Sharding vs Partitioning: Memahami Distribusi Basis Data

Mengelola himpunan data yang masif bukan hanya tantangan teknis—tetapi juga strategis. Seiring pertumbuhan data, tuntutan terhadap penyimpanan, performa, dan skalabilitas juga meningkat. Di sinilah dua teknik penting berperan: sharding dan partitioning. 

Saat pertama kali menemukan konsep ini, sekilas keduanya tampak mirip—namun setelah ditelusuri lebih dalam, ada perbedaan penting yang berdampak nyata pada bagaimana sistem dirancang dan diskalakan. 

Dalam artikel ini, saya akan menjelaskan apa sebenarnya yang dimaksud dengan sharding dan partitioning, bagaimana perbedaannya, kapan menggunakan masing-masing, serta kelebihan dan kekurangannya saat membangun aplikasi yang intensif data.

>Untuk memahami fondasi bagaimana data disusun sebelum dipartisi atau di-shard, mulailah dengan dasar yang kuat dalam desain basis data.

Apa itu Sharding?

Sharding adalah proses membagi sebuah basis data menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola yang disebut "shard." Setiap shard berisi subset dari keseluruhan data dan berfungsi sebagai basis data independen. 

Shard didistribusikan ke beberapa server, memungkinkan sistem menangani himpunan data besar dan volume trafik tinggi. Pendekatan ini menyeimbangkan beban di antara server dan memungkinkan optimalisasi yang disesuaikan untuk shard tertentu berdasarkan datanya.

Diagram berikut mengilustrasikan cara kerja sharding dalam sistem basis data terdistribusi. Perhatikan bagaimana load balancer dan sistem manajemen basis data (DBMS) bekerja sama untuk mendistribusikan permintaan klien yang masuk ke berbagai shard.

Arsitektur basis data yang di-shard pada umumnya, di mana data dipecah ke beberapa shard independen untuk mengoptimalkan skalabilitas dan toleransi kesalahan. Gambar oleh Penulis.

Dengan membagi data ke dalam shard, sistem dapat mendistribusikan beban kerja lebih efisien dan melakukan penskalaan horizontal untuk mengakomodasi pertumbuhan trafik dan volume data.Inilah manfaat sharding:

• Skalabilitas: Memungkinkan penskalaan horizontal dengan mendistribusikan data ke beberapa server.
• Peningkatan performa: Mengurangi beban kueri pada tiap server karena data tersebar lebih luas.
• Toleransi kesalahan: Memastikan kegagalan pada satu shard tidak memengaruhi yang lain, sehingga meningkatkan keandalan sistem.

>Ingin tahu lebih jauh tentang lanskap sistem terdistribusi? Pelajari bagaimana komputasi terdistribusi memungkinkan arsitektur yang skalabel seperti sharding.

Apa itu Partitioning?

Partitioning adalah proses membagi sebuah tabel basis data yang besar menjadi segmen-segmen yang lebih kecil dan mudah dikelola yang disebut partisi—semuanya tetap berada dalam server dan sistem basis data yang sama. Setiap partisi menampung subset data berdasarkan aturan tertentu, seperti rentang tanggal, wilayah geografis, atau ID pelanggan.

Berbeda dengan sharding, partitioning tidak menyebarkan data ke banyak mesin. Alih-alih, ini membantu mengorganisasi data secara internal untuk mempercepat kueri dan menyederhanakan pemeliharaan.Namun partitioning bukan sekadar urusan organisasi—ini berdampak langsung pada performa dan keterkelolaan data. Berikut beberapa manfaat utamanya:

• Optimisasi kueri: Mempercepat kueri dengan membatasi ruang pencarian ke partisi tertentu.
• Manajemen data yang efisien: Menyederhanakan manajemen siklus hidup data dengan memisahkan data untuk pengarsipan atau penghapusan.
• Pengindeksan dan pemeliharaan yang lebih baik: Indeks dapat diterapkan pada tingkat partisi, sehingga ukurannya lebih kecil dan lebih mudah dirawat. Ini menjaga basis data tetap ramping dan responsif.

