Partisyonlama Nedir?

Partisyonlama, büyük veri setlerinin daha küçük parçalara ayrılarak veri bütünlüğünün korunmasını sağlayan bir tekniktir. Bu yöntem sayesinde, işlem gücü ihtiyacının azalması ile birlikte veritabanının performansı artırılabilir.

Büyük veri setleri, birçok faktörden etkilenebilir ve hızlı bir biçimde erişimi sorunlu hale gelebilir. Bu nedenle, partisyonlama işlemi, veri erişimi ve yükün eşit dağılımını kolaylaştırmak için kullanılır.

Partisyonlama yöntemi, veri tabanında dikey ve yatay olarak uygulanabilir. Dikey partisyonlama, bir tablodaki sütunları farklı parçalara bölerek verileri ayırır. Bu yöntemde, her sütun farklı bir tablo oluşturmak için kullanılabilir. Örneğin, müşteri verileri bir tabloda, ürün verileri ise başka bir tabloda saklanabilir.

Yatay partisyonlama, bir tablonun belirli bir sütununa göre verileri farklı parçalara ayırır. Bu yöntemde, coğrafi konum gibi belirli bir kategori üzerinden partisyonlama yapılabilir. Örneğin, ABD'deki müşteriler bir bölümde, Avrupa'daki müşteriler ise başka bir bölümde saklanabilir.

Partisyonlama, büyük veri kümelerinin yönetimi için etkili bir tekniktir. Herhangi bir uygulama için hangi yöntemin kullanılacağı işlem gücü ihtiyacına, veri yapısına ve büyük veri kümelerine bağlıdır.

Dikey Partisyonlama

Dikey partisyonlama, büyük veri setlerinde performansı artırmak için sütunları farklı tablolara bölmeyi amaçlayan bir yöntemdir. Bu yöntem, tablodaki sütunların birbirleriyle ilişkili olmadığı durumlarda özellikle kullanışlıdır. Örneğin, bir e-ticaret sitesinde müşteri verileri bir tabloda, ürün verileri ise başka bir tabloda saklanabilir.

Müşteri Tablosu	Ürün Tablosu
isim	ürün adı
soyisim	fiyat
adres	stok miktarı

Dikey partisyonlama, tablonun boyutunu küçültür ve yalnızca gerekli sütunları seçerek yüklenmesini sağlar. Bu, genellikle daha hızlı veri erişimine ve daha verimli sorgulamalara imkan tanır. Ayrıca, farklı sütunlar için farklı saklama teknikleri kullanarak veri bütünlüğünü daha kolay korumak mümkündür.

Örneğin:

Örneğin, bir e-ticaret platformunda, müşteriler ve ürünler tabloları vardır. Dikey partisyonlama ile, müşteri tablosundaki sütunlar ayrı bir tabloda tutulabilir. Örneğin, müşteri adı, soyadı, adresi ve telefon numarası gibi bilgiler customer_info tablosunda, müşteri ID ve e-posta adresi gibi diğer bilgiler customer_login_info tablosunda tutulabilir. Benzer şekilde, ürünler tablosunda ürün ID, isim, fiyat ve açıklama gibi bilgiler product_info tablosunda, stok miktarı ve kategori gibi diğer bilgiler ise product_stock_info tablosunda yer alabilir. Bu, veritabanının yönetimini daha kolay hale getirir ve daha iyi bir performans sağlar. Dikey partisyonlama, sadece gerektiğinde gerekli verilerin yüklenmesi sayesinde veritabanı yükünü azaltır, böylece sistemin çalışması daha hızlı olur.

müşteri

Müşteri, bir işletme için hayati öneme sahip bir bileşendir. Genellikle bir müşteri, işletmenin sunduğu ürün veya hizmeti satın alır ve işletmenin gelirinde önemli bir paya sahip olur. Bu nedenle, müşterilerin yönetimi ve müşteri verilerinin saklanması işletmeler için çok önemlidir.

MySQL veritabanı kullanarak müşteri verilerini yönetmenin birçok farklı yolu vardır. Dikey ve yatay partisyonlama yöntemleriyle müşteri verileri farklı tablolara ayrılabilir ve veri bütünlüğü korunabilir. Verilerin hızlı bir şekilde erişilmesini sağlamak için hash sharding yöntemi kullanılabilir veya verileri farklı sütunlara göre ayırmak için range sharding yöntemi kullanılabilir.

