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शनिवार, 6 मई 2023

Vertical Partitioning

Vertical Partitioning

Vertical partitioning, also known as column partitioning, is a database partitioning technique that divides a table into smaller, more manageable vertical partitions or subsets of columns. In vertical partitioning, columns of a table are divided into partitions based on their access patterns or logical grouping. Each partition is then stored separately, either in the same or different database, and can be queried independently of other partitions.

लंबवत विभाजन, जिसे स्तंभ विभाजन के रूप में भी जाना जाता है, एक डेटाबेस विभाजन तकनीक है जो तालिका को छोटे, अधिक प्रबंधनीय ऊर्ध्वाधर विभाजन या स्तंभों के सबसेट में विभाजित करती है। वर्टिकल पार्टीशनिंग में, टेबल के कॉलम को उनके एक्सेस पैटर्न या लॉजिकल ग्रुपिंग के आधार पर पार्टीशन में विभाजित किया जाता है। प्रत्येक विभाजन को तब अलग-अलग संग्रहीत किया जाता है, या तो एक ही या अलग डेटाबेस में, और अन्य विभाजनों से स्वतंत्र रूप से पूछताछ की जा सकती है।

Vertical partitioning is commonly used in situations where a table has a large number of columns, but only a subset of them are frequently accessed or updated. By storing frequently accessed columns in a separate partition, queries can be executed faster and with less I/O overhead. Vertical partitioning can also help reduce storage costs by allowing infrequently accessed columns to be stored separately.

लंबवत विभाजन आमतौर पर उन स्थितियों में उपयोग किया जाता है जहां तालिका में बड़ी संख्या में कॉलम होते हैं, लेकिन उनमें से केवल एक सबसेट को अक्सर एक्सेस या अपडेट किया जाता है। एक अलग पार्टीशन में अक्सर एक्सेस किए गए कॉलम को स्टोर करके, प्रश्नों को तेजी से और कम I/O ओवरहेड के साथ निष्पादित किया जा सकता है। वर्टिकल पार्टिशनिंग भी कम एक्सेस किए गए कॉलम को अलग से स्टोर करने की अनुमति देकर स्टोरेज लागत को कम करने में मदद कर सकता है।

There are several different partitioning strategies used in vertical partitioning, including normalization, denormalization, and column splitting. Normalization involves splitting a table into multiple tables based on functional dependencies, while denormalization involves combining multiple tables into a single table for improved performance. Column splitting involves dividing a table into multiple partitions based on the access patterns of individual columns.

ऊर्ध्वाधर विभाजन में उपयोग की जाने वाली कई अलग-अलग विभाजन रणनीतियाँ हैं, जिनमें सामान्यीकरण, असामान्यकरण और स्तंभ विभाजन शामिल हैं। सामान्यीकरण में कार्यात्मक निर्भरताओं के आधार पर एक तालिका को कई तालिकाओं में विभाजित करना शामिल है, जबकि असामान्यता में बेहतर प्रदर्शन के लिए कई तालिकाओं को एक तालिका में संयोजित करना शामिल है। कॉलम विभाजन में अलग-अलग कॉलम के एक्सेस पैटर्न के आधार पर तालिका को कई विभाजनों में विभाजित करना शामिल है।

One challenge with vertical partitioning is maintaining data consistency across multiple partitions. If a query involves columns from multiple partitions, it may require joining the partitions together, which can be time-consuming and resource-intensive. Another challenge is managing updates and deletions, which may require updating multiple partitions to ensure data consistency.

लंबवत विभाजन के साथ एक चुनौती एकाधिक विभाजनों में डेटा स्थिरता बनाए रखना है। यदि किसी क्वेरी में कई विभाजनों के कॉलम शामिल हैं, तो उसे विभाजनों को एक साथ जोड़ने की आवश्यकता हो सकती है, जो समय लेने वाली और संसाधन-गहन हो सकती है। एक और चुनौती अद्यतन और विलोपन का प्रबंधन कर रही है, जिसके लिए डेटा स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए कई विभाजनों को अद्यतन करने की आवश्यकता हो सकती है।

Overall, vertical partitioning can provide significant performance benefits for tables with a large number of columns and frequent access patterns. However, it requires careful planning and management to ensure data consistency and avoid performance issues.

कुल मिलाकर, लंबवत विभाजन बड़ी संख्या में कॉलम और बार-बार एक्सेस पैटर्न वाली तालिकाओं के लिए महत्वपूर्ण प्रदर्शन 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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