Fragmentação de banco de dados é um método usado para gerenciar grandes bancos de dados, dividindo os dados em partes menores e mais gerenciáveis, ou “fragmentos”. É uma forma de particionamento horizontal, o que significa que cada fragmento é uma parte separada do banco de dados que contém um subconjunto do total de dados. Essa abordagem é frequentemente usada para acelerar o desempenho do banco de dados e reduzir a utilização de recursos, reduzindo a quantidade de dados armazenados e recuperados em uma consulta.
A fragmentação é usada para dividir dados em várias máquinas para aumentar a escalabilidade dos bancos de dados à medida que o conjunto de dados cresce. Ao dividir um único banco de dados grande em vários bancos de dados menores, o Sharding garante um maior grau de resiliência e confiabilidade para aplicativos de missão crítica.
A fragmentação é especialmente útil em cenários de computação em nuvem, onde os bancos de dados são frequentemente distribuídos por vários servidores em nuvem. A fragmentação ajuda a otimizar consultas de bancos de dados distribuídos, lidando com grandes cargas de trabalho e mantendo baixos os tempos de latência e de resposta.
Embora seja uma técnica útil para otimizar o desempenho e a escalabilidade do banco de dados, a fragmentação tem algumas desvantagens. A fragmentação pode levar ao aumento da complexidade no gerenciamento do banco de dados, pois cada fragmento deve ser gerenciado e mantido separadamente. Além disso, a fragmentação pode aumentar o tempo de processamento quando os dados precisam ser retidos em vários servidores, pois partes das informações originais devem ser coletadas em todo o cluster.
Apesar de algumas dessas desvantagens, a fragmentação de banco de dados continua sendo uma das técnicas mais populares para gerenciar bancos de dados grandes e complexos, permitindo que as empresas lidem com eficiência e facilidade com grandes cargas de trabalho.
