Sharding vs. Particionamento: Entendendo a distribuição do banco de dados

O gerenciamento de conjuntos de dados maciços não é apenas um desafio técnico - é um desafio estratégico. À medida que os dados crescem, aumentam também as demandas de armazenamento, desempenho e escalabilidade. É aí que entram em ação duas técnicas essenciais: sharding e particionamento.

Quando me deparei com esses conceitos pela primeira vez, eles pareciam semelhantes à primeira vista, mas uma análise mais profunda revelou algumas diferenças importantes que têm um impacto real sobre como os sistemas são projetados e dimensionados. 

Neste artigo, mostrarei a você o que realmente significa sharding e particionamento, como eles diferem, quando usar cada um e os prós e contras a serem considerados ao criar aplicativos com uso intenso de dados.

>Para entender os fundamentos de como os dados são estruturados antes de serem particionados ou fragmentados, comece com uma base sólida emno design do banco de dados.

O que é Sharding?

Sharding é o processo de dividir um banco de dados em partes menores e mais gerenciáveis, chamadas "shards". Cada fragmento contém um subconjunto dos dados gerais e funciona como um banco de dados independente. 

Os fragmentos são distribuídos em vários servidores, permitindo que o sistema lide com grandes conjuntos de dados e altos volumes de tráfego. Essa abordagem equilibra a carga entre os servidores e permite otimizações personalizadas para shards específicos com base em seus dados.

O diagrama a seguir ilustra como o sharding funciona em um sistema de banco de dados distribuído. Observe como um balanceador de carga e um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) trabalham juntos para distribuir as solicitações de entrada de clientes em vários shards.

Uma arquitetura típica de banco de dados sharded, em que os dados são divididos em vários shards independentes para otimizar a escalabilidade e a tolerância a falhas. Imagem do autor.

Ao dividir os dados em fragmentos, o sistema pode distribuir as cargas de trabalho com mais eficiência e dimensionar horizontalmente para acomodar o crescimento do tráfego e do volume de dados.Esses são os benefícios do sharding:

• Escalabilidade: Permite o dimensionamento horizontal por meio da distribuição de dados em vários servidores.
• Desempenho aprimorado: Reduz a carga de consulta em servidores individuais devido ao fato de os dados serem distribuídos mais amplamente.
• Tolerância a falhas: Garante que a falha em um fragmento não afete os outros, aumentando a confiabilidade do sistema.

>Você está curioso sobre o cenário mais amplo dos sistemas distribuídos? Saiba comoa w computação distribuídapermite arquiteturas dimensionáveis como sharding.

O que é particionamento?

O particionamento é o processo de dividir uma tabela de banco de dados grande em segmentos menores e mais gerenciáveis, chamados de partições - tudo dentro do mesmo servidor e sistema de banco de dados. Cada partição contém um subconjunto de dados com base em uma regra especificada, como intervalos de datas, regiões geográficas ou IDs de clientes.

Ao contrário do sharding, o particionamento não distribui os dados entre várias máquinas. Em vez disso, ele ajuda a organizar os dados internamente para acelerar as consultas e simplificar a manutenção.Mas o particionamento não se trata apenas de organização - ele afeta diretamente o desempenho e a capacidade de gerenciamento dos dados. Aqui estão alguns de seus principais benefícios:

• Otimização de consultas: Acelera as consultas ao limitar o escopo da pesquisa a uma partição específica.
• Gerenciamento eficiente de dados: Simplifica o gerenciamento do ciclo de vida dos dados, separando-os para arquivamento ou exclusão.
• Melhor indexação e manutenção: Os índices podem ser aplicados no nível da partição, reduzindo seu tamanho e facilitando sua manutenção. Isso mantém seu banco de dados enxuto e responsivo.

Para que você entenda melhor o particionamento em ação, vamos dar uma olhada em uma representação visual. Nesse exemplo, os dados são armazenados em um banco de dados central, mas segmentados em partições lógicas com base na localização do usuário ou no tipo de conteúdo:

Particionamento em um banco de dados central. Os dados são divididos em partições lógicas (por exemplo, por local ou tipo de conteúdo) para melhorar o desempenho e a capacidade de manutenção. Imagem do autor.

Tipos de particionamento

O particionamento pode ser implementado de várias maneiras, cada uma delas adaptada às necessidades específicas de organização de dados e otimização de consultas. Tipos diferentes de bancos de dados serão particionados de forma diferente para garantir um acesso simples e eficiente.Exemplo:

Particionamento de faixa

Os dados são divididos com base em um intervalo de valores, como datas. Por exemplo, as transações podem ser divididas por mês ou ano. Isso é particularmente útil para dados de séries temporais, em que as consultas geralmente se concentram em intervalos de datas específicos.

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')
);

Particionamento de hash

Os dados são divididos com base na saída da função hash aplicada a uma chave de partição. Isso garante uma distribuição uniforme dos dados entre as partições, minimizando os pontos de acesso. Por exemplo, um ID de usuário pode ser submetido a hash para determinar a partição onde os dados de um usuário serão armazenados, distribuindo uniformemente a carga.

Exemplo:

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

Particionamento de listas

Os dados são divididos com base em uma lista predefinida de categorias. Por exemplo, os dados do cliente podem ser divididos por região geográfica ou tipo de produto. Essa abordagem beneficia conjuntos de dados com categorias claramente definidas, permitindo consultas direcionadas a segmentos específicos.

