Data partitioning (sharding) डेटा को कई सर्वरों/डेटाबेसों में विभाजित करता है ताकि प्रत्येक एक सबसेट रखे — एकल सर्वर से परे डेटा और लोड की horizontal scaling को सक्षम बनाता है। यह चुनना कि कैसे पार्टीशन करना है (partition key और रणनीति) महत्वपूर्ण है।
पार्टीशनिंग/शार्डिंग क्या है
PARTITIONING / SHARDING → divide data into pieces (partitions/shards) across multiple
servers, each holding a SUBSET:
→ no single server holds (or is overwhelmed by) all the data
→ scales STORAGE and LOAD horizontally (each shard handles its portion)
→ enables handling data/throughput beyond one machine's capacity
पार्टीशनिंग रणनीतियां
HASH-based → hash the partition key → assign to a shard:
✓ EVEN distribution (avoids hotspots) ✗ range queries hard; resharding is tricky
RANGE-based → partition by value ranges (e.g. A-M, N-Z; date ranges):
✓ efficient range queries ✗ risk of HOTSPOTS (uneven load if data/access is skewed)
DIRECTORY/lookup → a lookup table maps keys to shards (flexible, but the lookup is overhead)
GEOGRAPHIC → partition by region (data locality)
