Tablo bölümleme

Veritabanı Tasarımı

Lis Sulmont

Curriculum Manager

Neden bölümleme?

Tablolar büyür (100'lerce GB / TB)

Sorun: sorgular/güncellemeler yavaşlar

Neden: ör. indeksler belleğe sığmaz

Çözüm: tabloyu küçük parçalara bölme (= bölümleme)

Tarihe göre dosya arşivleri resmi

Veri modelleme tazelemesi

1. Kavramsal veri modeli

2. Mantıksal veri modeli

Bölümlemede, mantıksal model aynıdır

3. Fiziksel veri modeli

Bölümleme fiziksel veri modelinin parçasıdır

Dikey bölümleme

Tablo tam normalize olsa bile bölün

Dikey bölümleme: bir örnek

Dikey bölümleme örneği

Örn., long_description daha yavaş bir ortamda tutulsun

Yatay bölümleme

Yatay bölümleme: bir örnek

Yatay bölümleme: örnek tablo

Yatay bölümleme: bir örnek

Yatay bölümleme: örnek

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');

Yatay bölümlemenin artıları/eksileri

Artılar

Yoğun kullanılan bölümlerin indeksleri belleğe sığar
Belirli ortama taşıma: yavaş vs. hızlı
Hem OLAP hem OLTP için uygundur

Eksiler

Mevcut tabloyu bölmek zahmetli olabilir
Bazı kısıtlar ayarlanamaz

Sharding ile ilişkisi

Parçalama (sharding)

Hadi pratik yapalım!

Veritabanı Tasarımı