Müşteri ID	Ad	Soyadı	Email	Adres
1001	Ahmet	Karahan	ahmetkarahan@mail.com	İstanbul, Türkiye
1002	Ali	Can	alican@mail.com	Ankara, Türkiye
1003	Ayşe	Kara	aysekara@mail.com	İzmir, Türkiye

Yukarıdaki tablo, müşteri verilerinin bir örneğidir. Verileri dikey partisyonlama kullanarak saklamak isterseniz, müşterilerin kişisel bilgilerini bir tabloda saklayabilir ve satın alma geçmişlerini başka bir tabloda saklayabilirsiniz. Ayrıca, müşterilerin isimlerine veya ikamet ettikleri yere göre verileri farklı tablolara ayırmak için yatay partisyonlama yöntemini kullanabilirsiniz.

Bir işletmenin müşteri verilerini doğru bir şekilde yönetmesi, müşterilerin memnuniyetini artırırken aynı zamanda işletmenin gelirlerini de artırabilir. MySQL sharding ve partisyonlama yöntemleri kullanarak müşteri verilerinin doğru bir şekilde yönetilmesi, işletmelerin başarısını artırabilir.

verileri bir tabloda,

dikey partisyonlama yöntemi ile verileri farklı parçalara bölmek anlamına gelmektedir. Örneğin, müşteri verileri bir tabloda, ürün verileri başka bir tabloda saklanabilir. Bu yöntem, veri bütünlüğünü korur ve performansı artırır. Ayrıca, sadece gerektiğinde gereksinim duyulan veriler yüklenir. Dikey partisyonlama kullanımı, daha büyük veri kümelerinin yönetimini de kolaylaştırır. Bu yöntem, bir tabloda yer alan tüm sütunları ve her bir sütundaki verileri ele alır. Bu sayede, veriler daha küçük parçalara bölündüğünden, verilerin yüklenmesi ve erişimi daha hızlı ve daha kolay hale gelir.

ürün

Ürün

Bir uygulama içerisinde, ürün verilerini depolamak için veritabanında ayrı bir tablo kullanmak gerekecektir. Ürün tablosu, bir ürünün sahip olabileceği özellikleri ve fiyat bilgilerini içerecektir. Özellikler için yeni sütunlar eklemeye ihtiyaç duyulabilir.

Ürün tablosunda, her bir ürünün benzersiz bir kimliği, ismi, ürün kodu, fiyatı gibi bilgiler tutulur. Ayrıca, ürün açıklaması, fotosu ve kategori bilgileri de eklenerek, müşterilerin aradıkları ürünü daha kolay bulmasına yardımcı olunabilir. Ürünlerin stok durumları da ürün tablosunda takip edilerek, sipariş yönetimi için kolaylık sağlanabilir.

Başka bir veri kümesindeki verilerle de ilişkili olabileceğinden, ürün tablosunun diğer tablolarla uyumlu olması gerektiği unutulmamalıdır. Örneğin, müşterilerin sipariş geçmesi durumunda, sipariş verileri ve ürün verileri arasında bir bağlantı kurulması gerekecektir.

verileri başka bir tabloda saklanabilir.

Dikey partisyonlama yöntemi, büyük veri kümesini sütunlara göre bölerek verileri farklı tablolara dağıtarak daha kolay yönetim sağlar. Örneğin, müşteri verileri bir tabloda, ürün verileri ise başka bir tabloda saklanabilir. Bu yöntem veri yükünü azaltarak performansı artırır ve sadece gerektiğinde gerekli verilerin yüklenmesini sağlar. Ayrıca verilerin bütünlüğünü korur ve veri kaybını en aza indirir.

Dikey Partisyonlama Avantajları

Dikey partisyonlama, performansı artırarak veritabanının genel performansını iyileştirir. Bu yöntem, gerektiğinde sadece gerekli verileri yükleyerek veritabanında kaynak kullanımını optimize eder.

Bu avantajların yanı sıra, dikey partisyonlama, tablolardaki sütunları yalnızca belirli bir şekilde yeniden düzenleyerek basitleştirir ve veri kaybını azaltır. Örneğin, müşteri verileri bir tabloda saklanırken, diğer ürün verileri başka bir tabloda saklanabilir.