Untuk lebih memahami partitioning secara praktis, mari lihat representasi visual. Pada contoh ini, data disimpan dalam satu basis data terpusat tetapi dipisahkan ke partisi logis berdasarkan lokasi pengguna atau jenis konten:

Partitioning dalam basis data terpusat. Data dipecah ke partisi logis (misalnya, berdasarkan lokasi atau jenis konten) untuk kinerja dan kemudahan pemeliharaan yang lebih baik. Gambar oleh Penulis.

Jenis-jenis Partitioning

Partitioning dapat diimplementasikan dengan berbagai cara, masing-masing disesuaikan dengan kebutuhan organisasi data dan optimisasi kueri tertentu. Jenis basis data yang berbeda akan dipartisi dengan cara berbeda untuk memastikan akses yang sederhana dan efisien.Contoh:

Range partitioning

Data dibagi berdasarkan rentang nilai, seperti tanggal. Misalnya, transaksi dapat dipartisi berdasarkan bulan atau tahun. Ini sangat berguna untuk data deret waktu, di mana kueri sering berfokus pada rentang tanggal tertentu.

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 partitioning

Data dibagi berdasarkan keluaran fungsi hash yang diterapkan pada kunci partisi. Ini memastikan distribusi data yang merata di seluruh partisi, meminimalkan hotspot. Misalnya, ID pengguna dapat di-hash untuk menentukan partisi tempat data pengguna akan disimpan, sehingga beban tersebar merata.

Contoh:

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

List partitioning

Data dibagi berdasarkan daftar kategori yang telah ditentukan. Misalnya, data pelanggan dapat dipartisi berdasarkan wilayah geografis atau jenis produk. Pendekatan ini bermanfaat untuk himpunan data dengan kategori yang jelas, memungkinkan kueri terarah untuk segmen tertentu.

Contoh:

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')
);

> Jika Anda baru mengenal cara data disimpan dan diquery dalam sistem terstruktur, kursus pengantar basis data relasional di SQL ini adalah tempat yang tepat untuk memulai.

Perbedaan Antara Sharding dan Partitioning

Memahami perbedaan antara sharding dan partitioning sangat penting untuk memilih strategi yang tepat dalam mengelola himpunan data besar. Meskipun keduanya bertujuan mengoptimalkan performa dan skalabilitas basis data, keduanya beroperasi pada level yang berbeda dan melayani tujuan yang berbeda, seperti diuraikan di bawah ini.

Cakupan dan kompleksitas

• Sharding: Beroperasi di berbagai basis data atau server, menjadikannya cocok untuk sistem terdistribusi skala besar. Dapat memengaruhi data pada skala yang lebih global.
• Partitioning: Terjadi dalam satu basis data, berfokus membuat satu basis data lebih efisien alih-alih seluruh klaster.

Distribusi data

• Sharding: Mendistribusikan data ke banyak node, memungkinkan skalabilitas di seluruh sistem.
• Partitioning: Tidak mendistribusikan data itu sendiri, melainkan berfokus pada bagaimana data tersebut harus dibagi.

Skalabilitas

• Sharding: Mendukung penskalaan horizontal, menangani peningkatan volume data dan beban pengguna.
• Partitioning: Meningkatkan performa kueri tetapi tidak secara bawaan melakukan penskalaan lintas server.

Beban manajemen

• Sharding: Memerlukan manajemen yang kompleks, termasuk menjaga konsistensi data dan menangani transaksi terdistribusi.
• Partitioning: Lebih mudah dikelola dalam lingkungan satu basis data.

Use case

• Sharding: Ideal untuk aplikasi terdistribusi dengan trafik tinggi seperti platform media sosial dan sistem e-niaga.
• Partitioning: Terbaik untuk skenario yang memerlukan optimisasi kueri atau pengarsipan data yang efisien.

Sharding vs partitioning: Perbandingan berdampingan

Kapan Menggunakan Sharding vs Partitioning

Memilih antara sharding dan partitioning tidak selalu jelas—ini bergantung pada skala, arsitektur, dan tujuan sistem Anda. Keduanya mengatasi performa dan keterkelolaan, tetapi dengan cara yang berbeda. Berikut cara menentukan mana yang sesuai dengan skenario Anda.

