Автор: К ВВ

«Золотое» правило всех администраторов баз данных – не делай ничего серьезного с базой данных, если у тебя нет бэкапа. Если ты собрался серьезно изменить параметры базы данных, провести операции по техническому обслуживанию базы данных и т.п. – то всегда перед этим надо выполнить операцию резервного копирования. Этот принцип достаточно долго работал и оправдывал себя, и даже в нескольких случаях помогал восстановить базу данных на определенный момент времени.

Недавно перед нами была поставлена задача – разработать процедуру резервного копирования хранилища данных размером в 20 Терабайт. Используя наработанные практики резервного копирования, я попытался разработать такую процедуру и уложиться в то же время в рамки RPO^એ (recovery point objective) и RTO^એ (recovery time objective). Обе эти характеристики измеряются во времени и представляют собой следующее: RPO – допустимый объем возможных потерь данных, RTO – допустимое время простоя или за какое время база данных должна восстановиться. Вот тут-то и началось самое интересное – как бы я не прикидывал и не рассчитывал, но разработанная процедура резервного копирования никак не желала укладываться в эти рамки – слишком большой объем данных надо было забэкапить. В самом лучшем случае, с многочисленными оговорками и условиями база данных восстанавливалась за несколько часов, а такого бизнес себе позволить не мог. Хотя, у Сбербанка на этот счет несколько иное мнение и они считают, что клиенты могут и подождать. Но тут был не Сбербанк. В обычной же ситуации, когда на базу данных не налагались серьезные ограничения и условия, восстановление заняло бы несколько дней. Это усугублялось тем, что невозможно «снять» бэкап за приемлемое время – это также занимало несколько дней и создавало большую нагрузку на базу данных. Сразу оговорюсь, что эта база данных не поддерживает инкрементальный бэкап в текущей версии. Возможно, если бы мы могли получить инкрементальность^એ, то игра и стоила бы свеч, и традиционная процедура резервного копирования имела бы право на жизнь в этом случае.

Поняв, что процедура резервного копирования здесь нежизнеспособна, я начал поиск уже существующих решений этой проблемы. Довольно быстро обнаружилось, что такие объемы информации никто не бэкапит «в лоб». Существуют несколько подходов, которые позволяют иметь резервную копию базы данных такого объема, более или менее актуальную во времени.

Инкрементальность

Если база данных поддерживает инкрементальный бэкап^એ и размер постоянных изменений в базе данных относительно невелик, то можно попробовать выполнять процедуру инкрементального резервного копирования в определенные промежутки времени. Однако этот способ подходит не всем и довольно неудобен в том плане, что этот бэкап надо постоянно «накатывать» на второй экземпляр базы данных. Тут инкрементальный бэкап играет роль скорей всего последнего средства, а инкрементальность позволяет снять лишнюю нагрузку на базу данных и бэкапить только измененные данные. Тем не менее, с рядом условий это решение имеет право на жизнь, хотя и не является самым лучшим на мой взгляд.

Репликация

Одно из самых распространенных решений – это репликация^એ новых и измененных данных на одну или несколько копий базы данных. Существует множество технологий, позволяющих проводить такую репликацию, как на транзакционном уровне, так и на уровне файловой системы, она может быть как синхронной, так и асинхронной. Преимущества такой репликации состоят в том, что у вас будет практически точная копия базы данных. Механизмы отлавливания ошибок во время репликации позволяют довольно быстро и безболезненно понять их причину и, вследствие этого, быстро исправить. Самый же большой недостаток – это большая нагрузка и высокая стоимость этих технологий. Однако в отсутствии возможностей поддерживать резервную копию базы данных в актуальном состоянии с помощью других средств, репликация была и будет одним из наиболее применяемых решений для сверхбольших данных.

«Двойной» ETL

Как правило, перед тем, как попасть в хранилище данных, данные проходят через ETL^એ или ELT процедуры. Сама аббревиатура ETL^એ говорит нам, что данные перед тем, как попасть в хранилище данных соответствующим образом преобразовываются, а лишние данные отсекаются. Этот процесс можно распараллелить – т.е. сделать загрузку данных не в одно хранилище данных, а в два или несколько. Таким образом, у нас будет столько копий хранилища данных, сколько нам потребуется. Но, несмотря на это, такой подход обладает существенным недостатком – зачастую копии не идентичны, так как в процессе загрузки данных возникают ошибки и несоответствия. Не всегда понятно, какая из копий является более правильной. Может быть, какой-то бизнес и может допустить такое несоответствие, но если речь идет о финансовых компаниях, то тут такое допущение не имеет право на существование. Можно разработать сложную процедуру верификации и исправлении ошибок, но, как правило, это лишь затрудняет и замедляет весь процесс. Подводя итог этому подходу, можно сказать, что он применим в ограниченном количестве случаев.

Как уже стало понятно, практика восстановления таких объемов с бэкапов не применяется нигде – это занимает несколько дней, а то и недель. Основной методикой восстановления функциональности в случае падения основной базы данных, является переход на работающую копию базы данных. Для поддержания актуальности этой копии применяется ряд методов, некоторые из которых я перечислил выше. Традиционные подходы к резервному копированию, заключающиеся в сохранении копии базы данных и восстановлении с неё в случае отказа не работают с базами данных сверхбольших объемов – за примерами далеко ходить не надо. Суммируя всё вышесказанное, хочется поставить запятую в заголовке на правильное место – backup делать нельзя, работать без него.