Sharding vs. Partitionierung: Verstehen der Datenbankverteilung

Die Verwaltung großer Datenmengen ist nicht nur eine technische, sondern auch eine strategische Herausforderung. Mit dem Wachstum der Daten steigen auch die Anforderungen an Speicherung, Leistung und Skalierbarkeit. Hier kommen zwei wichtige Techniken ins Spiel: sharding und partitioning.

Als ich zum ersten Mal mit diesen Konzepten in Berührung kam, schienen sie auf den ersten Blick ähnlich zu sein - aber wenn man genauer hinsieht, entdeckt man einige wichtige Unterschiede, die einen echten Einfluss darauf haben, wie Systeme entworfen und skaliert werden. 

In diesem Artikel erkläre ich dir, was Sharding und Partitioning wirklich bedeuten, wie sie sich unterscheiden, wann sie eingesetzt werden sollten und welche Vor- und Nachteile du bei der Entwicklung datenintensiver Anwendungen beachten solltest.

>Um zu verstehen, wie die Daten strukturiert sind, bevor sie partitioniert oder gesplittet werden, solltest du eine solide Grundlage inn Datenbankdesign.

Was ist Sharding?

Beim Sharding wird eine Datenbank in kleinere, besser handhabbare Teile aufgeteilt, die sogenannten "Shards". Jeder Shard enthält eine Teilmenge der Gesamtdaten und funktioniert wie eine unabhängige Datenbank. 

Die Shards sind auf mehrere Server verteilt, so dass das System große Datensätze und ein hohes Datenaufkommen bewältigen kann. Dieser Ansatz gleicht die Last zwischen den Servern aus und ermöglicht maßgeschneiderte Optimierungen für bestimmte Shards auf der Grundlage ihrer Daten.

Das folgende Diagramm zeigt, wie Sharding in einem verteilten Datenbanksystem funktioniert. Beachte, wie ein Load Balancer und ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) zusammenarbeiten, um eingehende Client-Anfragen auf mehrere Shards zu verteilen.

Eine typische Sharded-Datenbankarchitektur, bei der die Daten auf mehrere unabhängige Shards aufgeteilt werden, um Skalierbarkeit und Fehlertoleranz zu optimieren. Bild vom Autor.

Durch die Aufteilung der Daten in Shards kann das System die Arbeitslasten effizienter verteilen und horizontal skalieren, um den Datenverkehr und das Datenvolumen zu bewältigen.Das sind die Vorteile von Sharding:

• Skalierbarkeit: Ermöglicht horizontale Skalierung durch Verteilung der Daten auf mehrere Server.
• Verbesserte Leistung: Verringert die Abfragelast auf einzelnen Servern, da die Daten breiter verteilt sind.
• Fehlertoleranz: Stellt sicher, dass der Ausfall eines Shards keine Auswirkungen auf andere Shards hat und erhöht so die Zuverlässigkeit des Systems.

>Bist du neugierig, wie es mit verteilten Systemen weitergeht? Lerne, wie w verteiltes Rechnenskalierbare Architekturen wie Sharding ermöglicht.

Was ist Partitionierung?

Bei der Partitionierung wird eine große Tabelle in kleinere, überschaubare Segmente, die sogenannten Partitionen, aufgeteilt - und zwar innerhalb desselben Servers und Datenbanksystems. Jede Partition enthält eine Teilmenge der Daten, die auf einer bestimmten Regel basiert, z. B. Datumsbereiche, geografische Regionen oder Kunden-IDs.

Anders als beim Sharding werden die Daten bei der Partitionierung nicht auf mehrere Maschinen verteilt. Stattdessen hilft es, die Daten intern zu organisieren, um Abfragen zu beschleunigen und die Wartung zu vereinfachen.Bei der Partitionierung geht es aber nicht nur um die Organisation - sie wirkt sich direkt auf die Leistung und die Datenverwaltung aus. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:

• Abfrageoptimierung: Beschleunigt Abfragen, indem der Suchbereich auf eine bestimmte Partition begrenzt wird.
• Effizientes Datenmanagement: Vereinfacht das Lebenszyklusmanagement von Daten, indem es Daten zur Archivierung oder Löschung aussondert.
• Bessere Indexierung und Pflege: Indizes können auf Partitionsebene angewendet werden, wodurch sie kleiner und leichter zu pflegen sind. So bleibt deine Datenbank schlank und reaktionsschnell.

Um die Partitionierung in der Praxis besser zu verstehen, schauen wir uns eine visuelle Darstellung an. In diesem Beispiel werden die Daten in einer zentralen Datenbank gespeichert, aber in logische Partitionen aufgeteilt, die auf dem Standort des Nutzers oder dem Inhaltstyp basieren:

Partitionierung innerhalb einer zentralen Datenbank. Die Daten werden in logische Partitionen aufgeteilt (z. B. nach Ort oder Inhaltstyp), um die Leistung und Wartbarkeit zu verbessern. Bild vom Autor.

