Welche Methoden können die horizontale Skalierung der Datenbank gewährleisten, um Leseanfragen gleichmäßig zu verteilen?

Um eine horizontale Skalierung der Datenbank mit dem Ziel der gleichmäßigen Verteilung von Leseanfragen zu erreichen, werden folgende Methoden angewendet:

1. Replikation (Replication) — Erstellen von Kopien der Datenbank (Replikate), die nur für Lesezugriffe dienen. Leseanfragen werden auf die Replikate verteilt, während Schreibzugriffe auf die Master-Datenbank erfolgen.

2. Sharding (Sharding) — Horizontale Aufteilung der Daten in mehrere unabhängige Datenbanken (Shards). Jeder Shard verarbeitet einen Teil der Daten und Anfragen, was die Last auf einen einzelnen Server reduziert.

3. Lastverteilung (Load Balancing) — Einsatz von Proxies oder Load Balancern, die Leseanfragen nach bestimmten Algorithmen (Round-Robin, wenigste Verbindungen usw.) auf die Replikate verteilen.

4. Caching (Caching) — Implementierung von Caches (z.B. Redis, Memcached), um die Anzahl der Zugriffe auf die Datenbank zu verringern.

Beispiel für einfache Replikation mit Lastverteilung in Go (Pseudocode):

var readReplicas = []string{"db-replica1:5432", "db-replica2:5432"}

func getReadDB() *sql.DB {
    // Auswahl der Replikat durch Round-Robin
    replica := selectReplica()
    db, err := sql.Open("postgres", replica)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    return db
}

func selectReplica() string {
    // Logik zur Auswahl der Replikat
}

Auf diese Weise wird horizontale Skalierung durch die Verteilung der Leseanfragen auf mehrere Knoten erreicht.