Sharding vs Partitioning: comprendere la distribuzione dei database

Gestire dataset enormi non è solo una sfida tecnica: è anche strategica. Con la crescita dei dati aumentano anche le esigenze di storage, prestazioni e scalabilità. È qui che entrano in gioco due tecniche fondamentali: sharding e partitioning. 

Quando ho incontrato per la prima volta questi concetti, a colpo d’occhio sembravano simili—ma approfondendo ho scoperto differenze importanti che influiscono davvero su come i sistemi vengono progettati e scalati. 

In questo articolo ti spiegherò cosa significano davvero sharding e partitioning, in cosa differiscono, quando usare l’uno o l’altro e i pro e i contro da considerare quando costruisci applicazioni data-intensive.

>Per capire le basi di come i dati sono strutturati prima che vengano partizionati o shardati, parti da fondamenta solide con il database design.

Che cos’è lo Sharding?

Lo sharding è il processo di suddivisione di un database in parti più piccole e gestibili chiamate "shard". Ogni shard contiene un sottoinsieme dei dati complessivi e funziona come un database indipendente. 

Gli shard sono distribuiti su più server, consentendo al sistema di gestire dataset di grandi dimensioni e alti volumi di traffico. Questo approccio bilancia il carico tra i server e permette ottimizzazioni mirate per shard specifici in base ai loro dati.

Il seguente diagramma illustra come funziona lo sharding in un sistema di database distribuito. Nota come un load balancer e un sistema di gestione del database (DBMS) lavorino insieme per distribuire le richieste dei client in arrivo su più shard.

Un’architettura tipica di database shardato, in cui i dati sono suddivisi tra più shard indipendenti per ottimizzare scalabilità e tolleranza ai guasti. Immagine dell’autore.

Suddividendo i dati in shard, il sistema può distribuire i carichi di lavoro in modo più efficiente e scalare orizzontalmente per gestire la crescita del traffico e del volume dei dati.Questi sono i vantaggi dello sharding:

• Scalabilità: abilita la scalabilità orizzontale distribuendo i dati tra più server.
• Prestazioni migliorate: riduce il carico delle query su singoli server grazie a una distribuzione più ampia dei dati.
• Tolleranza ai guasti: assicura che un guasto in uno shard non influenzi gli altri, aumentando l’affidabilità del sistema.

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Che cos’è il Partitioning?

Il partitioning è il processo di suddivisione di una grande tabella di database in segmenti più piccoli e gestibili chiamati partition—all’interno dello stesso server e sistema di database. Ogni partition contiene un sottoinsieme dei dati in base a una regola specifica, come intervalli di date, aree geografiche o ID cliente.

A differenza dello sharding, il partitioning non distribuisce i dati su più macchine. Aiuta invece a organizzare i dati internamente per velocizzare le query e semplificare la manutenzione.Ma il partitioning non riguarda solo l’organizzazione: ha un impatto diretto su prestazioni e gestibilità dei dati. Ecco alcuni dei suoi vantaggi principali:

• Ottimizzazione delle query: accelera le query limitando l’ambito di ricerca a una partition specifica.
• Gestione efficiente dei dati: semplifica la gestione del ciclo di vita dei dati separando quelli da archiviare o eliminare.
• Indicizzazione e manutenzione migliori: gli indici possono essere applicati a livello di partition, riducendone le dimensioni e rendendoli più facili da mantenere. Questo mantiene il database snello e reattivo.

Per capire meglio il partitioning in pratica, guardiamo una rappresentazione visiva. In questo esempio, i dati sono archiviati in un database centrale ma segmentati in partition logiche in base alla posizione dell’utente o al tipo di contenuto:

Partitioning all’interno di un database centrale. I dati sono suddivisi in partition logiche (ad esempio per posizione o tipo di contenuto) per migliorare prestazioni e manutenibilità. Immagine dell’autore.

Tipi di Partitioning

Il partitioning può essere implementato in vari modi, ciascuno adatto a specifiche esigenze di organizzazione dei dati e ottimizzazione delle query. Tipi diversi di database saranno partizionati in modo diverso per garantire un accesso semplice ed efficiente.Esempio:

Range partitioning

I dati sono suddivisi in base a un intervallo di valori, come le date. Ad esempio, le transazioni possono essere partizionate per mese o anno. È particolarmente utile per i dati time-series, dove le query si concentrano spesso su intervalli di date specifici.

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

I dati sono suddivisi in base all’output di una funzione di hash applicata a una chiave di partition. Questo garantisce una distribuzione uniforme dei dati tra le partition, riducendo i punti caldi. Per esempio, un ID utente può essere sottoposto a hash per determinare la partition in cui verranno memorizzati i suoi dati, distribuendo uniformemente il carico.

Esempio:

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

List partitioning

I dati sono suddivisi in base a un elenco predefinito di categorie. Ad esempio, i dati dei clienti possono essere partizionati per area geografica o tipo di prodotto. Questo approccio è utile per dataset con categorie ben definite, permettendo query mirate su segmenti specifici.

Esempio:

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')
);

> Se sei alle prime armi con l’archiviazione e l’interrogazione dei dati nei sistemi strutturati, questo corso di introduzione ai database relazionali in SQL è un ottimo punto di partenza.

