Veritabanı parçalama, veri bölümleme veya basitçe parçalama olarak da bilinen Dikey Bölümleme, büyük bir veritabanını parçalar veya bölümler adı verilen daha küçük, daha yönetilebilir parçalara bölme işlemini ifade eder. Bu daha küçük veri depoları daha sonra birden fazla sunucu veya örnek arasında dağıtılabilir, böylece veri depolama ve alma işlemlerinin performansı, ölçeklenebilirliği ve güvenilirliği geliştirilebilir. Ölçeklenebilirlik bağlamında dikey bölümleme, kuruluşların sürekli büyüyen veri hacimlerini yönetmelerine ve bu büyük veri kümelerine dayanan uygulamaların artan iş yükünü verimli bir şekilde yönetmelerine yardımcı olmada önemli bir rol oynar.
Dikey bölümlemenin temel amacı, verileri iş yüküyle birlikte eşit şekilde dağıtarak hiçbir sunucunun veya örneğin performans darboğazı oluşturmamasını sağlamaktır. Bu, veri satırlarının veya sütunlarının bir parça anahtarına (bölüm anahtarı olarak da bilinir) göre bölünmesiyle elde edilir. Parça anahtarı genellikle zaman serisi verileri, coğrafi konum veya müşteri segmentasyonu gibi belirli niteliklere veya uygulama gereksinimlerine göre seçilir. Veriler daha sonra farklı sunuculardaki ayrı parçalarda depolanır ve her biri genel veri kümesinin bir kısmının işlenmesinden sorumludur.
Veritabanı büyüdükçe, artan veri gereksinimlerini karşılamak için yeni parçalar kolayca eklenebildiğinden, dikey bölümleme doğrusal ölçeklendirmeyi mümkün kılar. Çoğunlukla "ölçek genişletme" olarak adlandırılan bu tür ölçeklendirme mimarisi, kullanıcı taleplerinin hızla değişebildiği ve gereksinimlerin zaman içinde değişebildiği AppMaster platformu tarafından oluşturulanlar gibi büyük ölçekli uygulamaları desteklemek için çok önemlidir. Business+ ve Enterprise abonelik planlarımız kapsamında, dikey olarak bölümlenmiş veritabanları şirket içinde barındırılabilir, böylece veri egemenliği sağlanır ve yüksek performans, ölçeklenebilirlik ve güvenilirlik ihtiyacı karşılanır.
Dikey bölümleme, gelişmiş gecikme süresi, azaltılmış sorgu süresi, artırılmış depolama kapasitesi ve gelişmiş hata toleransı dahil olmak üzere modern uygulama geliştirme için çeşitli önemli avantajlar sunar. Kuruluşlar, verileri birden çok sunucuya veya örneğe dağıtarak yalnızca büyük veri kümeleri için sorgu süresini önemli ölçüde azaltmakla kalmaz, aynı zamanda veritabanı altyapısındaki sunucu arızalarının veya performans sorunlarının etkisini de azaltır.
Birçok avantajının yanı sıra, dikey bölümlemenin bazı zorlukları da beraberinde getirdiğini belirtmekte fayda var. Bunlar arasında artan operasyonel karmaşıklık, veri dağıtımı ve yeniden dengeleme, yedekleme ve kurtarma yönetimi, parçalar arası işlemler ve küresel tutarlılık yer alıyor. Bu zorlukların üstesinden gelmek için kuruluşların sağlam parça yönetimi stratejileri geliştirmesi, veri dağıtım yaklaşımlarını dikkatle düşünmesi ve kendi özel kullanım durumları için en uygun araç ve teknolojileri seçmesi gerekir.
Dikey bölümleme çözümlerinin benimsenmesi, genellikle sürekli genişleyen veri hacimlerini işleyebilecek ölçeklenebilir ve performanslı uygulamalara yönelik artan ihtiyaçtan kaynaklanmaktadır. Son araştırmalar ve istatistikler, küresel büyük veri ve iş analitiği pazarının 2022 yılına kadar %13,2 Bileşik Yıllık Büyüme Oranı (CAGR) ile 274,3 milyar dolara çıkmasının beklendiğini gösteriyor. Bu etkileyici büyüme gidişatı, modern yazılım geliştirme ortamında dikey bölümleme gibi ölçeklenebilir veritabanı mimarilerinin artan önemini vurgulamaktadır.
Dikey bölümleme uygulamalarının başarılı örnekleri çeşitli sektörlerde ve kullanım durumlarında bulunabilir. Google, Facebook ve Amazon gibi büyük teknoloji şirketleri, veritabanlarını ölçeklendirmek ve dünya çapında milyarlarca kullanıcı tarafından oluşturulan devasa miktardaki verileri desteklemek için parçalama stratejilerini benimsedi. E-ticaret alanında, çevrimiçi pazaryerleri büyük envanterleri ve müşteri tabanlarını barındırmak için dikey bölümlendirmeden yararlanarak Kara Cuma veya Siber Pazartesi gibi trafiğin yoğun olduğu dönemlerde sorunsuz ve hızlı yanıt veren kullanıcı deneyimleri sağlar. Benzer şekilde, Nesnelerin İnterneti (IoT) alanında faaliyet gösteren kuruluşlar, düşük gecikmeli yanıt sürelerini korurken, bağlı cihazlar ve sensörler tarafından oluşturulan büyük miktardaki verileri yönetmek için parçalama tekniklerini benimsedi.
Özetle dikey bölümleme, ölçeklenebilir veritabanı mimarilerinin çok önemli bir yönüdür ve kuruluşların büyük hacimli verileri dağıtılmış bir ortamda verimli bir şekilde depolamasına, yönetmesine ve almasına olanak tanır. Veri hacmi katlanarak büyümeye devam ettikçe ve kullanıcı talepleri geliştikçe, dikey bölümleme tekniklerini benimsemek, performanslı ve güvenilir uygulamalar geliştirmek isteyen yazılım geliştiricileri için giderek daha önemli bir strateji haline geliyor. Güçlü ve kapsamlı araç setiyle AppMaster platformu, kullanıcılara verimli ve dağıtılmış veritabanı mimarileriyle tamamlanan ölçeklenebilir arka uç, web ve mobil uygulamalar tasarlama, oluşturma ve dağıtma yetkisi verir.
