Veriyi Ölçeklendirme: Bölme (Partitioning) ve Parçalama (Sharding) (1 Görüntüleyici)

Bir veritabanı sistemi büyüdükçe, depolanan veri miktarı artar ve kullanıcı trafiği yoğunlaşır. Bu durum, sorgu performansını düşürebilir ve yönetim zorlukları yaratabilir. Sistemin artan yüke veya veri hacmine ayak uydurabilme yeteneği Ölçeklenebilirlik (Scalability) olarak adlandırılır. Ölçeklenebilirlik genellikle iki şekilde sağlanır:

• Dikey Ölçeklendirme (Vertical Scaling): Mevcut sunucunun donanım kaynaklarını (CPU, RAM, disk) artırmak. Daha güçlü bir sunucuya geçmek gibi. Bir noktadan sonra fiziksel sınırlar nedeniyle yetersiz kalabilir.
• Yatay Ölçeklendirme (Horizontal Scaling): Sisteme daha fazla sunucu ekleyerek yükü dağıtmak. Genellikle NoSQL veritabanları bu şekilde ölçeklenir (Bölüm 14), ancak ilişkisel veritabanları için de Partitioning ve Sharding gibi tekniklerle yatay ölçeklenebilirlik sağlanabilir.

Bu bölümde, özellikle büyük tabloları ve veri kümelerini yönetmek için kullanılan iki önemli yatay ölçeklendirme tekniğine odaklanacağız: Partitioning ve Sharding.

Veri Bölme (Partitioning)

Partitioning, çok büyük bir tablonun, mantıksal olarak hala tek bir tablo olarak görünmesine rağmen, verisinin belirli bir kurala göre daha küçük ve daha yönetilebilir parçalara (Partition'lara) ayrılması işlemidir. Bu parçalar, aynı veritabanı örneği içindeki farklı dosya gruplarında veya disklerde depolanabilir.

Partitioning'in Amaçları ve Faydaları:

• Performans Artışı: Sorgular WHERE koşulunda bölümleme sütununu kullandığında, veritabanı sadece ilgili partition'ı tarar, tüm tabloyu değil. Bu, özellikle büyük tablolarda sorgu performansını önemli ölçüde artırır.
• Daha Kolay Yönetim: Büyük bir tablo üzerinde bakım görevleri (indeks yeniden oluşturma, veri silme vb.) Partition bazında yapılabilir, bu da işlemleri daha hızlı ve daha az kaynak tüketen hale getirir. Eski verileri içeren partition'ları silmek veya arşivlemek çok hızlıdır.
• Büyük Tabloları Yönetme: Çok büyük boyutlara ulaşan tabloları daha küçük parçalara bölerek yönetilebilirliği artırır.

Yaygın Bölme Yöntemleri:

• Aralık Bölme (Range Partitioning): Veriyi belirli bir sütunun değer aralığına göre böler (örn: tarihe göre aylık veya yıllık partition'lar; posta koduna göre bölgesel partition'lar).
• Liste Bölme (List Partitioning): Belirli bir sütundaki discrete değerlere göre böler (örn: ülkeye göre partition'lar; ürün kategorisine göre partition'lar).
• Hash Bölme (Hash Partitioning): Belirli bir sütunun hash değerine göre böler. Veriyi partition'lar arasında eşit olarak dağıtmayı hedefler.

Partitioning'in Özelliği: Veri aynı veritabanı örneği içindedir, sadece fiziksel olarak ayrılmış parçalarda bulunur. Sorgular ve işlemler genellikle hala tek bir bağlantı üzerinden yapılır.

Veri Parçalama (Sharding)

Sharding, büyük bir veritabanını veya tabloyu, veriyi birden fazla bağımsız veritabanı örneğine (Shard'lara) dağıtarak bölme işlemidir. Her shard, verinin bir alt kümesini barındıran tam işlevli bir veritabanı sunucusudur. Shard'lar farklı makinelerde çalışabilir.

