Bei der vertikalen Skalierung, auch als Hochskalierung bezeichnet, wird die Leistung Ihres vorhandenen Servers erhöht. Sie behalten denselben Datenbankknoten, statten ihn aber mit mehr CPU, Arbeitsspeicher oder Speicher aus, damit er seine Aufgabe erfüllen kann.

Dies wird oft als die traditionelle Methode zur Skalierung relationaler Datenbanken angesehen. Die Architektur bleibt einfach, da alle Daten an einem Ort gespeichert sind.

Vorteile

• Einfachheit: Ihr Code bleibt unverändert, da die Datenbank für Ihre Anwendung immer noch wie eine einzelne Maschine aussieht.
• Einfachere Wartung: Sie müssen nur einen Server verwalten und aktualisieren.
• Konsistenz: Sie müssen sich keine Gedanken über die Synchronisierung von Daten zwischen mehreren Servern machen.

Herausforderungen

• Feste Limits: Jede Maschine hat eine maximale Kapazität. Irgendwann können Sie einem einzelnen Server keine weitere Hardware mehr hinzufügen.
• Ausfallzeit: Oft müssen Sie die Datenbank für einen Moment offline schalten, um diese Hardwareupgrades durchzuführen.
• Single Point of Failure: Wenn dieser eine Server ausfällt, kann Ihre gesamte Anwendung mit ihm ausfallen.

Verwaltete Datenbankdienste wie Cloud SQL können die vertikale Skalierung erleichtern, da Sie die Maschinengröße mit nur wenigen Klicks ändern können. Es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass Sie möglicherweise immer noch an die Grenzen der physischen Hardware stoßen.

Kleiner Maßstab: Stellen Sie sich ein schnell wachsendes Start-up vor, das eine Webanwendung auf einer einzigen Datenbank ausführt. Wenn der Traffic steigt, können sie zu einer größeren Instanz wechseln, die ihnen mehr Rechenleistung bietet, um die zusätzlichen Besucher zu bewältigen, ohne dass sie ihren Anwendungscode neu schreiben müssen.

Unternehmen: Auch große Unternehmen mit einem Legacy-System können vertikale Skalierung nutzen. Diese Systeme basieren in der Regel auf komplexen Beziehungen zwischen Daten. Da ihr Code für eine einzelne Datenbank entwickelt wurde, können sie die Leistung dieser einen Maschine erhöhen, anstatt auf ein verteiltes System umzusteigen.

Interne Anforderungen: Einige Unternehmen verwenden die vertikale Skalierung auch für die interne Berichterstellung. Sie können beispielsweise den RAM ihres primären Datenbankservers erhöhen, damit dieser große, ressourcenintensive Abfragen schneller verarbeiten kann, ohne die Nutzererfahrung zu beeinträchtigen.

Bei der horizontalen Skalierung, auch Scale-out genannt, werden dem Datenbanksystem weitere Maschinen hinzugefügt, anstatt eine Maschine leistungsfähiger zu machen. So wird die Arbeit auf eine Gruppe von Servern verteilt. Sie ist ein Kernkonzept des modernen Cloud-Computings und verteilter Systeme.

Entwickler verwenden Techniken wie Sharding, bei dem Daten in kleinere Blöcke auf verschiedenen Servern aufgeteilt werden, und Replikation, bei der Daten auf mehrere Knoten kopiert werden.

Vorteile

• Unbegrenztes Wachstum: Sie können beliebig viele Maschinen hinzufügen, wenn Ihr Bedarf steigt.
• Hochverfügbarkeit: Da Sie mehrere Server haben, bleibt das System auch dann online, wenn ein Knoten ausfällt.
• Kosteneffizienz: Sie können günstigere Standardhardware verwenden, anstatt einen einzigen, teuren Server zu kaufen.

Herausforderungen

• Komplexität: Ihre Anwendung muss wissen, wie sie mit mehreren Servern kommuniziert, was zu Designherausforderungen führt.
• Datenkonsistenz: Die Synchronisierung von Daten auf vielen verschiedenen Computern kann schwierig zu verwalten sein.
• Codeänderungen: Möglicherweise müssen Sie den Anwendungscode ändern, um eine Umgebung mit verteilter Datenbank zu verwalten.

Eine verteilte SQL-Datenbank wie Spanner kann Ihnen helfen, diese Herausforderungen zu bewältigen. Spanner übernimmt die schwierige Aufgabe, Daten auf mehreren Computern zu synchronisieren, sodass Sie Ihre Daten nicht manuell aufteilen müssen und die Sicherheit einer relationalen Datenbank erhalten. So können Sie horizontal skalieren, ohne Ihr System zu komplex zu machen.

Kapazität: Eine globale E-Commerce-Plattform kann bei großen Verkaufsaktionen die horizontale Skalierung nutzen. Wenn Millionen von Menschen gleichzeitig die Website besuchen, kann das System die Daten automatisch auf neue Knoten verteilen, um den Traffic zu bewältigen und sicherzustellen, dass kein einzelner Server überlastet wird.

Redundanz: Für geschäftskritische Finanzanwendungen wird manchmal auch horizontale Skalierung verwendet. Sie können ihre Datenbank auf mehrere physische Standorte verteilen, die als Verfügbarkeitszonen bezeichnet werden. So wird sichergestellt, dass die Anwendung auch bei Problemen in einem Rechenzentrum verfügbar bleibt und die Datenkonsistenz gewährleistet ist.

Nähe: Ein globales Gaming-Unternehmen kann Datenbankknoten in verschiedenen Teilen der Welt bereitstellen. Wenn ein Datenbankknoten näher am Spieler platziert wird, kann er ein schnelles, reibungsloses Erlebnis mit sehr geringer Verzögerung bieten. Wenn ein Spieler beispielsweise in Tokio lebt, werden seine Profildaten auf einem Datenbankknoten in Tokio gespeichert, um blitzschnelle Lese- und Schreibvorgänge zu ermöglichen.

Der Hauptunterschied zwischen horizontaler und vertikaler Skalierung besteht darin, wie Ressourcen zu Ihrem System hinzugefügt werden. Bei der vertikalen Skalierung wird die Leistung einer Maschine erhöht, während bei der horizontalen Skalierung weitere Maschinen zu Ihrem Netzwerk hinzugefügt werden.

Die Entscheidung, wie Sie Ihre Datenbank skalieren möchten, hängt oft von Ihrem Budget, der Datenmenge und der erforderlichen Betriebszeit ab. Die typischen Ratschläge sind:

• Wenn Sie eine vorhersehbare, moderate Menge an Traffic haben, ist es einfacher, mit der vertikalen Skalierung zu beginnen, da sie leichter und schneller einzurichten ist.
• Wenn Sie für eine globale Skalierung entwickeln oder eine konstante Verfügbarkeit benötigen, sollten Sie von Anfang an eine horizontale Skalierung planen. Das Design ist zwar aufwendiger, aber es kann Ihnen später viel Ärger ersparen.