Arten von Trennwänden

Die Partitionierung kann auf verschiedene Arten implementiert werden, die jeweils auf die spezifischen Bedürfnisse der Datenorganisation und der Abfrageoptimierung zugeschnitten sind. Verschiedene Arten von Datenbanken werden unterschiedlich partitioniert, um einen einfachen und effizienten Zugriff zu gewährleisten.Beispiel:

Bereichsaufteilung

Daten werden auf der Grundlage eines Wertebereichs, z. B. eines Datums, unterteilt. Die Transaktionen können zum Beispiel nach Monat oder Jahr unterteilt werden. Dies ist besonders nützlich für Zeitreihendaten, bei denen sich die Abfragen oft auf bestimmte Datumsbereiche konzentrieren.

CREATE TABLE transactions (
  id INT,
  transaction_date DATE,
  amount DECIMAL
)
PARTITION BY RANGE (transaction_date) (
  PARTITION p_2024_q1 VALUES LESS THAN ('2024-04-01'),
  PARTITION p_2024_q2 VALUES LESS THAN ('2024-07-01'),
  PARTITION p_2024_q3 VALUES LESS THAN ('2024-10-01'),
  PARTITION p_2024_q4 VALUES LESS THAN ('2025-01-01')
);

Hash-Partitionierung

Die Daten werden auf der Grundlage der Hash-Funktion aufgeteilt, die auf einen Partitionsschlüssel angewendet wird. Das sorgt für eine gleichmäßige Verteilung der Daten auf die Partitionen und minimiert Hotspots. Zum Beispiel könnte eine Benutzer-ID gehasht werden, um die Partition zu bestimmen, in der die Daten eines Benutzers gespeichert werden, um die Last gleichmäßig zu verteilen.

Beispiel:

CREATE TABLE user_activity (
  user_id INT,
  activity TEXT
)
PARTITION BY HASH(user_id) PARTITIONS 4;

Listenaufteilung

Die Daten werden auf der Grundlage einer vordefinierten Liste von Kategorien unterteilt. Die Kundendaten können zum Beispiel nach geografischer Region oder Produktart aufgeteilt werden. Dieser Ansatz kommt Datensätzen mit klar definierten Kategorien zugute und ermöglicht gezielte Abfragen für bestimmte Segmente.

Beispiel:

CREATE TABLE customer_data (
  customer_id INT,
  region TEXT
)
PARTITION BY LIST (region) (
  PARTITION us_customers VALUES IN ('US'),
  PARTITION eu_customers VALUES IN ('EU'),
  PARTITION apac_customers VALUES IN ('APAC')
);

> Wenn du nicht weißt, wie Daten in strukturierten Systemen gespeichert und abgefragt werden, dieser Kurs Einführung in relationale Datenbanken in SQL ist ein guter Anfang.

Unterschiede zwischen Sharding und Partitionierung

Das Verständnis der Unterschiede zwischen Sharding und Partitionierung ist entscheidend für die Wahl der richtigen Strategie zur Verwaltung großer Datenmengen. Obwohl beide Techniken darauf abzielen, die Leistung und Skalierbarkeit von Datenbanken zu optimieren, arbeiten sie auf verschiedenen Ebenen und dienen unterschiedlichen Zwecken, wie im Folgenden beschrieben.

Umfang und Komplexität

• Sharding: Funktioniert über mehrere Datenbanken oder Server hinweg und eignet sich daher für große verteilte Systeme. Sie kann sich auf Daten in einem globaleren Maßstab auswirken.
• Partitionierung: Findet innerhalb einer einzelnen Datenbank statt und konzentriert sich darauf, eine einzelne Datenbank effizienter zu machen als einen ganzen Cluster.

Datenverteilung

• Sharding: Verteilt die Daten auf mehrere Knotenpunkte und ermöglicht so eine systemweite Skalierbarkeit.
• Partitionierung: Verteilt nicht die Daten selbst, sondern konzentriert sich darauf, wie diese Daten aufgeteilt werden sollen.

Skalierbarkeit

• Sharding: Unterstützt horizontale Skalierung und bewältigt steigende Datenmengen und Nutzerzahlen.
• Partitionierung: Verbessert die Abfrageleistung, skaliert aber nicht von Natur aus über mehrere Server.

Management Gemeinkosten

• Sharding: Erfordert eine komplexe Verwaltung, einschließlich der Wahrung der Datenkonsistenz und der Handhabung verteilter Transaktionen.
• Partitionierung: Leichtere Verwaltung innerhalb einer einzigen Datenbankumgebung.

Anwendungsfälle

• Sharding: Ideal für verteilte, stark frequentierte Anwendungen wie Social-Media-Plattformen und E-Commerce-Systeme.
• Partitionierung: Am besten für Szenarien, die eine Abfrageoptimierung oder eine effiziente Datenarchivierung erfordern.

