مصاحبه Sharding پایگاه داده برای طراحی سیستم

افشا: این پست شامل پیوندهای وابسته است. در صورت خرید محصولات یا خدمات از پیوندهای مختلف ارائه شده در این مقاله، ممکن است غرامت دریافت کنم.

image_credit – استاد طراحی

سلام دوستان، در این دنیای داده محور، توانایی مدیریت کارآمد حجم وسیعی از داده ها برای کسب و کارها و سازمان ها بسیار مهم است.

پایگاه‌های اطلاعاتی یکپارچه سنتی اغلب برای همگام شدن با خواسته‌های برنامه‌ها و خدمات مدرن تلاش می‌کنند و به گلوگاه عملکرد تبدیل می‌شوند.

اینجاست که اشتراک گذاری پایگاه داده وارد بازی می شود و راه حلی قدرتمند برای مقیاس افقی داده های شما

اگر نمی دانید شاردینگ چیست؟ خوب، Sharding یک تکنیک معماری پایگاه داده است که شامل پارتیشن بندی یک پایگاه داده بزرگ به قطعات کوچکتر و قابل مدیریت تر به نام “شارد” است که در چندین سرور توزیع می شود.

هر قطعه شامل زیرمجموعه ای از داده ها است و با هم مجموعه داده کامل را تشکیل می دهند. این رویکرد با توزیع حجم کار، کاهش تأخیر و فعال کردن پردازش موازی، عملکرد و مقیاس‌پذیری را افزایش می‌دهد.

Sharding به ویژه برای مدیریت برنامه های کاربردی در مقیاس بزرگ و سیستم های پرترافیک مفید است و تضمین می کند که هیچ سروری به گلوگاه تبدیل نمی شود و کارایی و قابلیت اطمینان کلی سیستم پایگاه داده را بهبود می بخشد.

در گذشته، من در مورد سوالات رایج طراحی سیستم مانند API Gateway در مقابل Load Balancer و Horizontal vs Vertical Scaling، Forward Proxy در مقابل Reverse Proxy و در این مقاله جامع صحبت کرده ام. راهنمای اشتراک گذاری پایگاه داده، با اشتراک گذاری پایگاه داده، کاوش در مفاهیم، ​​مزایا، استراتژی های پیاده سازی و موارد استفاده در دنیای واقعی آشنا خواهید شد.

Sharding همچنین یک موضوع مهم برای مصاحبه طراحی سیستم است زیرا
زیرا درک نحوه مدیریت داده های در مقیاس بزرگ و بهبود عملکرد و مقیاس پذیری سیستم ها را نشان می دهد که مهارت و تجربه کلیدی برای توسعه دهندگان است.

در این مصاحبه‌ها، کاندیداها اغلب بر اساس توانایی‌شان در طراحی سیستم‌هایی ارزیابی می‌شوند که بتوانند ترافیک بالا و حجم زیادی از داده‌ها را به طور موثر مدیریت کنند. شاردینگ دانش سیستم های توزیع شده، مدیریت پایگاه داده و توانایی رسیدگی به تنگناها و نقاط شکست بالقوه را به نمایش می گذارد.

این نشان دهنده توانایی یک نامزد در طراحی معماری های انعطاف پذیر، با کارایی بالا و مقیاس پذیر است که مهارت های حیاتی برای ساختن سیستم های نرم افزاری قوی و کارآمد در سناریوهای دنیای واقعی هستند.

به هر حال، اگر برای مصاحبه های طراحی سیستم آماده می شوید و می خواهید طراحی سیستم را به طور عمیق یاد بگیرید، می توانید سایت هایی مانند ByteByteGo، استاد طراحی، توان، آموزشی و Udemy که دارای دوره های بسیار عالی طراحی سیستم هستند و در اینجا یک برگه تقلب مصاحبه طراحی سیستم زیبا از Exponent برای بازنگری سریع مفاهیم اساسی طراحی سیستم برای مصاحبه ها وجود دارد.

