Можешь рассказать о различных методах распределения данных в базе для масштабирования?

Для масштабирования баз данных часто используют различные методы распределения данных:

• Шардирование (Sharding) — разделение данных на части (шарды) по определённому ключу. Каждый шард хранится на отдельном сервере. Например, пользователи с ID от 1 до 10000 на одном шарде, от 10001 до 20000 — на другом.
• Репликация — копирование данных на несколько серверов для повышения доступности и отказоустойчивости. Записи идут на мастер, чтения могут идти с реплик.
• Партиционирование — логическое разделение таблиц внутри одной базы по диапазонам или хэш-функциям.
• Кэширование — хранение часто запрашиваемых данных в памяти (Redis, Memcached) для снижения нагрузки на базу.

Пример шардирования на основе хэш-функции:

func getShard(key string, shardCount int) int {
    h := fnv.New32a()
    h.Write([]byte(key))
    return int(h.Sum32()) % shardCount
}

Этот метод позволяет равномерно распределять данные по нескольким шардам.