Sharding vs. Partitionierung: Ein Seite-an-Seite-Vergleich

Wann wird Sharding vs. Partitionierung verwendet?

Die Entscheidung zwischen Sharding und Partitionierung ist nicht immer eindeutig - sie hängt von der Größe, der Architektur und den Zielen deines Systems ab. Beide Strategien zielen auf Leistung und Verwaltbarkeit ab, aber auf unterschiedliche Weise. Hier erfährst du, wie du entscheidest, welche Variante zu deinem Szenario passt.

Wann wird Sharding eingesetzt?

Verwende Sharding, wenn dein System an die Grenzen dessen stößt, was eine einzelne Datenbank bewältigen kann:

• Du musst horizontal skalieren: Wenn die Größe deines Lese-/Schreibvolumens oder deines Datensatzes einen einzelnen Server übersteigt, kannst du mit Sharding die Last auf mehrere Rechner verteilen.
• Du baust eine verteilte Anwendung: Wenn deine Nutzer/innen über verschiedene Regionen verteilt sind, kannst du mit Sharding die Daten näher an ihnen speichern und so die Latenzzeit verringern und die Leistung verbessern.
• Du hast die Grenzen der Infrastruktur erreicht: Ob Festplattenplatz, Arbeitsspeicher oder CPU, Sharding hilft, Hardware-Engpässe zu überwinden, indem Daten und Datenverkehr verteilt werden.

Beispiel: Eine globale E-Commerce-Website mit Millionen von Nutzern und Transaktionen könnte die Daten nach Kundenregion oder Nutzer-ID splitten, um einen schnellen, skalierbaren Zugriff zu gewährleisten.

Wann wird die Partitionierung eingesetzt?

Verwende die Partitionierung, wenn deine Daten immer größer werden, du aber immer noch mit einem einzigen Server oder einer einzigen Datenbank arbeitest:

• Du musst die Abfragen beschleunigen: Durch die Unterteilung großer Tabellen (insbesondere nach Datum oder Kategorie) kann deine Datenbank-Engine nur die relevanten Daten durchsuchen, was die Leistung drastisch verbessert.
• Du verwaltest Daten im Laufe der Zeit: Es ist perfekt, um alte Daten zu archivieren oder zu löschen, ohne den Rest der Tabelle zu berühren.
• Du willst eine einfachere Wartung: Partitionen können unabhängig voneinander indiziert, gesichert oder gelöscht werden, was den Aufwand bei der Wartung reduziert.

Beispiel: Ein Finanzdienstleistungsunternehmen, das Transaktionsprotokolle speichert, könnte Tabellen nach Monaten partitionieren, um schnell Monatsendberichte zu erstellen und ältere Datensätze effizient zu archivieren.

Matrix für Tools und Datenbankunterstützung

Nicht alle Datenbanken unterstützen Sharding oder Partitioning von Haus aus - einige erfordern Erweiterungen von Drittanbietern oder eigene Implementierungen.

Hier ist ein kurzer Blick darauf, wie gängige Datenbanksysteme mit Sharding und Partitionierung umgehen und welche Tools du brauchst, um sie effektiv zu implementieren :

Die wichtigsten Erkenntnisse

• Relationale Datenbanken wie PostgreSQL und MySQL benötigen oft Erweiterungen oder externe Tools für das Sharding, unterstützen die Partitionierung aber von Haus aus.
• Cloud-native Data Warehouses wie BigQuery und Redshift übernehmen die Verteilung automatisch und bieten Feinabstimmungsoptionen für die Partitionierung.
• NoSQL-Systeme wie MongoDB und Cassandra sind für die horizontale Skalierung ausgelegt und haben Sharding vom ersten Tag an eingebaut.

>In diesem Einführungskurs lernst du, wie BigQuery das Sharding und Partitioning hinter den Kulissen automatisiert . Wenn du tiefer in den Redshift-Ansatz für verteilten Speicher und Partitionierung eintauchen möchtest, solltest du diesen einsteigerfreundlichen Redshift-Kurs besuchen.

Fazit

Sharding und Partitionierung sind leistungsstarke Techniken für die Verwaltung großer Datenmengen, die jeweils ihre eigenen Stärken und Anwendungen haben. Sharding ist wichtig für die Skalierung verteilter Systeme, während Partitionierung die Abfrageleistung optimiert und die Datenverwaltung vereinfacht. Wenn du diese Konzepte verstehst, kannst du als angehender Datenwissenschaftler effiziente, skalierbare Datenbanklösungen entwickeln.

Weitere Informationen findest du inweiteren Ressourcen zu Skalierungstechniken für Datenbanken und Leistungsoptimierung:

• Verbesserung der Abfrageleistung in PostgreSQL Kurs
• Datenbank-Management-Kurs
• Datenbank-Design-Kurs