Comprendre les clés de distribution AWS Redshift par rapport au partitionnement et au partitionnement dans les bases de données
- Claude Paugh
- 2 oct.
- 7 min de lecture
Dans un monde axé sur les données, accéder rapidement aux données et les stocker efficacement est essentiel pour les organisations souhaitant prendre des décisions éclairées. Face à ce contexte, il est crucial de comprendre les différentes architectures de bases de données. Deux stratégies courantes pour améliorer le stockage et la récupération des données sont les clés de distribution AWS Redshift et les méthodes traditionnelles de partitionnement. Cet article compare ces approches et propose des exemples concrets et des éclairages sur les types de données les mieux adaptés à chaque option.
Qu'est-ce qu'AWS Redshift ?
AWS Redshift est un service d'entreposage de données cloud entièrement géré, à l'échelle du pétaoctet. Il permet aux utilisateurs d'exécuter rapidement des requêtes complexes et d'analyser de grands ensembles de données. L'une des fonctionnalités phares de Redshift est sa capacité à distribuer les données sur plusieurs nœuds. Cela améliore non seulement les performances, mais garantit également une évolutivité fluide du système à mesure que les besoins en données augmentent.
Comprendre les clés de distribution dans AWS Redshift
Les clés de distribution dans AWS Redshift déterminent la répartition des données entre les nœuds d'un cluster. Lors de la création d'une table, une clé de distribution peut être désignée, indiquant à Redshift comment répartir les lignes. L'objectif principal est de minimiser les déplacements de données lors de l'exécution des requêtes, améliorant ainsi les performances.
Types de styles de distribution
Distribution de clés : Cette méthode utilise une colonne spécifique (la clé de distribution) pour déterminer la répartition des données entre les nœuds. Par exemple, si vous disposez d'une table de données de ventes et utilisez « customer_id » comme clé de distribution, tous les enregistrements relatifs à un client spécifique seront stockés sur le même nœud. Cette méthode accélère considérablement les requêtes où les jointures sur « customer_id » sont fréquentes.
Distribution ALL : Dans cette approche, une copie complète de la table est stockée sur chaque nœud. Ceci est particulièrement utile pour les tables de dimensions plus petites, fréquemment jointes à des tables de faits plus volumineuses. Par exemple, une table contenant des informations sur les produits peut être suffisamment petite pour être copiée intégralement sur chaque nœud, garantissant ainsi un accès rapide lors des requêtes d'analyse.
Distribution uniforme : les données sont réparties uniformément sur tous les nœuds, sans tenir compte des valeurs de colonne spécifiques. Ce type de distribution est avantageux en l'absence de clé de distribution claire ou si l'accès aux données est uniforme. Par exemple, le stockage de données de journal dont les schémas d'accès sont imprévisibles peut bénéficier d'une distribution uniforme.
Exemple de clés de distribution
Prenons l'exemple d'une entreprise de vente au détail qui suit ses ventes. Si les données de vente sont organisées autour d'une clé de distribution sur l'identifiant « store_id », tous les enregistrements de vente d'un magasin spécifique se trouveront sur le même nœud. Cette configuration simplifie les requêtes analysant les ventes par magasin, car le transfert de données entre les nœuds est réduit, ce qui accélère les requêtes.
Qu'est-ce que le Sharding ?
Le sharding est un modèle d'architecture de base de données qui divise un ensemble de données en segments plus petits et plus faciles à gérer, appelés shards. Chaque shard fonctionne comme une base de données distincte pouvant résider sur différents serveurs. Cette méthode est largement utilisée dans les bases de données distribuées pour optimiser les performances et l'évolutivité. MongoDB, Couchbase, Cassandra, MySQL (avec des outils comme Vitess ou Cluster), PostgreSQL (souvent avec des extensions), Oracle Database, Amazon DynamoDB et Google Spanner sont des exemples de bases de données utilisant le sharding.
Comment fonctionne le sharding
Lors du sharding, les données sont partitionnées selon une clé de partitionnement, souvent une colonne fréquemment consultée ou interrogée. Chaque partition est constituée d'un sous-ensemble des données totales. Par exemple, si une entreprise suit les données utilisateur, elle peut utiliser l'identifiant utilisateur (`user_id`) comme clé de partitionnement, organisant les utilisateurs avec des identifiants compris entre 1 et 1 000 000 dans une partition, et le million suivant dans une autre. Cette division permet à l'organisation d'évoluer efficacement en ajoutant de nouvelles partitions à mesure que la base d'utilisateurs augmente.
Exemple de fragmentation
Prenons l'exemple d'une plateforme de jeux en ligne qui stocke les données des joueurs. Si la base de données des joueurs est fragmentée selon l'identifiant « player_id », les joueurs dont l'identifiant est compris entre 1 et 500 000 peuvent être stockés dans un fragment, tandis que ceux dont l'identifiant est compris entre 500 001 et 1 000 000 le sont dans un autre. Ce système simplifie l'équilibrage de charge, car de nouveaux fragments peuvent être ajoutés à mesure que le nombre de comptes joueurs augmente, garantissant ainsi des performances constantes.
Qu'est-ce que le partitionnement ?
Le partitionnement est une approche de conception de base de données qui consiste à diviser une table ou un index volumineux en parties plus petites et plus faciles à gérer, appelées partitions. Contrairement au sharding, qui implique généralement plusieurs bases de données, le partitionnement peut s'effectuer au sein d'une seule instance. PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle Database, MongoDB, Cassandra, Amazon DynamoDB, Google Cloud BigTable et Azure Cosmos DB sont des exemples de bases de données utilisant le partitionnement.
