Pengantar

Seiring berkembangnya aplikasi digital, jumlah data yang harus disimpan dan diproses terus meningkat secara drastis. Platform media sosial, e-commerce, hingga layanan streaming harus mampu menangani jutaan bahkan miliaran permintaan pengguna setiap hari. Dalam kondisi ini, penggunaan satu database tunggal sering kali menjadi hambatan performa.

Salah satu solusi yang banyak digunakan perusahaan teknologi besar adalah sharding. Teknik ini memungkinkan database tetap berjalan cepat dan stabil meskipun harus menangani volume data yang sangat besar. Tanpa strategi seperti sharding, sistem dapat mengalami bottleneck, keterlambatan respons, hingga kegagalan layanan.

Apa Itu Sharding?

Sharding adalah teknik membagi database besar menjadi beberapa bagian kecil yang disebut shard. Setiap shard menyimpan sebagian data dan biasanya ditempatkan pada server yang berbeda.

Menurut dokumentasi resmi MongoDB, database sharding adalah metode untuk mendistribusikan data ke banyak mesin guna mendukung deployment dengan dataset besar dan throughput tinggi (dikutip dari MongoDB).

baca juga : Side-Channel Attacks: Membongkar Rahasia Sistem Lewat Celah Tak Terduga

Mengapa Database Perlu Sharding?

Pertumbuhan data yang sangat cepat membuat satu server database memiliki keterbatasan, seperti:

  • Kapasitas penyimpanan terbatas

  • Beban pemrosesan meningkat

  • Risiko kegagalan sistem lebih besar

  • Waktu respon aplikasi menjadi lambat

Dengan membagi data ke beberapa server, beban kerja dapat didistribusikan sehingga performa sistem tetap optimal.

Bagaimana Cara Kerja Sharding?

Sharding bekerja dengan membagi data berdasarkan aturan tertentu yang disebut shard key. Shard key digunakan untuk menentukan shard mana yang akan menyimpan data tertentu.

Komponen Utama dalam Arsitektur Sharding

1. Shard

Shard adalah bagian database yang menyimpan subset data tertentu. Setiap shard berfungsi sebagai database independen.

2. Shard Key

Shard key adalah parameter yang digunakan untuk menentukan distribusi data ke setiap shard. Pemilihan shard key sangat penting karena mempengaruhi performa dan distribusi beban kerja.

3. Query Router

Query router bertugas mengarahkan permintaan pengguna ke shard yang tepat. Dengan sistem ini, pengguna tidak perlu mengetahui lokasi data sebenarnya.

Jenis-Jenis Strategi Sharding

Range-Based Sharding

Konsep Dasar

Data dibagi berdasarkan rentang nilai tertentu, misalnya ID pengguna atau tanggal transaksi.

Kelebihan

  • Struktur distribusi data mudah dipahami

  • Cocok untuk data yang memiliki urutan logis

Kekurangan

  • Risiko penumpukan data pada shard tertentu

Hash-Based Sharding

Konsep Dasar

Data dibagi menggunakan fungsi hash yang mendistribusikan data secara acak.

Kelebihan

  • Distribusi beban lebih merata

  • Mengurangi risiko bottleneck

Kekurangan

  • Sulit melakukan query berdasarkan rentang data

baca juga : Anycast Routing: Menyederhanakan Pengiriman Data di Jaringan Global

Geographic Sharding

Konsep Dasar

Data dibagi berdasarkan lokasi geografis pengguna.

Kelebihan

  • Mempercepat akses data lokal

  • Mengurangi latensi jaringan

Kekurangan

  • Membutuhkan manajemen infrastruktur yang kompleks

Manfaat Sharding dalam Sistem Modern

Meningkatkan Skalabilitas

Sharding memungkinkan sistem menambah kapasitas dengan menambahkan server baru tanpa harus mengganti infrastruktur lama.

Meningkatkan Performa Aplikasi

Dengan membagi beban kerja ke beberapa server, waktu respon database menjadi lebih cepat.

Meningkatkan Ketersediaan Sistem

Jika satu shard mengalami gangguan, shard lain masih dapat beroperasi sehingga layanan tetap berjalan.

Menurut Amazon Web Services, database sharding membantu meningkatkan skalabilitas horizontal dengan mendistribusikan data ke banyak node untuk mengurangi beban kerja pada satu server (dikutip dari AWS).

Tantangan Implementasi Sharding

Pemilihan Shard Key yang Tepat

Kesalahan dalam memilih shard key dapat menyebabkan distribusi data tidak merata.

Kompleksitas Manajemen Sistem

Sharding menambah kompleksitas dalam pemeliharaan database dan monitoring sistem.

Kesulitan Query Antar Shard

Pengambilan data yang tersebar di beberapa shard dapat meningkatkan kompleksitas query.

Kapan Sharding Perlu Digunakan?

Sharding biasanya diperlukan ketika:

  • Database mengalami pertumbuhan data sangat cepat

  • Sistem membutuhkan performa tinggi dan latensi rendah

  • Beban trafik pengguna sangat besar

  • Infrastruktur single database sudah tidak mampu menangani permintaan

baca juga : CDMA vs GSM: Mengenang Pertarungan Dua Raksasa Sinyal yang Mengubah Dunia

Kesimpulan

Sharding merupakan strategi penting dalam pengelolaan database modern yang memungkinkan sistem menangani data dalam jumlah besar tanpa mengorbankan performa. Dengan membagi database ke beberapa shard, aplikasi dapat meningkatkan skalabilitas, performa, dan ketersediaan layanan.

Namun, implementasi sharding membutuhkan perencanaan matang, terutama dalam pemilihan shard key dan manajemen infrastruktur. Jika diterapkan dengan benar, sharding dapat menjadi fondasi utama dalam membangun sistem yang mampu melayani jutaan pengguna secara stabil dan efisien.

Related Posts: