Horizontal Partitioning
Horizontal partitioning, also known as sharding, is a database partitioning technique that divides a large database into smaller, more manageable partitions or shards. In horizontal partitioning, rows of a table are divided into partitions based on a predefined partitioning key. Each partition is then stored on a separate server or node, allowing for parallel processing and improved scalability.
क्षैतिज
विभाजन, जिसे शार्डिंग
के रूप में
भी जाना जाता
है, एक डेटाबेस
विभाजन तकनीक है
जो एक बड़े
डेटाबेस को छोटे,
अधिक प्रबंधनीय विभाजन
या शार्क में
विभाजित करती है।
क्षैतिज विभाजन में,
तालिका की पंक्तियों
को पूर्वनिर्धारित विभाजन
कुंजी के आधार
पर विभाजनों में
विभाजित किया जाता
है। प्रत्येक विभाजन
को तब एक
अलग सर्वर या
नोड पर संग्रहीत
किया जाता है,
जिससे समानांतर प्रसंस्करण
और बेहतर मापनीयता
की अनुमति मिलती
है।
Horizontal partitioning is commonly used in distributed database systems and large-scale web applications to improve performance and reduce load on individual servers. By distributing data across multiple servers, horizontal partitioning allows for more efficient use of resources and can provide higher availability and reliability.
क्षैतिज
विभाजन आमतौर पर
वितरित डेटाबेस सिस्टम
और बड़े पैमाने
पर वेब अनुप्रयोगों
में प्रदर्शन को
बेहतर बनाने और
व्यक्तिगत सर्वर पर
लोड को कम
करने के लिए
उपयोग किया जाता
है। कई सर्वरों
में डेटा वितरित
करके, क्षैतिज विभाजन
संसाधनों के अधिक
कुशल उपयोग की
अनुमति देता है
और उच्च उपलब्धता
और विश्वसनीयता प्रदान
कर सकता है।
There are several different partitioning strategies used in horizontal partitioning, including range partitioning, hash partitioning, and list partitioning. Range partitioning involves dividing the data based on a range of values, such as time intervals or numeric ranges. Hash partitioning uses a hashing function to assign rows to different partitions, while list partitioning divides the data based on a predefined list of values.
क्षैतिज
विभाजन में उपयोग
की जाने वाली
कई अलग-अलग
विभाजन रणनीतियाँ हैं,
जिनमें श्रेणी विभाजन,
हैश विभाजन और
सूची विभाजन शामिल
हैं। श्रेणी विभाजन
में मानों की
श्रेणी के आधार
पर डेटा को
विभाजित करना शामिल
है, जैसे समय
अंतराल या संख्यात्मक
सीमाएँ। हैश विभाजन
विभिन्न विभाजनों को
पंक्तियों को आवंटित
करने के लिए
एक हैशिंग फ़ंक्शन
का उपयोग करता
है, जबकि सूची
विभाजन मूल्यों की
पूर्वनिर्धारित सूची
के आधार पर
डेटा को विभाजित
करता है।
One challenge with horizontal partitioning is maintaining data consistency across multiple shards. To ensure consistency, transactions may need to be coordinated across multiple servers or a distributed transaction coordinator may be required. Another challenge is managing data skew, where one partition contains significantly more data than others, which can lead to performance issues.
क्षैतिज
विभाजन के साथ
एक चुनौती कई
शार्ड्स में डेटा
स्थिरता बनाए रखना
है। स्थिरता सुनिश्चित
करने के लिए,
लेन-देन को
कई सर्वरों में
समन्वित करने की
आवश्यकता हो सकती
है या एक
वितरित लेनदेन समन्वयक
की आवश्यकता हो
सकती है। एक
और चुनौती डेटा
तिरछा प्रबंधन कर
रही है, जहां
एक विभाजन में
दूसरों की तुलना
में महत्वपूर्ण रूप
से अधिक डेटा
होता है, जिससे
प्रदर्शन संबंधी समस्याएं
हो सकती हैं।
Overall, horizontal partitioning can provide significant performance and scalability benefits for large-scale database systems and web applications. However, it requires careful planning and management to ensure data consistency and avoid performance issues.
कुल
मिलाकर, क्षैतिज विभाजन
बड़े पैमाने पर
डेटाबेस सिस्टम और
वेब अनुप्रयोगों के
लिए महत्वपूर्ण प्रदर्शन
और मापनीयता लाभ
प्रदान कर सकता
है। हालांकि, डेटा
स्थिरता सुनिश्चित करने
और प्रदर्शन के
मुद्दों से बचने
के लिए सावधानीपूर्वक
योजना और प्रबंधन
की आवश्यकता है।
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