PS تا آخر به خواندن ادامه دهید. من یک جایزه برای شما دارم.

اشتراک گذاری پایگاه داده برای طراحی سیستم

حالا بیایید یاد بگیریم که اشتراک گذاری پایگاه داده چیست؟ چرا به آن نیاز دارید و چگونه به مقیاس بندی برنامه شما کمک می کند. ما همچنین انواع مختلفی از اشتراک گذاری پایگاه داده مانند اشتراک گذاری مبتنی بر هش و مبتنی بر محدوده را می بینیم.

فهرست مطالب

1. معرفی
2. Sharding پایگاه داده چیست؟
3. چرا شاردینگ؟ نیاز به مقیاس پذیری
4. Sharding پایگاه داده چگونه کار می کند؟
5. استراتژی های شاردینگ
6. چالش ها و ملاحظات
7. موارد استفاده در دنیای واقعی
8. پیاده سازی Sharding پایگاه داده
9. بهترین شیوه ها
10. نتیجه

1. معرفی

در دنیای امروزی مبتنی بر داده، کسب‌وکارها و سازمان‌ها غرق در حجم وسیعی از اطلاعات هستند. مدیریت و پردازش کارآمد این داده ها چالشی است که پایگاه های داده یکپارچه سنتی برای مقابله با آن تلاش می کنند.

همانطور که پایگاه های کاربران رشد می کنند، حجم کاری برنامه ها افزایش می یابد، و تقاضا برای تجزیه و تحلیل بلادرنگ افزایش می یابد، نیاز به راه حل های پایگاه داده مقیاس پذیر بسیار مهم می شود.

اینجاست که اشتراک گذاری پایگاه داده به عنوان ابزاری قدرتمند برای دستیابی به مقیاس پذیری افقی وارد صحنه می شود.

---

2. Database Sharding چیست؟

اشتراک گذاری پایگاه داده یک استراتژی معماری پایگاه داده است که برای تقسیم و توزیع داده ها در چندین نمونه پایگاه داده یا سرور استفاده می شود. اصطلاح “shard” به پارتیشن یا زیر مجموعه ای از مجموعه داده کلی اشاره دارد.

هر خرده به طور مستقل عمل می کند و شامل بخشی از داده ها است. با توزیع داده‌ها در چند قطعه، یک سیستم می‌تواند به مقیاس‌پذیری افقی دست یابد، که به آن اجازه می‌دهد حجم داده‌های بزرگ‌تر و بارهای کاری بالاتر را مدیریت کند.

Sharding مخصوصاً برای برنامه‌هایی با مجموعه داده‌هایی که به سرعت در حال رشد هستند یا نیازمندی‌های پرتوان هستند، مانند پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی، وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک، و برنامه‌های بازی مفید است.

این برنامه‌ها را قادر می‌سازد تا بار پایگاه داده را در چندین سرور یا خوشه توزیع کنند و از تبدیل شدن هر سرور پایگاه داده به گلوگاه جلوگیری کند.

اینجا یک است نمودار ساده ای که تقسیم بندی پایگاه داده را به صورت مقیاس افقی توضیح می دهد:

---

3. چرا پایگاه داده Sharding؟ نیاز به مقیاس پذیری

حال، بیایید ببینیم چرا به اشتراک گذاری پایگاه داده نیاز داریم

3.1. چالش های مقیاس پذیری در پایگاه های داده یکپارچه

پایگاه های داده یکپارچه سنتی محدودیت هایی در مقیاس پذیری دارند. در یک معماری یکپارچه، تمام داده ها در یک نمونه پایگاه داده ذخیره می شوند.

