Какие методы масштабирования применимы для распределения данных в базе данных?

Для масштабирования и распределения данных в базе данных применяются следующие методы:

• Шардирование (Sharding) — разделение данных на части (шарды), которые хранятся на разных серверах. Это позволяет распределить нагрузку и увеличить ёмкость.
• Репликация — создание копий базы данных для повышения доступности и отказоустойчивости.
• Партиционирование — логическое разделение таблиц на части по определённым критериям (например, по дате), что ускоряет запросы и управление данными.

Пример шардирования по диапазону ключей:

// Пример псевдокода для выбора шарда по userId
int shardId = userId % numberOfShards;
// Запрос к соответствующему серверу с shardId

Выбор метода зависит от требований к производительности, объёму данных и архитектуре приложения.