Types de partitionnement
Partitionnement par plage : les données sont divisées en partitions selon une plage de valeurs spécifique. Par exemple, une table d'enregistrements de ventes peut être partitionnée par mois, garantissant que tous les enregistrements de janvier se trouvent dans une partition et ceux de février dans une autre.
Partitionnement de liste : Ici, les données sont organisées en partitions basées sur une liste de valeurs fixes. Par exemple, une base de données clients peut être partitionnée par pays, créant ainsi une partition distincte pour les clients de chaque pays.
Partitionnement par hachage : cette méthode répartit les données sur plusieurs partitions à l'aide d'une fonction de hachage sur une colonne spécifique. Cette méthode est souvent utilisée en l'absence de plage ou de liste définie. Par exemple, les données client peuvent être hachées selon l'identifiant client (customer_id), répartissant ainsi les données uniformément sur les partitions.
Exemple de partitionnement
Prenons l'exemple d'un prestataire de soins de santé qui gère des dossiers médicaux électroniques. Si la table des dossiers utilise un partitionnement par plage par année, chaque partition peut représenter les dossiers d'une seule année. Cette configuration permet des requêtes plus rapides axées sur des périodes spécifiques, car la recherche cible uniquement la partition pertinente.
Principales différences entre les clés de distribution AWS Redshift et le partitionnement
Distribution des données vs. segmentation des données
Les clés de distribution AWS Redshift déterminent principalement l'organisation des données entre les nœuds d'une même instance de base de données. À l'inverse, le sharding et le partitionnement impliquent la répartition des données entre plusieurs bases de données, améliorant ainsi l'évolutivité.
Optimisation des performances
Alors que les clés de distribution AWS Redshift visent à réduire les déplacements de données lors des jointures, le partitionnement et le sharding répartissent les données sur différents serveurs ou partitions. Cette configuration permet le traitement parallèle des requêtes, améliorant ainsi les performances sous fortes charges.
Complexité et gestion
La gestion des clés de distribution dans Redshift est relativement simple dans l'environnement AWS. En revanche, le sharding requiert une logique complexe pour déterminer à quel shard accéder, ce qui accroît les difficultés de gestion.
Évolutivité
Le sharding offre une évolutivité significative par rapport aux clés de distribution Redshift. L'ajout de shards permet aux bases de données de s'adapter horizontalement. En revanche, Redshift s'adapte généralement verticalement, ce qui peut entraîner des limitations selon le type d'instance.
Quand utiliser les clés de distribution AWS Redshift
Les clés de distribution AWS Redshift sont efficaces lorsque :
Vous joignez fréquemment des tables : si les tables sont souvent jointes sur une colonne spécifique, son utilisation comme clé de distribution peut considérablement améliorer les performances.
La taille de l'ensemble de données est gérable : les clés de distribution sont optimales lorsque les ensembles de données sont suffisamment importants pour justifier une distribution, mais pas excessivement volumineux pour nécessiter un partitionnement.
Vous utilisez AWS Redshift : si votre entrepôt est configuré sur Redshift, l’utilisation de clés de distribution s’aligne naturellement sur son architecture.
Quand utiliser le partitionnement ou le sharding
Le partitionnement est préférable lorsque :
Les volumes de données sont massifs : les ensembles de données extrêmement volumineux bénéficient du sharding, qui répartit la charge sur plusieurs bases de données, améliorant ainsi l'efficacité.
Les modèles d'accès sont divers : les applications qui nécessitent divers segments de données bénéficient du sharding, permettant des requêtes ciblées qui optimisent les performances.
Une mise à l'échelle horizontale est nécessaire : si la haute disponibilité et la tolérance aux pannes sont des priorités, le sharding évite un point de défaillance unique en répartissant les données sur plusieurs serveurs.
Choisir la bonne approche
Pour déterminer si les clés de distribution AWS Redshift ou le partitionnement/sharding vous conviennent, tenez compte des éléments suivants :
Taille des données : évaluez si la taille de votre ensemble de données nécessite la complexité de la mise en œuvre du partitionnement.
Modèles de requête : examinez comment vos données seront interrogées et si la mise en œuvre de clés de distribution améliorera ces requêtes.
Besoins d’évolutivité : identifier les besoins futurs en matière d’évolutivité et déterminer si le partitionnement aiderait à s’adapter à la croissance.
Frais généraux de gestion : réfléchissez aux subtilités de la gestion des bases de données fragmentées par rapport à la relative simplicité des clés de distribution Redshift.
Réflexions finales
Comprendre les différences entre les clés de distribution AWS Redshift et les méthodes traditionnelles de partitionnement est essentiel pour optimiser le stockage et la récupération des données. Chaque méthode présente des atouts uniques et répond à différents cas d'usage. En évaluant minutieusement la taille de votre jeu de données, vos schémas d'accès et vos besoins de croissance, vous pouvez choisir la stratégie la plus adaptée pour optimiser vos processus de gestion des données.
Dans un monde d'analyse de données en constante évolution, choisir la bonne architecture peut entraîner des améliorations significatives en termes de performances et de rentabilité. Que vous optiez pour des clés de distribution Redshift ou une approche de partitionnement/sharding, l'essentiel est d'adapter votre choix à vos besoins et objectifs spécifiques.
