Di era data yang terus meningkat, aplikasi modern terutama e-commerce, media sosial, aplikasi finansial, dihadapkan pada tantangan besar: bagaimana menangani volume data yang terus tumbuh dan permintaan akses yang tinggi, sambil menjaga respons cepat dan keandalan. Sharding menjadi salah satu solusi penting untuk mengatasi bottleneck database. Artikel ini membahas secara mendetail apa itu sharding database, jenis-jenis, tantangan, kelebihan & kekurangan, cara implementasi, dan kapan sebaiknya digunakan.
1. Apa itu Sharding?
Sharding adalah teknik database partitioning secara horizontal di mana dataset besar dipecah (di-split) menjadi bagian-bagian lebih kecil yang disebut shard. Setiap shard berisi subset baris data yang berbeda (row partitioning), tapi biasanya menggunakan skema (schema) yang sama. Sharding memungkinkan distribusi beban penyimpanan (storage), beban baca/tulis (I/O), dan beban pemrosesan query di beberapa server (node), bukan pada satu server saja. Shards idealnya berada pada server yang independen, dalam infrastruktur shared-nothing, sehingga satu shard bisa mati atau overload tanpa langsung menjatuhkan keseluruhan sistem.
Sumber-sumber memperjelas ini:
Menurut AWS, sharding membagi data ke beberapa server untuk mempercepat waktu respons dan mencegah titik kegagalan tunggal.
Amazon Web Services, Inc.
Techtarget menyebutkan ada dua jenis umum: horizontal dan vertical sharding. (TechTarget)
2. Jenis-Jenis Sharding
Sharding bukanlah satu metode tunggal; ada beberapa teknik yang umum digunakan, masing-masing dengan kelebihan dan kekurangan tersendiri:
| Jenis Sharding | Penjelasan | Kelebihan | Kekurangan |
|---|---|---|---|
| Horizontal Sharding | Baris dari tabel dibagi ke beberapa shard berdasarkan kunci (“shard key”) tertentu, seperti user_id, seller_id, atau rentang nilai. Semua shard memiliki skema yang sama. (TechTarget) |
Distribusi beban lebih merata; shards bisa ditambah secara horizontal; mudah dalam query yang menyertakan shard key. | Jika shard key tidak baik bisa muncul hot shard (shard terlalu sibuk); sulit melakukan join antar shard; menambah shard kadang perlu migrasi data. |
| Vertical Sharding | Tabel dibagi berdasarkan kolom (atribut). Misalnya data profil pengguna di satu shard, transaksi di shard lain. (TechTarget) | Bisa mengoptimasi beban baca/tulis berdasarkan fitur; kolom yang sering dipakai bersama tetap di shard yang sama; membantu isolasi data. | Kompleksitas tinggi jika aplikasi perlu join antar shard/tabel; kesulitan konsistensi jika data sering berubah di beberapa shard. |
| Hash-Based Sharding (Key-Based) | Menggunakan fungsi hash pada shard key agar data tersebar merata ke shards. Contoh: shard_id = hash(user_id) % N_shards. (BytePlus) |
Distribusi lebih merata, menghindari hotspot; otomatisitas tinggi; ideal bila data dan akses acak. | Jika jumlah shard berubah, hash modulo bisa menyebabkan banyak data harus pindah; kadang tidak intuitif untuk rentang data tertentu. |
| Range-Based Sharding | Data dibagi berdasarkan rentang nilai (range): contoh ID 1-10000 di shard A, 10001-20000 di shard B, dan seterusnya. (BytePlus) |
Logika mudah dipahami; cocok jika data bersifat urut atau bertumbuh mengikuti pola tertentu; memudahkan untuk query rentang. | Risiko uneven distribution kalau sebagian rentang sangat popular; shard yang mencakup rentang tengah bisa menjadi hotspot; migrasi range bisa sulit. |
| Directory (Lookup)-Based Sharding | Ada tabel/layanan pusat yang menyimpan mapping data → shard. Aplikasi mengecek directory untuk tahu shard mana data tertentu disimpan. (BytePlus) | Fleksibilitas tinggi; bisa memetakan data secara dinamis; mudah menambah shard tanpa harus mengubah fungsi hash. | Directory bisa menjadi single point of failure; overhead tambahan berupa lookup; latensi tambahan jika mapping tidak tersebar atau cache tidak efektif. |
3. Keuntungan / Manfaat Sharding
Implementasi sharding yang tepat memberikan banyak keuntungan, antara lain:
- Skalabilitas horizontal
Anda bisa menambah server shard saat data tumbuh atau beban meningkat. Tidak perlu mengganti hardware tunggal ke yang lebih besar (vertical scaling), yang punya batasan fisik & biaya cepat tinggi. - Peningkatan performa
