تفاوت بین مقیاس بندی افقی و عمودی برای پایگاه های داده
مقیاس بندی افقی (مقیاس‌پذیری به بیرون-scaling out) شامل توزیع یک پایگاه داده در چندین سرور است، در حالی که مقیاس بندی عمودی (مقیاس‌پذیری به بالا-scaling up) ظرفیت یک سرور واحد را افزایش می‌دهد. مقیاس‌پذیری افقی با اضافه کردن ماشین‌های بیشتر، افزایش تحمل خطا و مقیاس‌پذیری حاصل می‌شود، اما مدیریت آن می‌تواند پیچیده‌تر باشد. مقیاس‌پذیری عمودی ساده‌تر است و شامل ارتقاء به یک سرور واحد می‌شود، اما محدودیت‌هایی در حداکثر ظرفیت قابل دستیابی دارد.
مقیاس بندی افقی-Horizontal Scaling (مقیاس‌پذیری به بیرون):
نحوه کار:
داده‌ها در چندین سرور توزیع می‌شوند، اغلب با استفاده از تکنیک‌هایی مانند شاردینگ.
مزایا:
- مقیاس‌پذیری: می‌تواند با اضافه کردن سرورهای بیشتر، حجم عظیمی از داده‌ها و ترافیک را مدیریت کند.
- تحمل خطا: اگر یک سرور از کار بیفتد، بقیه می‌توانند به کار خود ادامه دهند.
- انعطاف‌پذیری: اضافه کردن یا حذف سرورها در صورت نیاز آسان‌تر است.
معایب:
- پیچیدگی: مدیریت توزیع داده‌ها، سازگاری و متعادل‌سازی بار در چندین سرور می‌تواند چالش برانگیز باشد.
- هزینه: اضافه کردن سرورهای بیشتر می‌تواند هزینه‌های زیرساخت را افزایش دهد.
- سازگاری داده‌ها: DigitalOcean می‌گوید، تضمین سازگاری داده‌ها در چندین سرور می‌تواند پیچیده باشد.
مقیاس بندی عمودی -Vertical Scaling (افزایشی):
نحوه کار:
افزایش منابع یک سرور واحد، مانند CPU، RAM یا فضای ذخیره‌سازی.
مزایا:
- سادگی: پیاده‌سازی آن نسبتاً ساده است، زیرا نیازی به تغییر در معماری پایگاه داده ندارد.
- شفافیت: برای تطبیق با ارتقاء، نیازی به اصلاح برنامه نیست.
معایب:
- مقیاس‌پذیری محدود: محدودیت فیزیکی برای میزان ارتقاء یک سرور واحد وجود دارد.
- نقطه شکست واحد: اگر سرور از کار بیفتد، کل سیستم تحت تأثیر قرار می‌گیرد.
- زمان از کار افتادگی: ارتقاء یک سرور ممکن است نیاز به زمان از کار افتادگی داشته باشد.
در اصل مقیاس بندی افقی مانند اضافه کردن خطوط بیشتر به یک بزرگراه برای مدیریت ترافیک بیشتر است، در حالی که مقیاس بندی عمودی مانند ارتقاء اتومبیل‌های بزرگراه برای سریع‌تر شدن است.
مقیاس‌بندی افقی معمولاً برای سیستم‌های بزرگ و توزیع‌شده که در آن‌ها مقیاس‌پذیری و تحمل خطا بسیار مهم هستند، ترجیح داده می‌شود.
مقیاس‌پذیری عمودی گزینه خوبی برای سیستم‌های کوچک‌تر یا زمانی است که به روشی سریع و آسان برای افزایش کارایی نیاز دارید.
مقیاس بندی:
می‌توان آن را به عنوان تغییر اندازه چیزی، به عنوان مثال مقیاس‌بندی کسب‌وکار، تعریف کرد. حتی در زمینه پایگاه داده نیز همین‌طور است.
دو نوع مقیاس‌بندی وجود دارد:
1. مقیاس‌بندی افقی:
مقیاس‌بندی افقی به این معنی است که ما با اضافه کردن ماشین‌های اضافی به مجموعه منابع موجود خود، مقیاس‌بندی می‌کنیم.
2. مقیاس‌پذیری عمودی:
مقیاس‌پذیری عمودی به این معنی است که ما با اضافه کردن قدرت محاسباتی بیشتر مانند CPU و RAM به یک دستگاه موجود، مقیاس‌پذیری را انجام می‌دهیم.
تفاوت بین مقیاس‌بندی افقی و عمودی برای پایگاه داده
| Horizontal scaling | Vertical scaling |
| پیاده‌سازی مقیاس‌بندی افقی دشوار است. | مقیاس‌بندی عمودی به راحتی قابل پیاده‌سازی است. |
| در مقیاس‌بندی افقی، پایگاه داده در هر گره یا سایت فقط شامل بخشی از داده‌ها هستند. | مقیاس‌پذیری عمودی به این معنی است که ما با اضافه کردن قدرت محاسباتی بیشتر مانند CPU و RAM به یک دستگاه موجود، مقیاس‌پذیری را انجام می‌دهیم. |
| مقیاس‌بندی را می‌توان با زمان از کارافتادگی کمتری انجام داد. | مقیاس‌پذیری عمودی شامل زمان از کارافتادگی بیشتری است. |
| همزمانی بیشتر. | همزمانی کمتر در مقایسه با مقیاس‌بندی افقی. |
| اشتراک‌گذاری داده‌ها پیچیده است. | اشتراک‌گذاری داده‌ها آسان است. |
| مقیاس‌بندی افقی قابل اعتمادتر است. | در مقایسه با مقیاس‌بندی افقی، قابلیت اطمینان کمتری دارد. |
| مقیاس‌بندی افقی بسیار پرهزینه است. | مقیاس‌پذیری عمودی ارزان‌تر است. |
| همچنین به عنوان مقیاس‌پذیری (scale out) شناخته می‌شود. | همچنین به عنوان افزایش مقیاس شناخته می‌شود. |
| ارتقاء آن در آینده آسان‌تر است. | ارتقا در آینده چندان آسان نیست. |
| برق بیشتری مصرف می‌کند. | برق کمتری مصرف کنید. |
مقاله های مرتبط:
1– پایگاه داده گراف (Graph Database) چیست؟
2- تفاوت های نمودار دانش و مقابل پایگاه داده رابطه ای
3- انواع پایگاه های داده (Database)
4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها