Le partage de base de données est une méthode utilisée pour gérer de grandes bases de données en divisant les données en parties plus petites et plus faciles à gérer, ou « fragments ». Il s'agit d'une forme de partitionnement horizontal, ce qui signifie que chaque fragment est une partie distincte de la base de données qui contient un sous-ensemble des données totales. Cette approche est souvent utilisée pour accélérer les performances des bases de données et réduire l'utilisation des ressources en réduisant la quantité de données stockées et récupérées dans une seule requête.
Le partage est utilisé pour diviser les données sur plusieurs machines afin d'augmenter l'évolutivité des bases de données à mesure que l'ensemble de données augmente. En divisant une seule grande base de données en plusieurs bases de données plus petites, Sharding garantit un plus grand degré de résilience et de fiabilité pour les applications critiques.
Le partage est particulièrement utile dans les scénarios de cloud computing, où les bases de données sont souvent distribuées sur plusieurs serveurs cloud. Le partage permet d'optimiser les requêtes de bases de données distribuées, en gérant des charges de travail importantes tout en maintenant la latence et les temps de réponse faibles.
Bien qu’il s’agisse d’une technique utile pour optimiser les performances et l’évolutivité des bases de données, le partitionnement présente certains inconvénients. Le partitionnement peut entraîner une complexité accrue dans la gestion de la base de données, car chaque partition doit être gérée et entretenue séparément. De plus, le partitionnement peut augmenter le temps de traitement lorsque les données doivent être conservées sur plusieurs serveurs, car des parties des informations d'origine doivent être collectées autour du cluster.
Malgré certains de ces inconvénients, le partage de base de données reste l'une des techniques les plus populaires pour gérer des bases de données volumineuses et complexes, permettant aux entreprises de gérer efficacement et facilement des charges de travail volumineuses.
