Partitionnement de tableau

Conception de bases de données

Lis Sulmont

Curriculum Manager

Pourquoi partitionner ?

Les tableaux s’étendent (100 Go / To)

Problème : les requêtes/mises à jour sont ralenties

Parce que : par exemple, les index ne s'adaptent pas à la mémoire

Solution : diviser le tableau en parties plus petites (= partitionnement)

Image of file archives by date

Rappel sur la modélisation des données

1. Modèle conceptuel de données

2. Modèle de données logique

Pour le partitionnement, le modèle de données logique est identique

3. Modèle de données physiques

Le partitionnement fait partie du modèle de données physique

Partitionnement vertical

Vertical partitioning

Diviser le tableau même lorsqu'il est entièrement normalisé

Partitionnement vertical : un exemple

Vertical partitioning example

Par exemple, stocker long_description sur un support plus lent

Partitionnement horizontal

Horizontal partitioning

Partitionnement horizontal : un exemple

Horizontal partitioning: example table

Partitionnement horizontal : un exemple

Horizontal partitioning: example

CREATE TABLE sales (
    ...
    timestamp DATE NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE (timestamp);


CREATE TABLE sales_2019_q1 PARTITION OF sales
    FOR VALUES FROM ('2019-01-01') TO ('2019-03-31');
...
CREATE TABLE sales_2019_q4 PARTITION OF sales
    FOR VALUES FROM ('2019-10-01') TO ('2020-01-31');

CREATE INDEX ON sales ('timestamp');

Avantages et inconvénients du partitionnement horizontal

Pour

Les index des partitions fréquemment utilisées sont stockés en mémoire
Transition vers un support spécifique : plus lent ou plus rapide
Utilisé à la fois pour OLAP et OLTP

Contre

Le partitionnement d'un tableau existant peut s'avérer complexe
Certaines contraintes ne peuvent pas être définies

Relation avec le partitionnement

Sharding

Passons à la pratique !

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