Una solución analítica se caracteriza por la necesidad de acceder a un gran volumen de datos. Sin embargo, lo habitual es acceder solamente a una parte de éstos, y no a su totalidad.

Para poder gestionar de manera más eficiente el acceso a la información, algunas bases de datos han implementado el concepto de particionamiento de tablas.

El diseño lógico de tablas con particionamiento de tablas proporciona grandes beneficios tanto en la gestión de datos como en las consultas realizadas sobre éstos.

Particionamiento de tablas

El particionamiento de tablas consiste en el almacenamiento de los datos de una tabla en contenedores separados, en función de los valores de cada registro, según una función específica determinada en

Por ejemplo, las ventas de una empresa pueden particionarse por el año de la venta, por unidad de negocio, etc.

Al particionar por el año de venta, cada contenedor con registros de las ventas contiene la información de un año. De esta manera, las consultas sobre el año actual accederán tan solo al contenedor del año en curso. Lo mismo sucede si accedemos a información del año pasado o el anterior, por ejemplo, accediendo al contenedor específico de ese año.

Gestión de datos

El particionamiento a nivel tabla en una base de datos es transparente para el desarrollador, y aún más para el usuario final.

La base de datos es capaz de insertar los datos en el contenedor correspondiente a cada registro al aplicar la función de particionamiento sobre los datos de cada uno de éstos. Por ejemplo, al insertar una venta actual, el registro se almacenará físicamente en el contenedor del año en curso, mientras que si insertamos una venta del año pasado, éste se almacenará en el contenedor para ese año.

Lo mismo sucede con las modificaciones que afecten a las columnas de la función de particionamiento. Al producirse un cambio en los valores, el registro puede cambiar de partición (o sea, de contenedor).

Por último, cabe destacar el hecho de que, al disponer de todos los datos de una partición juntos, se facilita la gestión de los datos (movimiento de disco, copias de seguridad, etc.) en tareas de mantenimiento.

Mayor eficiencia en las consultas

Aparte de los beneficios en la gestión de datos para el personal de Sistemas en las citadas tareas de mantenimiento, el gran beneficio del particionamiento de datos reside en el acceso a los datos en las consultas.

Las consultas de usuario suelen contener filtros sobre los datos. Si ciertos filtros son habituales, puede ser efectivo particionar las tablas por esas columnas presentes en esos filtros de datos.

En el caso del particionamiento por el año de venta (un filtro habitual en la gran mayoría de empresas), conseguiremos acceder únicamente a las ventas del año en curso en lugar de a todo el histórico de ventas para resolver la consulta. Esto supone una gran reducción del volumen de registros a consultar (y posiblemente a agregar), lo cual supone un gran beneficio en términos de rendimiento.

Cierto es que el indexado de tablas puede proporcionar también un gran beneficio a la hora de acceder únicamente a los registros requeridos por las consultas, pero el acceso por índice para grandes volúmenes de datos nunca será tan efectivo como el acceso secuencial a una partición de datos donde todos los registros deben ser consultados.

Además, es posible que existan otros filtros que activen otros índices que tengamos disponibles. En este caso, cada partición tiene sus propios índices sobre esas columnas, separados de los índices sobre las mismas columnas existentes en otras particiones. Por tanto, los índices son más pequeños y más eficientes.

Conclusión

El particionamiento de tablas es una técnica de diseño de bases de datos que permite organizar los datos físicamente en contenedores de datos separados en función de los valores del cada registro.

Al disponer de tablas particionadas, las consultas que utilizan filtros pueden beneficiarse de esta técnica de diseño al acceder únicamente a subconjuntos de datos con la información necesaria para la resolución de la consulta.

Esto supone un menor volumen de datos a acceder y por tanto una mayor eficiencia en las consultas.

La elección de la función de particionamiento es clave para obtener una mayor o menor eficiencia en las consultas. Pero a la vez, elegir una función de particionamiento errónea puede suponer una penalización respecto a una solución sin esta técnica de diseño. Por eso, recomiendo usar el particionamiento, pero siempre con la seguridad que proporciona contar con la opinión de un experto en este tema.