Differenze tra Sharding e Partitioning

Capire le differenze tra sharding e partitioning è fondamentale per scegliere la strategia giusta per gestire grandi dataset. Sebbene entrambe le tecniche puntino a ottimizzare prestazioni e scalabilità del database, operano a livelli diversi e servono scopi distinti, come descritto di seguito.

Portata e complessità

• Sharding: opera su più database o server, rendendolo adatto a sistemi distribuiti su larga scala. Può influenzare i dati su una scala più globale.
• Partitioning: avviene all’interno di un singolo database, concentrandosi sul rendere più efficiente un database unico piuttosto che un intero cluster.

Distribuzione dei dati

• Sharding: distribuisce i dati su più nodi, abilitando la scalabilità a livello di sistema.
• Partitioning: non distribuisce i dati di per sé, ma si concentra su come quei dati debbano essere suddivisi.

Scalabilità

• Sharding: supporta la scalabilità orizzontale, gestendo volumi di dati e carichi utente crescenti.
• Partitioning: migliora le prestazioni delle query ma non scala intrinsecamente su più server.

Overhead di gestione

• Sharding: richiede una gestione complessa, incluso il mantenimento della consistenza dei dati e la gestione di transazioni distribuite.
• Partitioning: è più facile da gestire all’interno di un ambiente con un singolo database.

Casi d’uso

• Sharding: ideale per applicazioni distribuite e ad alto traffico come piattaforme social ed e-commerce.
• Partitioning: ottimo per scenari che richiedono ottimizzazione delle query o archiviazione efficiente dei dati.

Sharding vs partitioning: confronto affiancato

Quando usare Sharding vs Partitioning

Scegliere tra sharding e partitioning non è sempre ovvio—dipende da scala, architettura e obiettivi del tuo sistema. Entrambe le strategie affrontano prestazioni e gestibilità, ma in modi diversi. Ecco come decidere quale si adatta al tuo scenario.

Quando usare lo sharding

Usa lo sharding quando il tuo sistema sta raggiungendo i limiti di ciò che un singolo database può gestire:

• Hai bisogno di scalare orizzontalmente: se il volume di lettura/scrittura o la dimensione del dataset ha superato un singolo server, lo sharding ti consente di distribuire il carico su più macchine.
• Stai costruendo un’app distribuita: quando gli utenti sono distribuiti in regioni diverse, lo sharding ti permette di archiviare i dati più vicino a loro—riducendo la latenza e migliorando le prestazioni.
• Hai raggiunto limiti infrastrutturali: che si tratti di spazio su disco, memoria o CPU, lo sharding aiuta a superare i colli di bottiglia hardware distribuendo dati e traffico.

Esempio: un sito e-commerce globale con milioni di utenti e transazioni potrebbe shardare i dati per area clienti o ID utente per garantire accesso rapido e scalabile.

Quando usare il partitioning

Usa il partitioning quando i tuoi dati stanno crescendo, ma operi ancora all’interno di un singolo server o database:

• Devi velocizzare le query: partizionare tabelle grandi (soprattutto per data o categoria) consente al motore del database di eseguire la scansione solo dei dati rilevanti, migliorando drasticamente le prestazioni.
• Gestisci i dati nel tempo: è perfetto per archiviare o eliminare dati vecchi senza toccare il resto della tabella.
• Vuoi una manutenzione più semplice: le partition possono essere indicizzate, salvate e rimosse in modo indipendente, riducendo l’overhead durante la manutenzione.

Esempio: un’azienda di servizi finanziari che archivia log di transazioni potrebbe partizionare le tabelle per mese per eseguire rapidamente i report di fine mese e archiviare in modo efficiente i record più vecchi.

Strumenti e matrice di supporto dei database

Non tutti i database supportano sharding o partitioning nativamente—alcuni richiedono estensioni di terze parti o implementazioni personalizzate.

Ecco una panoramica veloce di come i sistemi di database più diffusi gestiscono sharding e partitioning e quali strumenti potresti dover usare per implementarli in modo efficace:

Punti chiave

• I database relazionali come PostgreSQL e MySQL spesso richiedono estensioni o strumenti esterni per lo sharding ma supportano nativamente il partitioning.
• I data warehouse cloud-native come BigQuery e Redshift gestiscono la distribuzione automaticamente, con opzioni di fine tuning per il partitioning.
• I sistemi NoSQL come MongoDB e Cassandra sono progettati per la scalabilità orizzontale, con lo sharding integrato fin dall’inizio.

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Conclusione

Sharding e partitioning sono tecniche potenti per gestire grandi dataset, ciascuna con i propri punti di forza e applicazioni. Lo sharding è essenziale per scalare sistemi distribuiti, mentre il partitioning ottimizza le prestazioni delle query e semplifica la gestione dei dati. Comprendere questi concetti aiuterà i data scientist alle prime armi a progettare soluzioni di database efficienti e scalabili.

Per maggiori informazioni, dai un’occhiata ad altre risorse sulle tecniche di scaling dei database e sull’ottimizzazione delle prestazioni:

• Migliorare le prestazioni delle query in PostgreSQL (corso): Improving Query Performance in PostgreSQL
• Corso di Database Management
• Corso di Database Design