Какие методы разделения данных наиболее эффективны для больших массивов информации?

Нет однозначного ответа на вопрос, какие методы разделения данных наиболее эффективны для больших массивов информации, так как выбор зависит от требований продукта. yandex.cloud Несколько методов разделения данных:

• Партиционирование. babok-school.ru Разделение большой таблицы на разделы (партиции), обычно в рамках одной физической БД и на одном сервере. babok-school.ru Метод подходит для проектов, когда объём данных в некоторых таблицах уже довольно велик и постоянно растёт, но ещё не требует масштабирования на множество серверов. babok-school.ru
• Шардирование. yandex.cloud babok-school.ru Разделение данных по нескольким серверам (шардам), каждый из которых хранит часть данных. babok-school.ru Есть два варианта шардирования: горизонтальное и вертикальное. babok-school.ru
• Горизонтальное шардирование. yandex.cloud babok-school.ru Большая таблица делится по горизонтали, то есть каждый шард содержит одинаковую структуру (набор столбцов), но разные строки данных. babok-school.ru Метод легко масштабируется благодаря простому добавлению новых шардов при росте нагрузки. babok-school.ru
• Вертикальное шардирование. yandex.cloud babok-school.ru Большая и широкая таблица делится по вертикали так, что часть столбцов хранится на одном шарде, а часть — на другом. babok-school.ru Благодаря такому поколоночному делению можно оптимизировать расходы на хранение данных. babok-school.ru
• Разделение диапазона. www.geeksforgeeks.org Набор данных разделяется на основе предварительно установленного диапазона значений. www.geeksforgeeks.org Метод подходит для наборов данных с естественным порядком, основанным на определённом атрибуте. www.geeksforgeeks.org

Также существуют такие методы, как хешированное, круговое, динамическое шардирование. yandex.cloud