#Mendalami Database Sharding

Seiring dengan meningkatnya popularitas sebuah aplikasi, jumlah pengguna aktif dan fitur-fitur tambahan yang dimasukkan juga akan bertambah. Pertumbuhan ini menyebabkan peningkatan data yang dihasilkan setiap hari, yang merupakan indikator positif dari perspektif bisnis.

Namun, hal ini juga bisa menimbulkan tantangan pada arsitektur aplikasi, terutama dalam hal skalabilitas basis data.

Basis data adalah komponen penting dari setiap aplikasi, tetapi juga merupakan salah satu komponen yang paling sulit untuk di-skala secara horizontal. Ketika aplikasi menerima peningkatan lalu lintas dan volume data, basis data dapat menjadi hambatan kinerja, yang mempengaruhi pengalaman pengguna.

Sharding adalah teknik yang mengatasi tantangan skalabilitas basis data secara horizontal. Teknik ini melibatkan pembagian basis data menjadi unit-unit yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola yang disebut shard.

Dalam postingan ini, kita akan membahas dasar-dasar sharding basis data, menjelajahi berbagai pendekatannya, pertimbangan teknis, dan studi kasus dunia nyata yang menunjukkan bagaimana perusahaan-perusahaan telah mengimplementasikan sharding untuk menskalakan basis data mereka.

#Apa itu Sharding?

Sharding adalah pola arsitektur yang mengatasi tantangan dalam mengelola dan melakukan query pada kumpulan data besar di basis data. Teknik ini melibatkan pembagian basis data besar menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola yang disebut shard.

Sharding membangun konsep partisi horizontal, yang melibatkan pembagian baris-baris dalam sebuah tabel menjadi beberapa tabel berdasarkan kunci partisi. Tabel-tabel ini dikenal sebagai partisi. Distribusi data antar partisi mengurangi usaha yang diperlukan untuk melakukan query dan manipulasi data.

Berikut adalah diagram yang menggambarkan contoh partisi horizontal:

Partisi Horizontal

Sharding basis data mengambil partisi horizontal ke tingkat berikutnya. Sementara partisi menyimpan semua kelompok data dalam komputer yang sama, sharding mendistribusikannya ke berbagai komputer atau node. Pendekatan ini memungkinkan skalabilitas dan kinerja yang lebih baik dengan memanfaatkan sumber daya dari banyak mesin.

Perlu dicatat bahwa terminologi yang digunakan untuk sharding berbeda-beda pada setiap basis data.

• Di MongoDB, partisi disebut shard.

• Couchbase menggunakan istilah vBucket untuk mewakili shard.

• Cassandra menyebut shard sebagai vNode.

Meskipun ada perbedaan dalam terminologi, konsep dasar yang mendasarinya tetap sama: membagi data menjadi unit yang lebih kecil dan mudah dikelola untuk meningkatkan kinerja query dan skalabilitas.

#Manfaat Sharding Basis Data

Sharding basis data menawarkan beberapa manfaat utama:

1. Skalabilitas: Motivasi utama di balik sharding adalah mencapai skalabilitas. Dengan...