Karena tiap shard hanya menyimpan sebagian data, query baca/tulis biasanya lebih cepat — indeks lebih kecil, operasi I/O lebih sedikit. Respon aplikasi jadi lebih cepat. - Pengelolaan data lebih mudah
Backup, pemeliharaan, dan optimasi dapat dilakukan shard per shard, bukan terhadap satu database besar. Juga memudahkan distribusi data geografis (shard bisa di lokasi berbeda untuk dekat dengan pengguna). - Ketahanan terhadap kegagalan
Jika satu shard bermasalah (mati, overload), hanya subset data yang terpengaruh. Sistem secara keseluruhan masih bisa berjalan dengan shards lainnya (tergantung desain). Replikasi antar shards juga bisa memperkuat fault tolerance. - Biaya lebih terkendali
Menggunakan banyak server murah bisa lebih cost-effective dibanding satu mesin sangat besar. Penggunaan sumber daya bisa dioptimasi per shard sesuai kebutuhan beban.
4. Tantangan / Kekurangan Sharding
Tapi tidak semua hal menjadi lebih baik—sharding membawa kompleksitas dan risiko baru. Beberapa tantangan penting:
- Pemilihan shard key yang tepat
Shard key yang salah bisa menyebabkan distribusi tidak merata, munculnya hot shards (shard yang dipakai sangat sering), atau query yang sulit dioptimasi. - Operasi cross-shard
Bila aplikasi butuh query gabungan (join) antar shard atau operasi transaksi yang mencakup beberapa shard, menjadi lebih rumit. Performa bisa menurun, konsistensi harus dikelola, dan terkadang harus menggunakan strategi khusus (saga transactions, distributed transactions, dsb). - Migrasi shard / rebalancing data
Saat jumlah shard harus ditambah atau diganti karena kapasitas atau kebutuhan pertumbuhan, memindahkan data antar shard bisa mahal dan rumit. Bisa memicu downtime atau beban tinggi selama migrasi. - Overhead operasional
Membutuhkan monitoring shard, replikasi, backup per shard, failover, dan infrastruktur tambahan. Tim perlu lebih banyak keahlian dalam distribusi data. - Konsistensi & Latency
Sama seperti model replikasi, terdapat kemungkinan data terbaru belum muncul di shard tertentu (terutama jika ada caching atau replikasi). Latency antar shard atau jaringan bisa mempengaruhi performa.
5. Kapan Harus Menggunakan Sharding?
Tidak semua aplikasi memerlukan sharding sejak awal. Berikut adalah indikator bahwa sharding mulai menjadi keharusan:
- Database sudah sangat besar (misalnya tablenya memiliki ratusan juta atau miliaran baris), dan query menjadi lambat meskipun sudah diindeks, di-optimize, atau caching sudah dipakai.
- Volume trafik baca dan tulis yang tinggi, mendekati atau melampaui batas kapasitas server tunggal.
- Downtime/Bottleneck server tunggal semakin sering terjadi.
- Perlu distribusi geografis (pengguna di banyak lokasi) sehingga ingin menempatkan shard di lokasi yang lebih dekat secara fisik.
- Perlu isolasi data antar tenant (multi-tenant), agar satu pelanggan tidak mempengaruhi performa yang lainnya.
- Saat biaya vertical scaling sudah tidak ekonomis atau tidak cukup.
6. Cara Memilih Strategi Sharding
Beberapa faktor yang harus diperhatikan saat memilih strategi:
- Polanya akses data (query patterns)
Apakah query biasanya menyertakan shard key? Apakah sering memakai rentang, filter, atau banyak join? Jika sering menggunakan atribut tertentu, shard key harus terkait. - Pertumbuhan data & distribusi
Apakah data bertambah secara merata? Atau ada sebagian data yang sangat sering diakses (misal user populer, produk populer)? Idealnya shard key bisa menyebar beban dengan baik. - Kemungkinan penambahan shard dan rebalancing
Jika Anda berharap sistem terus tumbuh dan jumlah shard akan berubah, pilih strategi yang mempermudah migrasi data (misal consistent hashing, directory sharding). - Toleransi terhadap latency & konsistensi
Jika aplikasi sangat sensitif terhadap keterlambatan data, Anda perlu strategi read-after-write, read dari master untuk operasi tertentu, atau gunakan replikasi cepat. - Infrastruktur & operasional tim
Semakin banyak shard, semakin kompleks monitoring, backup, failover, testing, dan migrasi. Pastikan tim dan alat mendukung.