با افزایش حجم داده و بار کاربر، یک پایگاه داده یکپارچه می تواند با چندین چالش روبرو شود:

• تنگناهای عملکرد: یک سرور پایگاه داده واحد می تواند به یک گلوگاه عملکرد تبدیل شود که منجر به کندی زمان پاسخ پرس و جو و خرابی برنامه می شود.
• ذخیره سازی محدود: ظرفیت ذخیره سازی یک سرور محدود است و مدیریت مجموعه داده های بسیار بزرگ را دشوار می کند.
• هزینه های مقیاس بندی عمودی: مقیاس بندی عمودی با ارتقاء سخت افزار می تواند گران باشد و بازدهی کاهشی داشته باشد.
• پیچیدگی: مدیریت یک پایگاه داده بزرگ یکپارچه می تواند پیچیده و مستعد خطا باشد و به نگهداری و بهینه سازی گسترده نیاز دارد.

3.2. راه حل: مقیاس پذیری افقی با شاردینگ

به اشتراک گذاری پایگاه داده، این چالش های مقیاس پذیری را با توزیع داده ها در چند قطعه، که هر کدام در سرورها یا خوشه های پایگاه داده جداگانه قرار دارند، برطرف می کند. این رویکرد چندین مزیت را ارائه می دهد:

• عملکرد بهبود یافته: Sharding بارگذاری پایگاه داده را به طور یکنواخت در چندین سرور پخش می کند و در نتیجه عملکرد پرس و جو و پاسخگویی بهتری دارد.
• مقیاس پذیری بی نهایت: همانطور که داده ها رشد می کنند، می توان خرده های جدیدی اضافه کرد که امکان مقیاس پذیری تقریبا نامحدود را فراهم می کند.
• مقرون به صرفه: Sharding می تواند یک راه حل مقرون به صرفه در مقایسه با ارتقاء مداوم یک سرور واحد باشد.
• در دسترس بودن بالا: Sharding می تواند تحمل خطا و در دسترس بودن را بهبود بخشد زیرا خرابی یک قطعه بر کل سیستم تأثیر نمی گذارد.

در اینجا نحوه تقسیم بندی افقی و عمودی پایگاه داده به نظر می رسد

---

4. Sharding پایگاه داده چگونه کار می کند؟

ایده اصلی پشت به اشتراک گذاری پایگاه داده این است که داده ها را به قطعات کوچکتر و قابل مدیریت به نام خرده تقسیم کنیم. هر خرده یک زیرمجموعه پایگاه داده مستقل است که بخشی از مجموعه داده کلی را ذخیره می کند.

خرده‌ها می‌توانند در چندین سرور پایگاه داده یا خوشه** توزیع شوند که امکان پردازش موازی و بهبود عملکرد را فراهم می‌کند.

در اینجا یک نمای کلی در سطح بالا از نحوه عملکرد اشتراک گذاری پایگاه داده آورده شده است:

می توانید ببینید که اشتراک گذاری پایگاه داده راهی منطقی برای تقسیم افقی داده های شما در چندین سرور و خوشه ارائه می دهد.

4.1. پارتیشن بندی داده ها

اولین قدم در اشتراک گذاری، تصمیم گیری در مورد نحوه پارتیشن بندی داده ها است. چندین استراتژی پارتیشن بندی متداول وجود دارد که در بخش بعدی به تفصیل آنها را بررسی خواهیم کرد.

انتخاب استراتژی پارتیشن بندی به نیازهای برنامه و توزیع داده بستگی دارد.

4.2. کلید شارد

آ کلید خرد یک فیلد یا ویژگی است که برای تعیین اینکه یک قطعه خاص از داده متعلق به کدام قطعه است استفاده می شود. برای جلوگیری از هات اسپات (شاردهایی که ترافیک قابل توجهی بیشتری نسبت به سایرین دریافت می کنند) انتخاب یک کلید شارد مناسب که داده ها را به طور مساوی در بین خرده ها توزیع می کند، ضروری است.

4.3. توزیع داده ها

هنگامی که داده ها پارتیشن بندی می شوند و کلید خرده ای انتخاب می شود، داده ها بین خرده های موجود توزیع می شود. فرآیند توزیع می‌تواند خودکار باشد و معمولاً شامل یک مکانیسم یا سرویس اشتراک‌گذاری است که داده‌ها را بر اساس کلید خرده به قطعه صحیح هدایت می‌کند.

4.4. مسیریابی پرس و جو

هنگامی که یک پرس و جو یا درخواست به پایگاه داده ارسال می شود، یک مسیریاب یا هماهنگ کننده کوئری تعیین می کند که کدام خرده یا خرده ها را بر اساس کلید خرده پرس و جو کند. پرس و جوهایی که شامل چند خرده هستند ممکن است نیاز به هماهنگی و تجمیع نتایج داشته باشند.

4.5. تجمع

در برخی موارد، نتایج پرس و جو از چند خرده ممکن است نیاز به جمع آوری برای ایجاد یک نتیجه نهایی داشته باشد. این تجمیع می تواند در سطح برنامه یا از طریق یک لایه تجمیع اختصاصی رخ دهد.

4.6. سازگاری داده ها

حصول اطمینان از سازگاری داده ها در بین خرده ها یک جنبه حیاتی از اشتراک گذاری است. برای حفظ یکپارچگی داده ها از تکنیک هایی مانند تعهد دو مرحله ای یا سازگاری نهایی استفاده می شود.

---

5. استراتژی های خرد کردن

انتخاب استراتژی اشتراک گذاری مناسب برای موفقیت یک سیستم پایگاه داده خرد شده بسیار مهم است. انتخاب بستگی به ماهیت داده ها، الگوهای دسترسی و نیازهای مقیاس پذیری دارد. در اینجا چند استراتژی متداول اشتراک گذاری آورده شده است:

5.1. شاردینگ مبتنی بر محدوده

اشتراک گذاری مبتنی بر محدوده شامل پارتیشن بندی داده ها بر اساس محدوده خاصی از مقادیر در کلید خرده است. برای مثال، اگر داده‌های مشتری را به اشتراک می‌گذارید، ممکن است از یک استراتژی مبتنی بر محدوده استفاده کنید که در آن هر خرده شامل مشتریانی است که نام‌های خانوادگی آنها با یک حرف خاص شروع می‌شود یا در محدوده خاصی قرار می‌گیرد.

اشتراک گذاری مبتنی بر محدوده زمانی مفید است که توزیع داده ها یکنواخت نیست، و شما می خواهید داده های مرتبط را با هم در یک قطعه نگه دارید.

در اینجا یک نمونه از اشتراک گذاری مبتنی بر محدوده توسط DesignGuru.io آورده شده است:

---

5.2. شاردینگ مبتنی بر هش

اشتراک گذاری مبتنی بر هش از یک تابع هش برای نگاشت کلید خرده به یک قطعه خاص استفاده می کند. این رویکرد داده ها را به طور مساوی در بین خرده ها توزیع می کند و به جلوگیری از هات اسپات کمک می کند.

اشتراک گذاری مبتنی بر هش به ویژه زمانی موثر است که الگوهای دسترسی به داده ها غیرقابل پیش بینی باشد یا زمانی که می خواهید از توزیع یکنواخت داده ها اطمینان حاصل کنید.

در اینجا یک نمونه از اشتراک گذاری مبتنی بر هش در پایگاه داده توسط DesignGuru.io آورده شده است:

---

5.3. شاردینگ مبتنی بر دایرکتوری

اشتراک گذاری مبتنی بر دایرکتوری یک دایرکتوری مرکزی را حفظ می کند که کلیدهای خرد شده را به خرده های مربوطه نگاشت می کند. این دایرکتوری به مسیریابی کارآمد پرس و جوها به خرده های مناسب کمک می کند. با این حال، می تواند یک نقطه شکست را معرفی کند.

اشتراک گذاری مبتنی بر دایرکتوری برای سناریوهایی مناسب است که شما نیاز به حفظ سطح بالایی از کنترل بر تخصیص خرده دارید.

در اینجا یک نمونه از اشتراک گذاری مبتنی بر دایرکتوری توسط DesignGuru.io آورده شده است

---

5.4. شاردینگ جغرافیایی

اشتراک گذاری جغرافیایی در هنگام برخورد با داده های مبتنی بر مکان، مانند مکان کاربران، مرتبط است. داده ها بر اساس مناطق جغرافیایی مرتبط با کلید خرده تقسیم بندی می شوند.

این استراتژی برای برنامه هایی با کاربران یا داده های توزیع شده جغرافیایی ارزشمند است.

و همانطور که گفتند، یک تصویر 1000 کلمه ارزش دارد، در اینجا یک نمودار زیبا از یادداشت های معماری که انواع مختلف اشتراک گذاری پایگاه داده را توضیح می دهد

اعتبار — https://architecturenotes.co/database-sharding-explained/

---

6. چالش ها و ملاحظات

در حالی که اشتراک گذاری پایگاه داده مزایای قابل توجهی را ارائه می دهد، مجموعه ای از چالش ها و ملاحظات خود را نیز به همراه دارد:

6.1. مهاجرت داده ها
انتقال داده ها بین خرده ها می تواند پیچیده و زمان بر باشد. برنامه ریزی و ابزار مناسب برای اطمینان از روند مهاجرت روان ضروری است.

6.2. پشتیبان گیری و بازیابی
مدیریت پشتیبان گیری و حصول اطمینان از بازیابی داده ها در چند خرده به برنامه ریزی دقیق و راه حل های پشتیبان قوی نیاز دارد.

6.3. پیچیدگی پرس و جو
پرس‌و‌جوهایی که شامل داده‌های چند خرده هستند، می‌توانند برای پیاده‌سازی و بهینه‌سازی پیچیده باشند. کد برنامه ممکن است نیاز به مدیریت مسیریابی پرس و جو و تجمیع نتایج داشته باشد.

6.4. سازگاری داده ها
حفظ ثبات داده ها در یک محیط خرد شده می تواند چالش برانگیز باشد. توسعه دهندگان باید عواملی مانند تراکنش های توزیع شده، حل تضاد و ثبات نهایی را در نظر بگیرند.

6.5. نظارت و مقیاس بندی
نظارت و استراتژی های مقیاس بندی موثر برای اطمینان از سلامت و عملکرد یک پایگاه داده خرد شده ضروری است. شناسایی گلوگاه های عملکرد و افزودن خرده های جدید در صورت نیاز بسیار مهم است.

---

7. موارد استفاده در دنیای واقعی از اشتراک گذاری پایگاه داده

اشتراک گذاری پایگاه داده در سناریوهای مختلف دنیای واقعی که مقیاس پذیری و عملکرد در اولویت هستند، استفاده می شود. بیایید چند مثال قابل توجه را بررسی کنیم:

7.1. پلتفرم های رسانه های اجتماعی
پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی مانند فیس‌بوک، توییتر و اینستاگرام، حجم عظیمی از محتوای تولید شده توسط کاربر، از جمله پست‌ها، تصاویر و ویدیوها را مدیریت می‌کنند. Sharding این پلتفرم ها را قادر می سازد تا داده های کاربر را به طور موثر توزیع و مدیریت کنند.

7.2. وب سایت های تجارت الکترونیک
وب سایت های تجارت الکترونیک با نوسانات شدید ترافیک، به ویژه در هنگام رویدادهای فروش مواجه هستند. Sharding به آنها کمک می کند تا بارهای افزایش یافته را تحمل کنند و یک تجربه خرید بدون درز ارائه دهند.

7.3. برنامه های کاربردی بازی
برنامه های بازی آنلاین اغلب به تعامل بلادرنگ و زمان پاسخگویی کم نیاز دارند. Sharding تضمین می کند که داده های بازی برای عملکرد بهینه توزیع می شوند.

7.4. خدمات مالی
موسسات مالی روزانه مقادیر زیادی از داده های تراکنش را پردازش می کنند. Sharding به آنها اجازه می دهد تا پایگاه داده های خود را برای مدیریت بار و در عین حال حفظ یکپارچگی داده، مقیاس کنند.

---

8. چگونه Database Sharding را پیاده سازی کنیم؟

اجرای اشتراک گذاری پایگاه داده نیاز به برنامه ریزی و اجرای دقیق دارد. در اینجا مراحل مربوطه آمده است:

8.1. ارزیابی و برنامه ریزی
با ارزیابی الزامات مقیاس پذیری برنامه خود و الگوهای توزیع داده شروع کنید. یک استراتژی اشتراک گذاری مناسب و کلید شارد را انتخاب کنید.

8.2. طراحی پایگاه داده
طرح پایگاه داده خود را طوری طراحی کنید که به اشتراک گذاری بپردازد. نحوه پارتیشن بندی و توزیع داده ها در قسمت ها را تعریف کنید.

8.3. اجرای شاردینگ
مکانیسم اشتراک گذاری را پیاده سازی کنید یا از یک سیستم پایگاه داده اشتراک گذاری استفاده کنید که مناسب استراتژی انتخابی شما باشد. داده های موجود را در بین خرده ها توزیع کنید.

8.4. مسیریابی پرس و جو
یک مکانیسم مسیریابی پرس و جو را ایجاد کنید که پرس و جوها را بر اساس کلید خرده به قسمت های مناسب هدایت می کند. در صورت لزوم، جمع‌بندی پرس و جو را مدیریت کنید.

8.5. سازگاری داده ها
برای حفظ یکپارچگی داده ها، مکانیسم های سازگاری داده ها، مانند تراکنش های توزیع شده یا سازگاری نهایی را پیاده سازی کنید.

8.6. تست و بهینه سازی
سیستم پایگاه داده خرد شده را به طور کامل آزمایش کنید، پرس و جوها را بهینه کنید و عملکرد را نظارت کنید. سیستم را در صورت نیاز مقیاس کنید.

و اجازه دهید رازی را به شما بگویم، اشتراک گذاری همچنین می تواند پایگاه داده شما را سریعتر کند:

---

9. بهترین شیوه های اشتراک گذاری پایگاه داده

برای استفاده حداکثری از اشتراک گذاری پایگاه داده، بهترین روش ها را دنبال کنید:

• کلید شارد مناسب را انتخاب کنید:
  کلید خرده ای را انتخاب کنید که داده ها را به طور یکنواخت توزیع می کند و از هات اسپات جلوگیری می کند.

• مانیتور و مقیاس:
  به طور مداوم بر سلامت و عملکرد پایگاه داده خرد شده خود نظارت کنید. با افزایش داده های خود، خرده های جدید اضافه کنید.

• پشتیبان گیری و بازیابی فاجعه:
  برای محافظت از داده های خود، روش های پشتیبان گیری و بازیابی قوی را اجرا کنید.

• انتقال داده ها:
  انتقال داده ها را با دقت برنامه ریزی کنید و از ابزارها و فرآیندهای کارآمد استفاده کنید.

• بهینه سازی پرس و جو:
  پرس و جوها را برای عملکرد در یک محیط خرد شده بهینه کنید.

• سازگاری داده ها:
  مدل سازگاری داده مناسب را برای برنامه خود درک و اجرا کنید.

و، اگر به یک چیت شیت نیاز دارید، در اینجا یک چیت شیت شاردینگ پایگاه داده خوب است ByteByteGo برای بازنگری سریع مفاهیم کلیدی اشتراک گذاری

---

منابع مصاحبه طراحی سیستم:

و، در اینجا لیستی از بهترین کتاب های طراحی سیستم، دوره های آنلاین و وب سایت های تمرینی وجود دارد که می توانید برای آماده شدن بهتر برای مصاحبه های طراحی سیستم بررسی کنید. اکثر این دوره ها به سوالاتی که در اینجا به اشتراک گذاشته ام نیز پاسخ می دهند.

1. دوره طراحی سیستم گروکینگ DesignGuru: یک پلت فرم یادگیری تعاملی با تمرینات عملی و سناریوهای دنیای واقعی برای تقویت مهارت های طراحی سیستم شما.