Böylece, dikey partisyonlama, büyük ve karmaşık veri setleri ile çalışırken veri erişimini kolaylaştırır ve performansı artırır.

Yatay Partisyonlama

Yatay Partisyonlama, bir tablodaki belirli bir sütuna göre verileri farklı parçalara ayıran bir uygulamadır. Örneğin, müşteri verileri coğrafi bölgeye göre ayrılabilir, böylece ABD'deki müşterilerin verileri bir bölümde, Avrupa'daki müşterilerin verileri ise başka bir bölümde saklanabilir.

Yatay Partisyonlama, veri erişimini hızlandırarak performansı artırır ve büyük veri kümelerine erişimi kolaylaştırır. Bu uygulama, büyük veri setlerine sahip olan şirketler için son derece yararlıdır. Yatay Partisyonlama, veri grupları arasındaki ilişkileri koruyarak veri bütünlüğünü de korur.

Yatay Partisyonlama kullanılırken, verinin nasıl dağıtılacağına karar vermeye yardımcı olan birçok faktör vardır. Bunlar arasında veri yapısı, performans gereksinimleri ve büyük veri kümeleri yer alır. Hangi faktörlerin en önemli olduğu, hangi yöntemin uygulanacağına karar vermenize yardımcı olur.

Yatay Partisyonlama, diğer birçok partisyonlama yöntemiyle birlikte kullanılabilir. Veri kümesinin yapısına, büyüklüğüne ve diğer faktörlere bağlı olarak, yatay partisyonlama diğer bölümlerle birlikte kullanılabilir. Veri yönetiminde doğru partisyonlama yöntemlerinin kullanılması, veri tabanı yöneticileri için son derece önemlidir.

Örneğin:

Yatay partisyonlama ile bir müşteri veritabanı coğrafi kriterlere göre bölünebilir. Kanada'da yaşayan müşteriler bir bölümde saklanabilirken, Brezilya'da yaşayan müşteriler başka bir bölümde saklanabilir. Bu sayede, birden fazla bölgede faaliyet gösteren bir şirketin, farklı pazarlardan gelen müşteri verilerini ayrı ayrı yönetmesi daha kolay hale gelir. Ayrıca, işlemler daha hızlı gerçekleştiği için performans artışı sağlar. Bu yöntem ile daha az veri saklamak gerektiği için depolama maliyetleri de düşebilir. Ancak, verileri ayrı ayrı yönetmek zor olabildiğinden, bazı durumlarda bu yöntem kullanışsız olabilir.

müşteri

Müşteriler, birçok farklı işlemde veritabanındaki önemli verilerdir. Müşteri verileri, isimler, adresler, telefon numaraları, e-posta adresleri ve daha birçok kişisel bilgiyi içerebilir. Müşteri verileri genellikle yatay partisyonlama yöntemi kullanılarak ayrıştırılır. Bu, müşterilerin coğrafi bölgelere veya demografik özelliklere göre ayrıştırılmasını sağlar.

Örneğin, bir e-ticaret sitesi, müşterilerini coğrafi bölgelere göre ayırabilir. Böylece, ABD'deki müşteriler bir sunucuda, Avrupa'daki müşteriler ise başka bir sunucuda depolanabilir. Bu, büyük bir müşteri veritabanı yönetirken veritabanı performansını arttırmak için etkili bir yöntemdir.

verileri coğrafi yere göre ayrılabilir (ABD'deki müşteriler bir bölümde, Avrupa'daki müşteriler başka bir bölümde).

Yatay partisyonlama, büyük veri kümelerinde kullanılan bir partisyonlama tekniğidir. Bu yöntem, bir tablonun belirli bir sütununa göre verileri farklı parçalara ayırır. Örneğin, müşteri verileri coğrafi yere göre ayrılabilir. ABD'deki müşteriler bir bölümde, Avrupa'daki müşteriler başka bir bölümde saklanabilir.

Yatay partisyonlama, büyük veri kümesine erişimi kolaylaştırır ve performansı artırır. Özellikle farklı coğrafi konumlardaki verilerin ayrı olarak saklanması gerektiğinde kullanışlıdır. Ayrıca, tablonun boyutu büyüdükçe performansı iyileştirir ve sorgulama hızını artırır. Yatay partisyonlama, veriler arasında bir ilişki varsa bu ilişkinin korunmasını sağlamak için de kullanılabilir.

