• 개념
  • 하나의 큰 테이블을 물리적으로 작은 단위로 분리하는 것
• 파티셔닝 방법
  • 테이블, 인덱스 파티셔닝이 존재(테이블 또는 인덱스당 최대 15000개까지 지원함)
    • 수평 파티셔닝
      • row의 조건에 따라 파티셔닝함
      • 파티셔닝시 proportional fill algorithm에서 나눠지는 단위가 됨
      • 데이터베이스의 데이터 저장 알고리즘 proportional fill algorithm.
      • range, hash, list로 나누는 방법이 있음
      • 이로인해 쿼리성능 향상, 대용량 삭제시 적은 영향으로 삭제 와 같은 이점이 존재
      • 샤딩과 다름
        • 샤딩은 다른 머신에 데이터를 나누어 저장, 수평 파티셔닝은 하나의 머신에 나누어 저장
    • 수직 파티셔닝
      • 컬럼 별로 파티션을 나눔
      • 중요한정보와 중요하지 않은 정보를 따로 저장해여 보안을 강화할 수 있음
      • 자주 조회되는 묶음끼리 나눔으로써 쿼리 성능 향상을 가져옴
      • 필요하지 않은 컬럼을 메모리에 올리지 않음으로 I/O향상을 가져옴

단점

• 파티션을 잘못 나눌 시 오히려 성능이 저하될 수 있음
• 저장공간, 메모리의 비용이 증가함
• 잘 나눴는지에 대한 지속적인 모니터링 필요

Aggregate에 맞게 수직 파티셔닝 하면 어떨까?
bucketing에 대해 알아보자

https://docs.gitlab.com/ee/development/database/table_partitioning.html
https://learn.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/partitions/partitioned-tables-and-indexes?view=sql-server-ver16
https://learn.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/databases/database-files-and-filegroups?view=sql-server-ver16#file-and-filegroup-fill-strategy
https://www.quora.com/Is-the-concept-of-a-database-partition-a-logical-concept-or-is-it-a-physical-concept

#Database
#Concept