Database Sharding ist eine Methode zur Verwaltung großer Datenbanken durch Aufteilen der Daten in kleinere, besser verwaltbare Teile, sogenannte „Shards“. Es handelt sich um eine Form der horizontalen Partitionierung, was bedeutet, dass jeder Shard ein separater Teil der Datenbank ist, der eine Teilmenge der Gesamtdaten enthält. Dieser Ansatz wird häufig verwendet, um die Datenbankleistung zu beschleunigen und die Ressourcennutzung zu reduzieren, indem die Menge der in einer Abfrage gespeicherten und abgerufenen Daten reduziert wird.
Sharding wird verwendet, um Daten auf mehrere Computer aufzuteilen, um die Skalierbarkeit von Datenbanken zu erhöhen, wenn der Datensatz wächst. Durch die Aufteilung einer einzelnen großen Datenbank in mehrere kleinere Datenbanken gewährleistet Sharding ein höheres Maß an Ausfallsicherheit und Zuverlässigkeit für geschäftskritische Anwendungen.
Sharding ist besonders nützlich in Cloud-Computing-Szenarien, in denen Datenbanken häufig auf mehrere Cloud-Server verteilt sind. Sharding trägt dazu bei, verteilte Datenbankabfragen zu optimieren, große Arbeitslasten zu bewältigen und gleichzeitig die Latenz- und Antwortzeiten niedrig zu halten.
Obwohl es sich um eine nützliche Technik zur Optimierung der Datenbankleistung und Skalierbarkeit handelt, hat Sharding einige Nachteile. Sharding kann zu einer erhöhten Komplexität bei der Verwaltung der Datenbank führen, da jeder Shard separat verwaltet und gewartet werden muss. Darüber hinaus kann Sharding die Verarbeitungszeit verlängern, wenn Daten auf mehreren Servern gespeichert werden müssen, da Teile der ursprünglichen Informationen aus dem gesamten Cluster gesammelt werden müssen.
Trotz einiger dieser Nachteile bleibt Database Sharding eine der beliebtesten Techniken zur Verwaltung großer und komplexer Datenbanken und ermöglicht es Unternehmen, große Arbeitslasten effektiv und problemlos zu bewältigen.
