В чем заключаются плюсы и минусы партиционирования данных в Greenplum?

Некоторые плюсы партиционирования данных в Greenplum:

• Повышение производительности. bigdataschool.ru datafinder.ru Разбиение больших таблиц позволяет планировщику запросов сканировать только релевантные данные, необходимые для выполнения того или иного запроса. datafinder.ru
• Упрощение обслуживания базы данных. bigdataschool.ru datafinder.ru В частности, партиционирование облегчает удаление старых данных из хранилища. datafinder.ru
• Возможность разделения данных по шаблонам доступа. datafinder.ru Например, если большинство запросов ищут записи по дате, то может быть полезна ежемесячная или еженедельная структура разделения по дате. datafinder.ru

Некоторые минусы партиционирования данных в Greenplum:

• Увеличение времени на чтение. bigdataschool.ru tabl.god-tigra.ru Чтение всех разделов в партиционированной таблице выполняется дольше, чем при отсутствии разделения. tabl.god-tigra.ru
• Снижение производительности при большом объёме простых запросов. tabl.god-tigra.ru Это связано с тем, что каждая транзакция на мастер-узле порождает множество зеркальных транзакций на сегментах кластера. tabl.god-tigra.ru
• Накладные расходы на сопровождение множества разделов. tabl.god-tigra.ru Создание слишком большого количества разделов может замедлить управление и обслуживание, например, очистку, восстановление сегментов, расширение кластера и проверку использования диска. docs.huihoo.com

Партиционирование подходит не всем таблицам. datafinder.ru docs.huihoo.com Разбиение имеет смысл для больших таблиц, содержащих миллионы или миллиарды записей. datafinder.ru docs.huihoo.com Для небольших таблиц, содержащих всего несколько тысяч строк или меньше, административные расходы на поддержание разделов перевесят все возможные преимущества партиционирования. datafinder.ru docs.huihoo.com