Replicação de banco de dados 101: tudo o que você precisa saber

A replicação de banco de dados envolve garantir que dados importantes sejam replicados em vários locais de uma empresa.

Na era digital avançada, as empresas devem tomar todas as medidas para proteger os seus dados e garantir a sua disponibilidade em todos os momentos. A disponibilidade de dados é importante para a tomada de decisões proativas e para capacitar outras tecnologias, como IA. É aqui que a replicação do banco de dados se torna uma alta prioridade.

Mas o que é exatamente replicação de banco de dados? O que isso envolve e quais são os benefícios da replicação de bancos de dados? Vamos descobrir.

O que é replicação de banco de dados?

A replicação de banco de dados é o processo de criação e manutenção de múltiplas cópias de um banco de dados em diferentes locais ou servidores. O principal objetivo da replicação é melhorar a disponibilidade dos dados, distribuir a carga de trabalho e melhorar o desempenho geral do sistema de banco de dados. Ele também fornece redundância e tolerância a falhas, garantindo que os dados sejam replicados para vários nós, seja de forma síncrona ou assíncrona.

A replicação de banco de dados desempenha um papel crucial na tecnologia moderna gestão de dados sistemas e estratégias. É uma técnica fundamental usada pelas organizações para garantir a integridade, confiabilidade e acessibilidade dos dados. Simplifica o acesso aos dados entre várias equipes e, ao fazer cópias, protege os dados contra adulteração e destruição.

A replicação do banco de dados é um processo contínuo. A replicação contínua garante que as alterações no banco de dados primário sejam prontamente propagadas para as réplicas, garantindo dados atualizados globalmente. Ele permite que as organizações adicionem novas réplicas e acomodem esquemas em evolução. A replicação contínua também facilita o failover e a recuperação automáticos, garantindo transições perfeitas durante falhas no banco de dados primário.

Diferença entre replicação de dados e replicação de banco de dados

Antes de nos aprofundarmos na replicação de banco de dados, é importante compreender a distinção entre replicação de dados e replicação de banco de dados.

A replicação de dados refere-se à cópia de dados específicos de um dispositivo de armazenamento para outro, geralmente para fins de backup. Este processo garante que, em caso de falha de hardware ou perda de dados, os dados replicados possam ser usados ​​para restaurar os dados originais.

Por outro lado, a replicação de banco de dados envolve replicar um todo banco de dados, incluindo seu esquema, tabelas e procedimentos armazenados, para vários servidores. Ao contrário da replicação de dados, que se concentra exclusivamente na cópia de dados, a replicação de banco de dados visa criar cópias idênticas de toda a estrutura do banco de dados e seu conteúdo.

Naturalmente, a replicação de banco de dados envolve mais complexidade e complexidades em comparação com a simples replicação de dados. Requer consideração cuidadosa de fatores como consistência de dados, sincronização e resolução de conflitos.

Replicação de banco de dados vs. espelhamento

A replicação e o espelhamento de banco de dados são técnicas usadas para criar cópias redundantes de um banco de dados. No entanto, existem algumas diferenças importantes entre eles.

A replicação de banco de dados envolve a criação de múltiplas cópias de um banco de dados. Conforme mencionado anteriormente, ele distribui a carga de trabalho e melhora o desempenho, permitindo que aplicativos e usuários acessem dados da réplica mais próxima.

A clara vantagem da replicação de banco de dados sobre o espelhamento reside na flexibilidade que ela oferece em termos de distribuição de dados e opções de configuração. Ele oferece a capacidade de replicar seletivamente objetos específicos ou subconjuntos de dados em um banco de dados. Esse recurso fornece mais granularidade e controle sobre quais dados são replicados, permitindo que os usuários adaptem o processo de replicação para atender a necessidades específicas.

Por outro lado, o espelhamento envolve a criação de uma cópia exata do banco de dados em outro servidor, conhecido como servidor espelho. O servidor espelho permanece sincronizado com o servidor primário por meio de transferência contínua de dados. No caso de uma falha no servidor primário, o servidor espelho pode assumir o controle perfeitamente.