Kapan menggunakan sharding

Gunakan sharding saat sistem Anda mencapai batas kemampuan yang dapat ditangani satu basis data:

• Anda perlu melakukan penskalaan horizontal: Jika volume baca/tulis atau ukuran himpunan data melampaui satu server, sharding memungkinkan Anda menyebarkan beban ke beberapa mesin.
• Anda membangun aplikasi terdistribusi: Ketika pengguna tersebar di berbagai wilayah, sharding memungkinkan Anda menyimpan data lebih dekat dengan mereka—mengurangi latensi dan meningkatkan performa.
• Anda mencapai batas infrastruktur: Baik itu ruang disk, memori, atau CPU, sharding membantu mengatasi bottleneck perangkat keras dengan mendistribusikan data dan trafik.

Contoh: Situs e-niaga global dengan jutaan pengguna dan transaksi dapat melakukan sharding data berdasarkan wilayah pelanggan atau ID pengguna untuk memastikan akses yang cepat dan skalabel.

Kapan menggunakan partitioning

Gunakan partitioning saat data Anda berkembang besar, namun Anda masih beroperasi dalam satu server atau basis data:

• Anda perlu mempercepat kueri: Mempartisi tabel besar (terutama berdasarkan tanggal atau kategori) memungkinkan mesin basis data memindai hanya data yang relevan, sehingga meningkatkan performa secara drastis.
• Anda mengelola data seiring waktu: Sangat cocok untuk mengarsipkan atau menghapus data lama tanpa menyentuh bagian tabel lainnya.
• Anda menginginkan pemeliharaan yang lebih sederhana: Partisi dapat diindeks, dicadangkan, atau dihapus secara independen, sehingga mengurangi overhead saat pemeliharaan.

Contoh: Perusahaan layanan keuangan yang menyimpan log transaksi dapat mempartisi tabel berdasarkan bulan untuk menjalankan laporan akhir bulan dengan cepat dan mengarsipkan catatan lama secara efisien.

Perangkat dan Matriks Dukungan Basis Data

Tidak semua basis data mendukung sharding atau partitioning secara bawaan—dan beberapa memerlukan ekstensi pihak ketiga atau implementasi kustom.

Berikut gambaran singkat bagaimana sistem basis data populer menangani sharding dan partitioning serta perangkat apa yang mungkin Anda butuhkan untuk mengimplementasikannya secara efektif:

Inti yang perlu diingat

• Basis data relasional seperti PostgreSQL dan MySQL sering memerlukan ekstensi atau perangkat eksternal untuk sharding tetapi mendukung partitioning secara native.
• Gudang data cloud-native seperti BigQuery dan Redshift menangani distribusi secara otomatis, dengan opsi penyetelan khusus untuk partitioning.
• Sistem NoSQL seperti MongoDB dan Cassandra dibangun untuk penskalaan horizontal, dengan sharding yang sudah tertanam sejak awal.

>Pelajari bagaimana BigQuery mengotomatiskan sharding dan partitioning di balik layar dalam kursus pengantar ini. Untuk menyelami lebih dalam pendekatan Redshift terhadap penyimpanan terdistribusi dan partitioning, jelajahi kursus Redshift untuk pemula ini.

Kesimpulan

Sharding dan partitioning adalah teknik yang kuat untuk mengelola himpunan data besar, masing-masing dengan kekuatan dan penerapannya sendiri. Sharding penting untuk menskalakan sistem terdistribusi sementara partitioning mengoptimalkan performa kueri dan menyederhanakan manajemen data. Memahami konsep-konsep ini akan membantu ilmuwan data pemula merancang solusi basis data yang efisien dan skalabel.

Untuk informasi lebih lanjut, simak sumber tambahan tentang teknik penskalaan basis data dan optimisasi performa:

• Memperbaiki Performa Kueri di PostgreSQL
• Kursus Manajemen Basis Data
• Kursus Desain Basis Data