Распределение пространственной базы данных

Количество данных собираемых и обрабатываемых данных неуклонно растет на всем протяжении истории и с их увеличением появляется все больше и больше проблем с их хранением и выполнением запросов на них. Один из самых характерных примеров это аналитические системы крупных торговых сетей и производителей. Накапливая огромные объемы данных о всех произведенных операциях, таких как например покупки или поведение покупателей, эти компании могут анализировать эти данные для дальнейшей оптимизации множества показателей, в целях увеличения прибыли. Количество различных запросов на этих данных может превышать миллионы операций в секунду, что приводит к необходимости распределить эти запросы по нескольким серверам. Кроме того, может возникнуть ситуация когда весь объем данных невозможно поместить на одном сервере. Для решения этих проблем применяется техника распределения данных по множеству серверов, основываясь на какой либо характеристике. Обычно эта характеристика выбирается исходя из специфики запросов, с целью ускорения всех операций. Самые распространенные техники распределения данных по нескольким серверам на данный момент предлагают эффективное разбиение исходя из одного ключа, это эффективно если все запросы к данным включают фильтрацию по выбранному ключу, а в идеальном случае содержат только её. Тем не менее это не всегда применимо, зачастую данные нужно фильтровать по множеству параметров. Например, в случае баз данных ритейлеров, это может быть время покупки, категория товара, стоимость, локация магазина, возраст покупателя и так далее. В этой работе я рассматриваю способ распределения этих данных по множеству серверов, основываясь на множестве ключей, таким образом чтобы минимизировать количество обращений, к каждой части распределенной базы данных и увеличить эффективность используемых ресурсов.