Yatay Partisyonlama Avantajları

Yatay partisyonlama, büyük veri kümelerini farklı bölümlere ayırarak performansı artırır. Bu yöntemle doğru şekilde uygulandığında, veriye erişim süreleri azaltılabilir. Ayrıca, büyük veri kümesine erişim kolaylaşır ve yönetimi daha rahat hale gelir.

Bir başka avantajı da, yatay partisyonlama ile daha az kaynakla daha fazla veri işlenebilir. Bu yöntem, uygulamaların daha büyük bir veri kümesiyle başa çıkmasını sağlar, dolayısıyla şirketlerin kaynaklarını daha verimli kullanmalarına yardımcı olur. Ayrıca, yatay partisyonlama, bir veri kaynağına yoğun talep olduğunda, yükü kolayca paylaştırabilir.

Yatay partisyonlama, coğrafi bölgeler veya dil kullanımı gibi özelliklerin değiştiği durumlarda kullanışlıdır. Bu sayede, kullanıcının ihtiyaç duyduğu verilere daha hızlı ve doğru bir şekilde erişebilir. Ayrıca, yatay partisyonlama uygulandığında, bir sunucunun çökmesi durumunda diğer sunucuların hizmete devam etmesi sağlanır. Bu sayede, uygulamanın sürekli olarak çalışması sağlanır.

Sharding Uygulama Yöntemleri

Sharding yöntemi, MySQL veritabanında veri yönetimini kolaylaştırmak için kullanılan önemli bir tekniktir.

Sharding uygulama yöntemleri, veritabanı verilerini farklı sunuculara bölerek işlem yapmayı mümkün kılar. Bu sayede, büyük bir veri kümesi kolayca yönetilebilir hale gelir. Sharding uygulama yöntemleri aşağıdaki gibi sınıflandırılabilir:

• Hash Sharding: Bu yöntemde, veritabanındaki veriler bir hash fonksiyonuna göre bölünür ve farklı sunuculara dağıtılır. Bu sayede, verilerin hızlı bir şekilde erişilebilmesi sağlanır ve sunucular arasında yük eşit olarak dağıtılır.
• Range Sharding: Bu yöntemde ise bir veya daha fazla sütuna göre veritabanı verileri farklı sunuculara dağıtılır. Bu yöntem sayesinde veriler küçük parçalara bölünerek daha kolay yönetilebilir hale gelir. Ayrıca, farklı veri grupları arasında ilişkiler varsa, bu ilişkilerin korunmasını sağlar.

Hangi yöntemin kullanılacağı, öngörülen performans gereksinimleri, veri kümesinin yapısı ve büyüklüğü gibi faktörlere bağlıdır. Ancak, sharding ve partisyonlama teknikleri, büyük veri kümelerinin yönetimini kolaylaştırmak için oldukça önemli bir çözüm sunar.

Hash Sharding

Hash sharding yöntemi, büyük bir veri kümesinin daha küçük parçalara bölünmesini sağlayarak daha kolay yönetilmesini sağlar. Bu yöntemde, veriler bir hash fonksiyonuna göre bölünerek farklı sunuculara dağıtılır. Her hash değeri, belirlenen sunuculardan birine yönlendirilir.

Hash değeri, verilerin dağıtımını belirleyen anahtar gibidir. Bu yöntem, verilerin hızlı bir şekilde erişilmesini sağlarken, sunucular arasında yükü eşit şekilde dağıtır. Ancak, bir sunucuda biriktirilen veriler yedeklenemez ve bu sunucu çöktüğünde veri kaybına neden olabilir.

Bu yöntemi kullanırken, bir hash fonksiyonu seçmek önemlidir. Doğru işlevi seçmek, verilerin dengeli bir şekilde dağılmasını sağlarken, yanlış seçim, verilerin aşırı yığılmasına ve bazı sunucuların aşırı yüklenmesine neden olabilir. Hash sharding yöntemi, büyük veri kümelerinin etkili bir şekilde yönetilmesini sağlar ve çevrimiçi işlemler için iyi bir seçenektir.

Hash Sharding Avantajları

Hash Sharding, büyük veri kümelerinde verilerin hızlı bir şekilde erişilmesi için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem sayesinde veriler, bir hash fonksiyonuna göre bölünerek farklı sunuculara dağıtılır. Bu da verilere hızlı bir şekilde erişilmesini sağlar.

Ayrıca, Hash Sharding yöntemi verilerin sunucular arasında eşit şekilde dağılmasını da sağlar. Böylece sunucular arasındaki yük dengesi korunmuş olur. Bu da yüksek performans ve veri bütünlüğü sağlar.

Range Sharding

Range Sharding, büyük bir veri kümesini yönetmenin en etkili yöntemlerinden biridir. Bu yöntem, verileri belirli bir sütuna göre bölerek farklı sunuculara dağıtır. Örneğin, bir şirketin müşterileri ABD'de, Avrupa'da ve Asya'da olabilir. Range Sharding kullanarak, bu müşterilerin coğrafi konumlarına göre verileri farklı sunuculara ayırabilirsiniz.

Bu yöntem, birkaç sütuna göre veri bölümlerinin oluşturulmasına izin verir, bu da verinin daha fazla özelleştirilmesini sağlar. Ayrıca, veri grupları arasındaki ilişkilerin korunmasını da sağlar. Örneğin, bir sipariş veritabanında, siparişlerin müşteri bilgilerine bağlı olduğu durumlarda range sharding kullanmak faydalı olabilir.

Range Sharding kullanmanın bir diğer büyük avantajı, yüksek performans sağlamasıdır. Büyük bir veri kümesi, farklı sunuculara dağıtıldığında, her sunucunun daha küçük bir veri kümesi yönetmesi gerektiği için daha hızlı yanıt verir. Bu da büyük veri kümesine erişimi kolaylaştırır.

Range Sharding Avantajları

Range Sharding yöntemi, bir veya daha fazla sütuna göre verileri farklı sunuculara ayırır ve birçok avantaja sahiptir.

• Verilerin küçük parçalara bölünmesini sağlar. Böylece her parçanın boyutu küçülür ve verilerin daha hızlı erişilmesini sağlar.
• Farklı veri grupları arasında ilişkiler mevcutsa, Range Sharding bu ilişkilerin korunmasını sağlar. Örneğin, bir tablodaki müşteri ve sipariş verileri arasındaki ilişki korunarak farklı sunuculara bölünebilir.
• Verilerin yedeklenmesi daha kolaydır. Veriler farklı sunuculara bölündüğünden, yedekleme işlemi de sunuculara bölünerek gerçekleştirilebilir.
• Performans artışını sağlar. Verilerin küçük parçalara bölünmesi ve her sunucunun sadece kendi parçasına erişebilmesi, veritabanının performansını olumlu yönde etkiler.
• Verilerin yükseltilmesi daha kolaydır. Verilerin yükseltilmesi, sadece ilgili sunucuda gerçekleştirilir. Böylece veritabanı yapılandırması daha kolay ve düzenli hale gelir.

Herhangi bir uygulama için hangi yöntemin kullanılacağının belirlenmesi

Herhangi bir uygulama için hangi yöntemin kullanılacağı, birkaç faktöre bağlıdır. İlk olarak, veri kümesinin büyüklüğü dikkate alınarak karar verilmelidir. Çok büyük veri kümeleri, sharding ya da partisyonlama yöntemlerinden birini kullanmayı gerektirir. Şayet küçük bir veri kümeniz varsa, partisyonlama daha uygun bir seçenek olabilir.

Diğer bir faktör, öngörülen performans gereksinimleridir. Veritabanının kullanımı performansı büyük ölçüde etkileyebildiğinden, performans gereksinimlerine göre en uygun yöntem belirlenmelidir. Son olarak, uygulamanın veri yapısı da dikkate alınmalıdır. Sharding ve partisyonlama işlemi, veri yapısına göre değişiklik gösterebilir. Sharding genellikle eşit boyutta parçalar halinde veri gruplarına bölünürken, partisyonlama farklı şekillerde yapılabilir.

Tablo ya da liste kullanarak farklı veri kümeleri için hangi yöntemin en uygun olduğunu belirleyebilirsiniz.