Uma coisa a ter em mente é que, embora o espelhamento “espelhe” o banco de dados, ele não poderá ser consultado, a menos que sejam criados instantâneos.

Por que as organizações replicam bancos de dados?

Um dos principais benefícios da replicação de banco de dados é a melhoria da disponibilidade dos dados. Com múltiplas cópias do banco de dados espalhadas por diferentes locais ou servidores, as organizações podem garantir que os dados estejam sempre acessíveis, mesmo no caso de falha do servidor ou interrupção da rede. Esta alta disponibilidade de dados é essencial para o acesso em tempo real a informações atualizadas.

Além disso, a replicação do banco de dados ajuda a distribuir a carga de trabalho entre vários nós, resultando em melhor desempenho. Ao distribuir as operações de leitura e gravação em diferentes réplicas, as organizações podem lidar com um número maior de solicitações simultâneas, reduzindo as chances de gargalos e melhorando os tempos de resposta. A natureza distribuída da replicação também permite que as organizações dimensionem seus bancos de dados horizontalmente, adicionando mais réplicas à medida que a carga de trabalho aumenta.

A replicação de banco de dados também desempenha um papel vital nas estratégias de recuperação de desastres. Ao ter cópias replicadas do banco de dados em diferentes localizações geográficas, as organizações podem se recuperar de desastres como calamidades naturais, falhas de hardware ou erros humanos. No caso de um desastre, o banco de dados replicado pode ser ativado rapidamente, garantindo o mínimo de tempo de inatividade e perda de dados.

Como funciona a replicação de banco de dados?

A replicação de banco de dados funciona empregando um conjunto de técnicas para copiar e sincronizar dados em vários bancos de dados ou servidores. Change Data Capture (CDC) é uma dessas técnicas. Ele captura alterações no banco de dados de origem e atualiza a réplica em tempo real.

Em geral, a replicação envolve um banco de dados primário que serve como fonte da verdade e uma ou mais réplicas que mantêm cópias do banco de dados primário. Quando ocorre uma alteração no banco de dados primário, ela é capturada pelo mecanismo de replicação e propagada para as réplicas. Isso garante que os dados nas réplicas sejam consistentes com o banco de dados primário.

Tipos de replicação de banco de dados

Replicação de tabela completa

A replicação de tabela completa replica tabelas inteiras de um banco de dados de origem para um ou mais bancos de dados de réplica. Nessa abordagem, quaisquer alterações feitas na tabela de origem, incluindo inserções, atualizações e exclusões, são replicadas inteiramente nas tabelas correspondentes no(s) banco(s) de dados de réplica. A replicação de tabela completa é simples e garante que a réplica contenha uma cópia exata da tabela de origem em qualquer momento.

No entanto, isso pode resultar em requisitos mais elevados de transferência e armazenamento de dados, especialmente quando se lida com tabelas grandes ou quando apenas uma pequena parte dos dados foi alterada. Este método é comumente contrastado com abordagens mais granulares, como o CDC, onde apenas os dados modificados são replicados, levando a um uso mais eficiente dos recursos.

Replicação incremental baseada em chave

Neste tipo de estratégia de replicação de banco de dados, as alterações em um banco de dados são identificadas e replicadas com base em valores-chave específicos nos dados. Em vez de replicar tabelas inteiras, a replicação incremental baseada em chave captura e replica seletivamente apenas as linhas que foram inseridas, atualizadas ou excluídas, com base em determinadas colunas ou campos-chave. A replicação incremental baseada em chave é particularmente útil para minimizar a transferência de dados e melhorar a eficiência em cenários onde apenas um subconjunto de dados muda frequentemente.

Replicação baseada em log

A replicação baseada em log depende da captura e replicação de alterações diretamente do log de transações (ou log do banco de dados) do banco de dados de origem. Em vez de monitorar e rastrear modificações de dados individuais (como na replicação baseada em chave ou em tabela completa), a replicação baseada em log extrai as alterações registradas no log de transações do banco de dados, que é um registro sequencial de todas as transações do banco de dados.

