В чем разница между партиционированием и шардированием базы данных?

И партиционирование, и шардирование — это техники горизонтального масштабирования данных, но они работают на разных уровнях и решают разные задачи.

Партиционирование (Partitioning)

Это разделение одной большой таблицы на более мелкие логические части (партиции) внутри одной и той же базы данных. Для приложения это выглядит как одна таблица.

• Уровень: Реализуется на уровне СУБД (например, PARTITION BY в PostgreSQL).
• Цель: Улучшение производительности запросов и упрощение обслуживания (например, удаление старых данных путем удаления партиции, а не DELETE по всей таблице).
• Ограничение: Все данные по-прежнему находятся на одном сервере, поэтому производительность ограничена ресурсами этого сервера (CPU, RAM, I/O).

Шардирование (Sharding)

Это разделение данных по разным независимым серверам баз данных (нодам). Каждый шард — это, по сути, отдельная база данных со своей частью общих данных.

• Уровень: Реализуется на уровне архитектуры приложения. Приложение должно знать, в какой шард писать или из какого читать данные.
• Цель: Горизонтальное масштабирование нагрузки (особенно на запись), когда один сервер уже не справляется.
• Сложность: Значительно сложнее в реализации и поддержке. Требуется логика для маршрутизации запросов, усложняются транзакции между шардами и операции JOIN.

// Пример простейшей логики маршрутизации для шардинга в Go
// (на практике используются более сложные и надежные стратегии)

// shards - это срез соединений с разными серверами БД
var shards []*sql.DB

// Функция определяет шард по ID пользователя
func getDBForUser(userID uint64) *sql.DB {
    // Например, если у нас 3 шарда, используем остаток от деления
    shardIndex := userID % uint64(len(shards))
    return shards[shardIndex]
}

Ключевые отличия (таблица)