partitioneringstechnieken

Partitioneringstechnieken zijn methoden om een verzameling objecten op te splitsen in disjuncte subsets volgens specifieke criteria. Het doel is vaak om verwerking, opslag, analyse of communicatie efficiënter te maken door taken of data lokaal te houden en zo omvangrijke systemen beter schaalbaar te maken.

In databasen en datawarehousing wordt partitionering gebruikt om data te verdelen over meerdere opslagplaatsen of verwerkingsknooppunten. Veelvoorkomende vormen zijn horizontale partitionering (verdelen van rijen), verticale partitionering (verdelen van kolommen) en combinatie daarvan. Partities kunnen volgens bereik, hash of lijst worden toegewezen, en soms wordt samengestelde partitionering toegepast. Voordelen zijn betere queryprestaties, onderhoudbaarheid en schaalbaarheid; nadelen omvatten verhoogde complexiteit, mogelijke data skew en coördinatiekosten.

In grafen en combinatoriek betreft partitionering het opdelen van een graf in meerdere delen met zo min mogelijk verbindingen tussen de delen. Doel is vaak efficiëntere verwerking, parallelle uitvoering of minder communicatie. Veel gebruikte algoritmen zijn heuristieken zoals Kernighan–Lin, spectral partitioning en multilevel methoden. Graph partitioning is grotendeels NP-hard en wordt meestal via benaderingen opgelost.

Partitionering vindt ook toepassing in planning, toewijzing en systeemontwerp. In taakplanning en load balancing worden taken verdeeld over processoren of servers om belasting te egaliseren. In beeld- en signaalverwerking verwijst segmentatie naar het opdelen van een beeld of auditieve data in betekenisvolle regio’s of blokken. In operations research omvat partitioning vaak set-partitioningproblemen en gerelateerde optimisatieproblemen.

Belangrijke overwegingen zijn homogeniteit binnen partities, balans tussen partities, en de kosten van communicatie of coördinatie. Evaluatiematen omvatten onder meer de omvang van de “cut” tussen partities, modulariteit en balansratio.