Replicação Síncrona

A replicação síncrona garante que todas as alterações feitas no banco de dados sejam replicadas imediatamente para todas as réplicas antes que a transação seja considerada concluída. Embora garanta a consistência dos dados, pode introduzir latência, pois a transação precisa aguardar a conclusão do processo de replicação.

Replicação Assíncrona

A replicação assíncrona de banco de dados é usada para copiar e sincronizar dados entre bancos de dados de uma forma que não exija que o banco de dados primário espere que a réplica confirme o recebimento das alterações de dados. Neste cenário, o processo de replicação não acontece em tempo real ou de forma síncrona com cada transação no banco de dados primário. Em vez disso, as alterações são transmitidas e aplicadas à réplica com um atraso, muitas vezes referido como “atraso de replicação”.

Replicação mestre-escravo

Na replicação mestre-escravo, também chamada de replicação líder único, existe um único banco de dados primário, conhecido como mestre, que processa as operações de gravação. As réplicas, conhecidas como escravos, recebem as alterações do mestre e atualizam seus dados de acordo. Esta técnica é amplamente utilizada em cenários onde a escalabilidade de leitura e a tolerância a falhas são importantes.

Replicação mestre-mestre

A replicação mestre-mestre, também conhecida como replicação bidirecional, permite que ambos os bancos de dados atuem como banco de dados primário e aceitem operações de gravação. As alterações feitas em um banco de dados são replicadas no outro, garantindo que ambos os bancos de dados estejam sincronizados. Essa técnica fornece melhor tolerância a falhas e permite balanceamento de carga entre bancos de dados.

Replicação de instantâneo

A replicação de instantâneo é um tipo de replicação de banco de dados em que uma cópia de todo o banco de dados é obtida em um momento específico e depois transferida para as réplicas. Esse instantâneo inicial é seguido por atualizações incrementais para manter as réplicas sincronizadas com o banco de dados primário. A replicação de instantâneo é comumente usada quando os dados mudam com pouca frequência ou quando as réplicas estão localizadas em locais remotos com largura de banda limitada.

Replicação Transacional

A replicação transacional é um tipo de replicação de banco de dados que captura e propaga transações individuais do banco de dados primário para as réplicas. Isso significa que todas as alterações feitas no banco de dados primário, como inserções, atualizações ou exclusões, são replicadas nas réplicas na mesma ordem em que ocorreram. A replicação transacional é frequentemente usada em cenários onde a consistência dos dados e a baixa latência são críticas, como em sistemas financeiros ou aplicações em tempo real.

Mesclar replicação

A replicação de mesclagem é um tipo de replicação de banco de dados que permite que várias réplicas modifiquem os dados de forma independente e depois mesclem as alterações de volta ao banco de dados primário. Esse tipo de replicação é comumente usado em cenários onde as réplicas são frequentemente desconectadas da rede ou quando conflitos entre alterações feitas em diferentes réplicas precisam ser resolvidos. A replicação de mesclagem requer um mecanismo de resolução de conflitos mais complexo para garantir a integridade dos dados.

Replicação ponto a ponto

A replicação ponto a ponto, também conhecida como replicação multimestre, é um tipo de replicação de banco de dados em que cada réplica pode atuar como origem e destino para alterações de dados. Isso significa que as alterações feitas em qualquer réplica são propagadas para todas as outras réplicas da rede. A replicação ponto a ponto é frequentemente usada em sistemas distribuídos onde múltiplas réplicas precisam ser atualizadas simultaneamente e onde alta disponibilidade e escalabilidade são essenciais.

Desafios comuns de replicação de banco de dados

A implementação da replicação de banco de dados traz seu próprio conjunto de desafios. É importante levar em consideração estes desafios para garantir uma replicação de banco de dados tranquila e eficaz:

• A consistência dos dados:
  Garantir a consistência dos dados entre réplicas pode ser um desafio, especialmente em cenários onde os dados mudam com frequência. A sincronização e a propagação de alterações requerem algoritmos e técnicas sofisticadas para evitar conflitos e manter a consistência.
• Atraso na replicação:
  Como a replicação geralmente envolve a propagação de alterações para réplicas remotas, pode haver um pequeno atraso entre o banco de dados primário e as réplicas. Minimizar o atraso de replicação pode ser uma alta prioridade, especialmente em cenários onde os dados em tempo real são críticos. O uso da replicação síncrona do banco de dados pode ajudar a reduzir ao mínimo os atrasos na replicação.
• Latência da rede:
  A replicação de dados em locais distribuídos geograficamente pode ser afetada pela latência da rede. Garantir a transferência eficiente de dados e minimizar a latência torna-se fundamental para manter um sistema de replicação ágil e confiável.
• Escalabilidade:
  À medida que o volume de dados e o número de transações aumentam, garantir a escalabilidade do sistema de replicação torna-se um desafio. Dimensionar para acomodar uma carga de trabalho crescente, como durante uma liquidação de fim de ano, e ao mesmo tempo manter o desempenho e a capacidade de resposta é um equilíbrio delicado.
• Resolução de conflitos:
  Quando ocorrem atualizações simultâneas nos bancos de dados primários e de réplica, é necessário um mecanismo para determinar qual atualização prevalece. Escolher a estratégia errada pode levar à perda de dados ou à corrupção de informações.

Como avaliar plataformas modernas de replicação de banco de dados?

Com inúmeras plataformas de replicação de banco de dados disponíveis no mercado, escolher a plataforma certa requer a devida diligência. Aqui estão alguns fatores-chave a serem considerados ao avaliar plataformas modernas de replicação de banco de dados:

1. Desempenho e escalabilidade:
   Avalie a capacidade da plataforma de lidar com a carga de trabalho e dimensionar à medida que seus dados crescem. Procure recursos como balanceamento de carga, fragmentação de dados e failover automático.
2. Latência e atraso de replicação:
   Avalie a capacidade da plataforma de minimizar o atraso de replicação, especialmente se o seu caso de uso exigir sincronização de dados em tempo real ou quase em tempo real. Procure recursos que permitam o monitoramento e o gerenciamento do atraso de replicação.
3. Consistência e integridade dos dados:
   Certifique-se de que a plataforma de replicação de banco de dados forneça mecanismos para manter a consistência e a integridade dos dados entre as réplicas, como resolução de conflitos, garantias transacionais e validação de dados.
4. Monitoramento e gerenciamento:
   Considere a facilidade de monitorar e gerenciar o processo de replicação. Uma boa solução de replicação de banco de dados oferece funcionalidades como monitoramento em tempo real, métricas de desempenho e interfaces de gerenciamento intuitivas para agilizar o processo.
5. Integração e compatibilidade:
   Verifique se a plataforma suporta integração com seus sistemas e aplicativos de banco de dados existentes. Avalie a compatibilidade com diferentes sistemas de gerenciamento de banco de dados e linguagens de programação. Ferramentas sem código, como Astera, pode ser integrado a uma variedade de bancos de dados, garantindo um processo completo de gerenciamento de dados.

Ao avaliar esses fatores, as organizações podem tomar uma decisão informada e selecionar uma ferramenta de replicação de banco de dados moderna e eficiente, adaptada às suas necessidades específicas.

Conclusão

A replicação de banco de dados desempenha um papel crucial para garantir a disponibilidade, o desempenho e a tolerância a falhas dos dados para organizações de todos os tamanhos. Compreender os conceitos e técnicas associados à replicação de banco de dados é essencial para a construção de sistemas de dados resilientes e escaláveis.

A implementação de uma solução robusta de replicação de banco de dados e a escolha da plataforma de replicação correta permitem que você forneça alta disponibilidade de dados, mantendo-os prontos para atender às necessidades cada vez maiores de seus negócios.