📘 Replicação e Sharding: Conceitos, Diferenças e Vantagens
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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