Exemplo:

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')
);

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Diferenças entre sharding e particionamento

Compreender as diferenças entre sharding e particionamento é fundamental para selecionar a estratégia apropriada para gerenciar grandes conjuntos de dados. Embora ambas as técnicas tenham como objetivo otimizar o desempenho e o dimensionamento do banco de dados, elas operam em níveis diferentes e atendem a finalidades distintas, conforme descrito a seguir.

Escopo e complexidade

• Fragmentação: Opera em vários bancos de dados ou servidores, o que o torna adequado para sistemas distribuídos em grande escala. Ele pode afetar os dados em uma escala mais global.
• Particionamento: Ocorre em um único banco de dados, concentrando-se em tornar um único banco de dados mais eficiente, em vez de um cluster inteiro.

Distribuição de dados

• Fragmentação: Distribui dados em vários nós, permitindo a escalabilidade em todo o sistema.
• Particionamento: Não distribui dados por si só, mas se concentra em como esses dados devem ser divididos.

Escalabilidade

• Fragmentação: Suporta dimensionamento horizontal, lidando com volumes crescentes de dados e cargas de usuários.
• Particionamento: Melhora o desempenho da consulta, mas não é inerentemente escalonável entre servidores.

Custos indiretos de gerenciamento

• Fragmentação: Requer um gerenciamento complexo, incluindo a manutenção da consistência dos dados e a manipulação de transações distribuídas.
• Particionamento: Mais fácil de gerenciar em um único ambiente de banco de dados.

Casos de uso

• Fragmentação: Ideal para aplicativos distribuídos e de alto tráfego, como plataformas de mídia social e sistemas de comércio eletrônico.
• Particionamento: Ideal para cenários que exigem otimização de consultas ou arquivamento eficiente de dados.

Sharding vs. particionamento: Uma comparação lado a lado

Quando usar sharding ou particionamento

A escolha entre sharding e particionamento nem sempre é óbvia - depende da escala,da arquitetura edos objetivos do seu sistema. Ambas as estratégias abordam o desempenho e a capacidade de gerenciamento, mas de maneiras diferentes. Veja como você pode decidir qual deles se encaixa no seu cenário.

Quando usar a fragmentação

Use o sharding quando seu sistema estiver atingindo os limites do que um único banco de dados pode suportar:

• Você precisa dimensionar horizontalmente: Se o volume de leitura/gravação ou o tamanho do conjunto de dados ultrapassou o tamanho de um único servidor, o sharding permite que você distribua a carga entre várias máquinas.
• Você está criando um aplicativo distribuído: Quando seus usuários estão espalhados por diferentes regiões, o sharding permite que você armazene dados mais próximos a eles, reduzindo a latência e melhorando o desempenho.
• Você atingiu os limites da infraestrutura: Seja em espaço em disco, memória ou CPU, o sharding ajuda a superar os gargalos de hardware distribuindo dados e tráfego.

Exemplo: Um site global de comércio eletrônico com milhões de usuários e transações pode fragmentar os dados por região do cliente ou ID do usuário para garantir acesso rápido e escalonável.

Quando usar o particionamento

Use o particionamento quando seus dados estiverem crescendo, mas você ainda estiver operando em um único servidor ou banco de dados:

• Você precisa acelerar as consultas: O particionamento de tabelas grandes (especialmente por data ou categoria) permite que o mecanismo de banco de dados examine apenas os dados relevantes, melhorando drasticamente o desempenho.
• Você gerencia os dados ao longo do tempo: É perfeito para que você possa arquivar ou excluir dados antigos sem afetar o restante da tabela.
• Você deseja uma manutenção mais simples: As partições podem ser indexadas, submetidas a backup ou descartadas de forma independente, reduzindo a sobrecarga durante a manutenção.

Exemplo: Uma empresa de serviços financeiros que armazena logs de transações pode particionar tabelas por mês para executar rapidamente relatórios de fim de mês e arquivar registros antigos com eficiência.

Matriz de suporte a ferramentas e banco de dados

Nem todos os bancos de dados são compatíveis com sharding ou particionamento prontos para uso, e alguns exigem extensões de terceiros ou implementações personalizadas.

Veja a seguir como os sistemas de banco de dados populares lidam com sharding e particionamento e quais ferramentas você pode precisar para implementá-los de forma eficaz:

Principais conclusões

• Os bancos de dados relacionais, como PostgreSQL e MySQL, geralmente precisam de extensões ou ferramentas externas para sharding, mas suportam o particionamento nativamente.
• Os data warehouses nativos da nuvem, como o BigQuery e o Redshift, lidam com a distribuição automaticamente, com opções de ajuste fino para particionamento.
• Os sistemas NoSQL, como o MongoDB e o Cassandra, foram criados para o dimensionamento horizontal, com sharding incorporado desde o primeiro dia.

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Conclusão

Sharding e particionamento são técnicas poderosas para gerenciar grandes conjuntos de dados, cada uma com seus próprios pontos fortes e aplicações. A fragmentação é essencial para o dimensionamento de sistemas distribuídos, enquanto o particionamento otimiza o desempenho da consulta e simplifica o gerenciamento de dados. A compreensão desses conceitos ajudará os cientistas de dados iniciantes a projetar soluções de banco de dados eficientes e dimensionáveis.

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