2. “مصاحبه طراحی سیستم” توسط الکس خو: این کتاب کاوش عمیقی از مفاهیم طراحی سیستم، استراتژی ها و نکات آماده سازی مصاحبه ارائه می دهد.

3. “طراحی برنامه های کاربردی داده فشرده” توسط Martin Kleppmann: راهنمای جامعی که اصول و شیوه های طراحی سیستم های مقیاس پذیر و قابل اعتماد را پوشش می دهد.

4. برچسب طراحی سیستم LeetCode: LeetCode یک پلت فرم محبوب برای آماده سازی مصاحبه فنی است. تگ System Design در LeetCode شامل سوالات مختلفی برای تمرین است.

5. “پرایمر طراحی سیستم” در GitHub: فهرستی از منابع، از جمله مقالات، کتاب‌ها و ویدئوها، برای کمک به آماده شدن برای مصاحبه‌های طراحی سیستم.

6. دوره های آموزشی طراحی سیستمe: یک پلت فرم یادگیری تعاملی با تمرینات عملی و سناریوهای دنیای واقعی برای تقویت مهارت های طراحی سیستم شما.

7. وبلاگ با مقیاس پذیری بالا: وبلاگی که دارای مقالات و مطالعات موردی در مورد معماری وب سایت های پربازدید و سیستم های مقیاس پذیر است.

8. کانال های یوتیوب: کانال هایی مانند “Gaurav Sen” و “Tech Dummies” را برای ویدیوهای روشنگر در مورد مفاهیم طراحی سیستم و آماده سازی مصاحبه بررسی کنید.

9. ByteByteGo: کتاب و دوره ای زنده توسط Alex Xu برای آماده سازی مصاحبه طراحی سیستم. این شامل تمام مطالب کتاب مصاحبه طراحی سیستم جلد 1 و 2 است و با جلد 3 که به زودی منتشر می شود به روز می شود.

10. توان: یک سایت تخصصی برای آمادگی مصاحبه مخصوصا برای شرکت های FAANG مانند آمازون و گوگل، آنها همچنین یک دوره عالی طراحی سیستم و بسیاری مطالب دیگر دارند که می تواند به شما در شکستن مصاحبه های FAAN کمک کند.

image_credit – ByteByteGo

به یاد داشته باشید که با کار بر روی پروژه های دنیای واقعی و شرکت در مصاحبه های ساختگی، دانش نظری را با کاربرد عملی ترکیب کنید. تمرین و یادگیری مستمر بدون شک مهارت شما را در مصاحبه های طراحی سیستم افزایش می دهد.

---

10. نتیجه گیری

همه چیز در مورد آن است اشتراک گذاری پایگاه داده و نحوه کار آن. اشتراک گذاری پایگاه داده یک استراتژی قدرتمند برای دستیابی به مقیاس پذیری افقی و مدیریت حجم زیادی از داده ها و بار کاری بالا است.

با توزیع داده ها در چند قطعه، سازمان ها می توانند عملکرد را بهبود بخشند، در دسترس بودن بالا را تضمین کنند و نیازهای برنامه های کاربردی مدرن را برآورده کنند.

با این حال، شاردینگ یک راه حل یکسان نیست و با مجموعه ای از چالش ها و ملاحظات خاص خود همراه است. برنامه ریزی مناسب، اجرای دقیق، و رعایت بهترین شیوه ها، کلید موفقیت آمیز اشتراک گذاری هستند.

با افزایش حجم و پیچیدگی داده ها، تسلط بر هنر به اشتراک گذاری پایگاه داده برای کسب و کارها و توسعه دهندگان اهمیت فزاینده ای پیدا می کند.

جایزه

همانطور که قول داده بودید، در اینجا جایزه برای شما، یک کتاب رایگان است. من به تازگی یک کتاب رایگان جدید برای یادگیری طراحی سیستم توزیع شده پیدا کردم، همچنین می توانید آن را در اینجا در مایکروسافت بخوانید — https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/EN-CNTNT-eBook- DesigningDistributedSystems.pdf