Chào các nhà phát triển 👋

Khi bộ dữ liệu ngày càng lớn, ngay cả những máy chủ cơ sở dữ liệu mạnh mẽ nhất cũng sẽ gặp giới hạn:

• 📦 Dung lượng ổ đĩa bị đầy
• ⚡ CPU quá tải khi phải xử lý truy vấn
• 🧠 Bộ nhớ gặp khó khăn với các phép nối và tổng hợp

Đó là lúc sharding trở nên cần thiết. Thay vì mở rộng một máy chủ duy nhất, chúng ta chia nhỏ dữ liệu ra nhiều nút khác nhau. Trong bài viết này, tôi sẽ hướng dẫn bạn mô phỏng sharding ClickHouse mà tôi đã xây dựng — để bạn có thể thử nghiệm tại chỗ và hiểu cách mà nó hoạt động trong thực tế.

🔗 Kho lưu trữ GitHub: Kiểm tra hồ sơ của tôi → GitHub → tìm ClickHouse_Sharding_Simulation

📦 Dự Án Này Làm Gì

Dự án này rất thân thiện với người mới bắt đầu và minh họa:

• 🗂️ Tạo một thiết lập ClickHouse đa shard với Docker Compose
• 📊 Phân phối dữ liệu qua các shard với trọng số (ví dụ: một shard có thể nhận 10× dữ liệu hơn)
• 🔁 Thực hiện truy vấn qua một bảng phân phối để hợp nhất kết quả từ nhiều shard
• 📈 Cho thấy cách mà các truy vấn mở rộng theo chiều ngang khi dữ liệu tăng

🛠️ Công Nghệ Sử Dụng

• ClickHouse → cơ sở dữ liệu OLAP hiệu suất cao
• Docker Compose → dễ dàng khởi động các shard và nút phân phối
• SQL → để định nghĩa các shard, bảng phân phối và thực hiện truy vấn

⚙️ Cách Chạy Ở Địa Phương

Bước 1. Sao chép kho lưu trữ

git clone https://github.com/mohhddhassan/ClickHouse_Sharding_Simulation.git
cd ClickHouse_Sharding_Simulation

Bước 2. Khởi động cụm

docker-compose up -d

Bước 3. Nhập vào container shard và chèn dữ liệu mẫu

docker exec -it ch1 clickhouse-client

Bước 4. Thực hiện truy vấn từ bảng phân phối

SELECT * FROM distributed_table;

Boom 🚀 bạn sẽ thấy kết quả hợp nhất từ nhiều shard!

🗂️ Cấu Trúc Dự Án

ClickHouse_Sharding_Simulation/
├── docker-compose.yml
├── configs/
│   └── remote_servers.xml
└── README.md                  # Các truy vấn ví dụ + sơ đồ

🤯 Những Gì Tôi Đã Học

• 💡 Cách ClickHouse sử dụng bảng phân phối để truy vấn qua các shard
• 💡 Cách trọng số shard cân bằng tải giữa các nút
• 💡 Tại sao mở rộng theo chiều ngang lại tốt hơn mở rộng theo chiều dọc cho các khối lượng công việc OLAP
• 💡 Cách mô phỏng việc mở rộng cơ sở dữ liệu trong thực tế tại địa phương với Docker

🔍 Tại Sao Bạn Nên Thử Cái Này

Nếu bạn đang học về kỹ thuật dữ liệu hoặc cơ sở dữ liệu:

• 🔹 Hiểu về sharding trong một môi trường an toàn, tại chỗ
• 🔹 Thực hành thiết lập một cụm ClickHouse mini với Docker
• 🔹 Thấy cách mà các truy vấn mở rộng qua các nút
• 🔹 Xây dựng trực giác cho mở rộng theo chiều ngang so với mở rộng theo chiều dọc

📌 Những Gì Tiếp Theo?

• Thêm tính năng sao chép để đảm bảo độ tin cậy
• So sánh tốc độ truy vấn với thiết lập một nút
• Thử nghiệm với bộ dữ liệu lớn hơn để kiểm tra hiệu suất

🙋‍♂️ Về Tôi

Mohamed Hussain S
Kỹ sư Dữ liệu Cấp độ 2
LinkedIn | GitHub

🧪 Xây dựng logic dễ hiểu.