Fragmentación vs Partición: Comprender la distribución de la base de datos

Gestionar conjuntos de datos masivos no es sólo un reto técnico, sino estratégico. A medida que crecen los datos, también lo hacen las demandas de almacenamiento, rendimiento y escalabilidad. Ahí es donde entran en juego dos técnicas esenciales: sharding y partitioning.

Cuando me encontré por primera vez con estos conceptos, me parecieron similares a primera vista, pero al profundizar en ellos descubrí algunas diferencias importantes que tienen un impacto real en cómo se diseñan y escalan los sistemas. 

En este artículo, te explicaré qué significan realmente la fragmentación y la partición, en qué se diferencian, cuándo utilizar cada una, y los pros y los contras que hay que tener en cuenta al crear aplicaciones con gran cantidad de datos.

>Para entender los fundamentos de cómo se estructuran los datos antes de particionarlos o fragmentarlos, empieza con una base sólida en el diseño de bases de datos.en el diseño de bases de datos.

¿Qué es la fragmentación?

Sharding es el proceso de dividir una base de datos en piezas más pequeñas y manejables llamadas "shards". Cada fragmento contiene un subconjunto de los datos globales y funciona como una base de datos independiente. 

Los fragmentos están distribuidos en varios servidores, lo que permite al sistema manejar grandes conjuntos de datos y grandes volúmenes de tráfico. Este enfoque equilibra la carga entre servidores y permite optimizaciones a medida para shards específicos en función de sus datos.

El siguiente diagrama ilustra cómo funciona la fragmentación en un sistema de base de datos distribuido. Observa cómo un equilibrador de carga y un sistema de gestión de bases de datos (SGBD) trabajan juntos para distribuir las peticiones entrantes de los clientes entre varios fragmentos.

Una arquitectura típica de base de datos fragmentada, en la que los datos se dividen en varios fragmentos independientes para optimizar la escalabilidad y la tolerancia a fallos. Imagen del autor.

Al dividir los datos en fragmentos, el sistema puede distribuir las cargas de trabajo de forma más eficiente y escalar horizontalmente para adaptarse al crecimiento del tráfico y del volumen de datos.Estas son las ventajas de la fragmentación:

• Escalabilidad: Permite el escalado horizontal distribuyendo los datos entre varios servidores.
• Rendimiento mejorado: Reduce la carga de consulta en servidores individuales debido a que los datos se distribuyen más ampliamente.
• Tolerancia a fallos: Garantiza que el fallo en un fragmento no afecte a los demás, aumentando la fiabilidad del sistema.

>¿Tienes curiosidad por conocer el panorama más amplio de los sistemas distribuidos? Aprende cómo la informática distribuida depermite arquitecturas escalables como la fragmentación.

¿Qué es la partición?

Particionar es el proceso de dividir una tabla de base de datos grande en segmentos más pequeños y manejables, llamados particiones, todo ello dentro del mismo servidor y sistema de base de datos. Cada partición contiene un subconjunto de los datos basado en una regla especificada, como intervalos de fechas, regiones geográficas o ID de cliente.

A diferencia de la fragmentación, la partición no distribuye los datos entre varias máquinas. En cambio, ayuda a organizar los datos internamente para acelerar las consultas y simplificar el mantenimiento.Pero la partición no es sólo organización: afecta directamente al rendimiento y a la capacidad de gestión de los datos. He aquí algunas de sus principales ventajas:

• Optimización de consultas: Acelera las consultas limitando el ámbito de búsqueda a una partición concreta.
• Gestión eficaz de los datos: Simplifica la gestión del ciclo de vida de los datos, segregándolos para archivarlos o eliminarlos.
• Mejor indexación y mantenimiento: Los índices pueden aplicarse a nivel de partición, lo que reduce su tamaño y facilita su mantenimiento. Esto mantiene tu base de datos ágil y receptiva.

Para comprender mejor la partición en acción, veamos una representación visual. En este ejemplo, los datos se almacenan en una base de datos central, pero segmentada en particiones lógicas basadas en la ubicación del usuario o en el tipo de contenido:

Partición dentro de una base de datos central. Los datos se dividen en particiones lógicas (por ejemplo, por ubicación o tipo de contenido) para mejorar el rendimiento y la capacidad de mantenimiento. Imagen del autor.

Tipos de partición

La partición puede implementarse de varias formas, cada una adaptada a las necesidades específicas de organización de datos y optimización de consultas. Los distintos tipos de bases de datos se particionarán de forma diferente para garantizar un acceso sencillo y eficaz.Ejemplo:

Partición de rangos

Los datos se dividen en función de un rango de valores, como las fechas. Por ejemplo, las transacciones pueden dividirse por meses o años. Esto es especialmente útil para los datos de series temporales, en los que las consultas suelen centrarse en intervalos de fechas concretos.

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')
);

Partición hash

Los datos se dividen en función de la salida de la función hash aplicada a una clave de partición. Esto garantiza una distribución uniforme de los datos entre las particiones, minimizando los puntos calientes. Por ejemplo, se podría hacer un hash de un ID de usuario para determinar la partición donde se almacenarán los datos de un usuario, repartiendo uniformemente la carga.

Ejemplo:

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

Partición de listas

Los datos se dividen según una lista predefinida de categorías. Por ejemplo, los datos de los clientes pueden dividirse por región geográfica o tipo de producto. Este enfoque beneficia a los conjuntos de datos con categorías claramente definidas, permitiendo consultas dirigidas a segmentos específicos.

Ejemplo:

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')
);

> Si no conoces cómo se almacenan y consultan los datos en sistemas estructurados, este curso de introducción a las bases de datos relacionales en SQL es un buen punto de partida.