Sharding'in Amaçları ve Faydaları:

• Yatay Ölçeklenebilirlik: Yükü ve veri miktarını farklı sunuculara dağıtarak yatay olarak ölçeklenmeyi sağlar. Sistem büyüdükçe yeni shard'lar ekleyebilirsiniz.
• Performans Artışı: Sorgu yükü farklı sunuculara dağıtıldığı için genel performans artar. Bir sorgu genellikle sadece ilgili shard'ı etkiler.
• Yüksek Erişilebilirlik: Bir shard'ın çökmesi genellikle diğer shard'ları etkilemez (tam sistem çökmesi yerine kısmi kesinti). (HA ile birlikte kullanılarak genel erişilebilirlik artırılabilir.)

Yaygın Parçalama Stratejileri:

• Hash Tabanlı Parçalama: Belirli bir sütunun hash değerine göre veriyi shard'lara dağıtır. Veriyi shard'lar arasında eşit olarak dağıtmayı hedefler.
• Aralık Tabanlı Parçalama: Belirli bir sütunun değer aralığına göre veriyi shard'lara dağıtır (örn: Müşteri ID aralıklarına göre shard'lar). Belirli bir aralıktaki veriyi sorgulamak kolaydır ancak bazı shard'lar veri veya yük açısından dengesiz hale gelebilir.
• Dizin Tabanlı Parçalama (Directory Based Sharding): Veriyi hangi shard'da bulacağını gösteren merkezi bir "lookup" hizmeti veya tablosu kullanır. Daha esnektir ancak ek yönetim yükü getirir.

Sharding'in Özelliği: Veri farklı veritabanı örnekleri arasında dağılmıştır. Uygulamaların genellikle veriyi hangi shard'da bulacağını bilmesi veya bu yönetimi sağlayan bir orta katman (sharding proxy/middleware) kullanması gerekir.

Partitioning ve Sharding Arasındaki Temel Fark

En temel fark, Partitioning'in veriyi tek bir veritabanı örneği içinde mantıksal veya fiziksel olarak bölmesi, Sharding'in ise veriyi birden fazla bağımsız veritabanı örneğine fiziksel olarak dağıtmasıdır. Partitioning daha çok büyük tabloları yönetmek ve tek sunucu performansını optimize etmek için kullanılırken, Sharding temel olarak yatay ölçeklenebilirlik sağlamak için kullanılır.

Sharding'in Karmaşıklığı

Sharding, önemli ölçüde karmaşıklık getirir:

• Veriyi shard'lar arasında dağıtma ve yeniden dengeleme.
• Birden fazla shard'ı etkileyen sorguları (cross-shard queries) yönetme.
• Dağıtık transaction'ları yönetme.
• Uygulama katmanının hangi verinin hangi shard'da olduğunu bilmesi veya bir ara katman kullanması gerekliliği.

Hem Partitioning hem de Sharding, veri erişim desenleriniz, büyüme beklentileriniz ve yönetim kapasiteniz göz önünde bulundurularak dikkatli bir planlama ve tasarım gerektirir.

Bu bölümde, büyük veri kümelerini ve yüksek yükleri yönetmek için kullanılan önemli teknikler olan veri bölme (Partitioning) ve parçalama (Sharding) konularını ele aldık. Bu teknikler, modern ve yüksek performanslı veritabanı mimarilerinin önemli bileşenleridir.

Veritabanları ve SQL dünyasına yaptığımız bu yolculukta birçok konuya değindik. Temel kavramlardan ileri sorgulamaya, tasarımdan yönetime, güvenliğe, yedeklemeye, performansa, HA'ya, ölçeklendirmeye ve farklı modellere (NoSQL) bir bakış attık.

Artık öğrendiğiniz bilgileri gerçek dünyada kullanarak becerilerinizi geliştirmenin zamanı. Bir uygulama geliştirirken bu veritabanlarına nasıl bağlanacağınızı ve SQL'i kodunuzda nasıl kullanacağınızı öğrenmek, bu seride edindiğiniz bilgileri hayata geçirmenin bir sonraki adımı olabilir.

Bu seriyi burada noktalayabiliriz. Umarım bu kapsamlı giriş, veritabanı ve SQL yolculuğunuzda size sağlam bir temel sunmuştur.

---