Veri Yapısı

Veri yapısı, bir uygulamanın en temel öğesidir ve hangi yöntemlerin uygun olabileceğini belirler. Örneğin, bir e-ticaret sitesi, müşteri bilgileri için dikey partisyonlamayı kullanabilir. Bu, müşteri adı ve adresi gibi temel bilgilerin bir tabloda saklanmasına izin verirken, diğer bilgiler (örneğin sipariş bilgileri) başka bir tabloda saklanabilir.

Aynı şekilde, bir finansal uygulama, bir kullanıcının tüm finansal işlemleri için yatay partisyonlamayı kullanabilir. Bu, belirli bir tarihten önceki tüm işlemlerin bir tabloda ve o tarihten sonra olan tüm işlemlerin başka bir tabloda saklanmasına izin verir.

Veri yapısına bağlı olarak, sharding veya partisyonlama yöntemleri kullanılabilir. Örneğin, bir online oyun, kullanıcı verilerini hash sharding kullanarak farklı sunuculara dağıtabilir. Bu, her bir sunucunun yalnızca belirli kullanıcılara erişmesini sağlar ve performansı arttırır.

Veri yapısı, uygulamanın işlevselliğini de belirler. Örneğin, bir haber web sitesi, konu başlıklarına ve yazarlar arasındaki ilişkilere dayalı olarak verileri yatay partisyonlama kullanarak bölümlere ayırabilir. Bu, her bir bölümün ayrıntılı bir şekilde yönetilmesine olanak tanır ve arama işlemlerinde performansı artırır.

Performans Gereksinimleri

Performans gereksinimleri, bir uygulamanın ne kadar hızlı ve verimli çalışması gerektiğini belirler. Eğer uygulama hızlı çalışmazsa, kullanıcılarda bir hayal kırıklığına neden olabilir ve müşteri kaybına yol açabilir. Bu nedenle, uygulama performansının iyileştirilmesi için uygun yöntemlerin seçilmesi gereklidir.

Performans gereksinimleri, veri bütünlüğünü koruyarak en iyi performansı sağlayacak yöntemin kullanılmasını belirler. Dikey partisyonlama, performans gereksinimleri nedeniyle tercih edilebilir. Bu yöntem, bir tabloyu farklı parçalara böler ve ihtiyaç duyulduğunda yalnızca gerektiği kadar veri yükler. Bu, uygulamanın daha hızlı çalışmasını sağlar.

Sharding uygulamalarında da performans gereksinimleri dikkate alınır. Range sharding teknolojisi, performans beklentilerine uyan bir yöntemdir. Verileri bir veya daha fazla sütuna göre farklı sunuculara ayırır ve büyük veri kümesine erişimi kolaylaştırır. Performans gereksinimleri ile uyumlu bir sharding yöntemi seçmek, uygulamanın hızlı ve etkili çalışmasını sağlar.

Büyük Veri Kümeleri

Büyük veri kümeleri, modern uygulamaların önemli bir özelliğidir ve bu durumun yönetimi, veritabanı şemalarının ve iş yükünün geliştirilmesi gerekliliğini doğurur. Büyük veri kümelerinin yönetimi, birçok önemli faktöre bağlıdır ve bunlar daha önce bahsedilen faktörlere ek olarak performanslı bir veri depolama planlamasını gerektirir.

Büyük veri kümelerinde, veri kümesi her nedense tek bir sunucuda tutulamaz. Bu nedenle büyük veri kümeleri için data partitioning gereksinimi ortaya çıkar. Veri parçalarına bölme stratejisi, veri büyüklüğü, talep yükü ve verilerin yapısı gibi faktörlere bağlı olacaktır. Bütün bunlar, doğru bir veri partitioning stratejisi belirleyerek yönetilir. Bu sayede veriler daha az işlem yaparak ve daha az bellek kullanarak daha hızlı hareket eder.

Veri parçalanmasında kullanılacak yöntemler arasında dikey partitioning, yatay partitioning, hash sharding, range sharding yöntemleri gibi alternatifler bulunur. Bunlar, verilerin parçalanmasını kolaylaştırır ve kaynakların daha iyi kullanılmasını sağlar. Bu nedenle, büyük veri kümeleri yönetimi için, partitioning yöntemlerinin avantajları ve dezavantajlarına bakılarak en iyi veri partitioning teknolojisi belirlenmelidir.