Diferencias entre fragmentación y partición

Comprender las diferencias entre fragmentación y partición es crucial para seleccionar la estrategia adecuada para gestionar grandes conjuntos de datos. Aunque ambas técnicas pretenden optimizar el rendimiento y la escalabilidad de la base de datos, operan a niveles distintos y sirven a propósitos diferentes, como se expone a continuación.

Alcance y complejidad

• Fragmentación: Funciona en varias bases de datos o servidores, por lo que es adecuado para sistemas distribuidos a gran escala. Puede afectar a los datos a una escala más global.
• Partición: Se produce dentro de una única base de datos, centrándose en hacer más eficiente una base de datos singular en lugar de todo un clúster.

Distribución de datos

• Fragmentación: Distribuye los datos entre varios nodos, permitiendo la escalabilidad de todo el sistema.
• Partición: No distribuye datos por sí mismo, sino que se centra en cómo deben dividirse esos datos.

Escalabilidad

• Fragmentación: Admite el escalado horizontal, manejando volúmenes de datos y cargas de usuarios cada vez mayores.
• Partición: Mejora el rendimiento de las consultas, pero no escala inherentemente entre servidores.

Gastos generales de gestión

• Fragmentación: Requiere una gestión compleja, incluido el mantenimiento de la coherencia de los datos y el manejo de transacciones distribuidas.
• Partición: Más fácil de gestionar en un único entorno de base de datos.

Casos prácticos

• Fragmentación: Ideal para aplicaciones distribuidas y de alto tráfico, como plataformas de redes sociales y sistemas de comercio electrónico.
• Partición: Lo mejor para situaciones que requieran una optimización de las consultas o un archivado eficaz de los datos.

Fragmentación frente a partición: Una comparación en paralelo

Cuándo utilizar la fragmentación frente a la partición

Elegir entre fragmentación y partición no siempre es obvio: depende de la escala, la arquitectura y los objetivos de tu sistema. Ambas estrategias abordan el rendimiento y la manejabilidad, pero de formas distintas. He aquí cómo decidir cuál se adapta a tu situación.

Cuándo utilizar la fragmentación

Utiliza la fragmentación cuando tu sistema esté alcanzando los límites de lo que puede manejar una sola base de datos:

• Tienes que escalar horizontalmente: Si tu volumen de lectura/escritura o el tamaño de tu conjunto de datos ha superado a un único servidor, la fragmentación te permite repartir la carga entre varias máquinas.
• Estás construyendo una aplicación distribuida: Cuando tus usuarios están repartidos por distintas regiones, la fragmentación te permite almacenar los datos más cerca de ellos, reduciendo la latencia y mejorando el rendimiento.
• Has llegado a los límites de la infraestructura: Ya se trate de espacio en disco, memoria o CPU, la fragmentación ayuda a superar los cuellos de botella del hardware distribuyendo los datos y el tráfico.

Ejemplo: Un sitio de comercio electrónico global con millones de usuarios y transacciones podría fragmentar los datos por región del cliente o ID de usuario para garantizar un acceso rápido y escalable.

Cuándo utilizar la partición

Utiliza la partición cuando tus datos aumenten de tamaño, pero sigas operando dentro de un único servidor o base de datos:

• Necesitas acelerar las consultas: Particionar tablas grandes (especialmente por fecha o categoría) permite a tu motor de base de datos escanear sólo los datos relevantes, mejorando drásticamente el rendimiento.
• Gestionas los datos a lo largo del tiempo: Es perfecto para archivar o eliminar datos antiguos sin tocar el resto de la tabla.
• Quieres un mantenimiento más sencillo: Las particiones se pueden indexar, respaldar o eliminar de forma independiente, lo que reduce la sobrecarga durante el mantenimiento.

Ejemplo: Una empresa de servicios financieros que almacene registros de transacciones podría particionar las tablas por meses para ejecutar rápidamente informes de fin de mes y archivar registros antiguos de forma eficiente.

Matriz de soporte de herramientas y bases de datos

No todas las bases de datos admiten la fragmentación o la partición de forma inmediata, y algunas requieren extensiones de terceros o implementaciones personalizadas.

He aquí un rápido vistazo a la forma en que los sistemas de bases de datos más populares gestionan la fragmentación y el particionamiento, y a las herramientas que puedes necesitar para aplicarlos eficazmente:

Puntos clave

• Las bases de datos relacionales como PostgreSQL y MySQL suelen necesitar extensiones o herramientas externas para la fragmentación, pero admiten la partición de forma nativa.
• Los almacenes de datos nativos de la nube, como BigQuery y Redshift, gestionan la distribución automáticamente, con opciones de ajuste fino para la partición.
• Los sistemas NoSQL como MongoDB y Cassandra están diseñados para el escalado horizontal, con fragmentación incorporada desde el primer día.

>Aprende cómo BigQuery automatiza el sharding y el particionamiento entre bastidores en este curso introductorio. Para profundizar en el enfoque de Redshift sobre el almacenamiento distribuido y la partición, explora este curso de Redshift para principiantes.

Conclusión

La fragmentación y la partición son técnicas potentes para gestionar grandes conjuntos de datos, cada una con sus propios puntos fuertes y aplicaciones. La fragmentación es esencial para escalar los sistemas distribuidos, mientras que la partición optimiza el rendimiento de las consultas y simplifica la gestión de los datos. Comprender estos conceptos ayudará a los científicos de datos principiantes a diseñar soluciones de bases de datos eficientes y escalables.

Para más información, consultarecursos adicionales sobre técnicas de escalado de bases de datos y optimización del rendimiento:

• Curso Mejora del rendimiento de las consultas en PostgreSQL
• Curso de Gestión de Bases de Datos
• Curso de Diseño de Bases de Datos