7. Studi Kasus & Contoh Implementasi
Berikut contoh nyata bagaimana sharding bisa digunakan dalam aplikasi e-commerce besar:
Studi Kasus: Marketplace Produk & Seller
- Data penjual (seller_id), produk (product_id), dan transaksi (order_id).
- Gunakan horizontal sharding berdasarkan seller_id untuk produk & order: semua produk milik seller tertentu masuk dalam shard yang sama agar query katalog seller cepat.
- Gunakan range sharding jika seller_id distribusinya cukup teratur atau seller_id diberi rentang khusus.
- Tambahkan replikasi (master-slave) dalam tiap shard agar ada redundansi dan baca dapat dibagi ke replica.
Contoh alur:
- Pengguna mencari produk kategori → aplikasi tahu shard mana produk kategori tersebut berada (mungkin berdasarkan shard mapping atau fungsi hash).
- Query SELECT dijalankan ke replica di shard terkait.
- Untuk checkout / membuat order, aplikasi melakukan write ke shard master yang relevan berdasarkan seller_id dari order.
- Jika shard mendapatkan beban tinggi, bisa menambah shard atau membagi shard itu menjadi beberapa sub-shard.
Contoh pada NoSQL / Cloud
Beberapa database dan layanan cloud menyediakan sharding otomatis:
- MongoDB sharding: mendukung shard range, hash, dan memiliki konfigurasi replica set.
MongoDB - Layanan cloud RDMS atau layanan database terkelola (managed) biasanya menyertai opsi sharding atau partitioning (sebagai fitur). (Microsoft Azure)
8. Implementasi Teknis & Checklist
Berikut langkah-langkah atau checklist jika Anda ingin menerapkan sharding secara profesional:
- Desain schema/shard key terlebih dahulu
Tentukan atribut mana dalam tabel yang akan digunakan sebagai shard key. Pastikan atribut ini selalu tersedia dalam query yang sering dipakai. - Implement routing layer
Buat layer dalam aplikasi yang bisa merutekan query ke shard yang tepat (read/write). Contoh: fungsi getShard(userId), atau peta direktori (lookup table) yang menyimpan mapping. - Setup replikasi dalam tiap shard
Agar shard master/datatulis selalu memiliki replica untuk backup dan untuk melayani query baca. - Monitoring & alerting
Pantau ukuran database tiap shard, latensi query, beban CPU/I/O, replikasi lag, serta error. - Mekanisme failover & backup. Pastikan ada prosedur promosi replica jadi master bila master shard mati. Backup per shard, snapshot, dan restorasi diuji.
- Rebalancing data
Jika satu shard terlalu penuh atau terlalu banyak traffic, rencanakan migrasi data ke shard baru. Untuk ini, gunakan alat bantu atau tulis proses migrasi data secara bertahap agar tidak terlalu berat. - Testing dan simulasi skenario ekstrem
Uji beban tinggi, latensi jaringan, pemadaman satu shard, dan cross-shard query performa buruk. - Dokumentasi & developer awareness
Developer harus memahami shard key, bagaimana routing dilakukan, dan bagaimana memperlakukan operasi cross-shard atau join/tabel terkait.
9. Sharding vs Alternatif
Sharding bukan satu-satunya solusi skalabilitas. Berikut alternatif dan hubungannya:
- Database cluster master-slave: bagus untuk scaling baca, tapi tidak cukup bila write‐heavy; bisa digabung dengan sharding agar tiap shard memiliki master-slave.
- Multi-master replication: memungkinkan lebih dari satu node menerima write, tapi lebih kompleks dalam sinkronisasi & resolusi konflik.
- Partitioning & partition pruning: di database seperti PostgreSQL / MySQL bisa pakai partitioned tables untuk membagi fisik data berdasarkan range atau hash — bisa membantu performa dalam satu instance, tapi tidak sepenuhnya menggantikan sharding antar server.
- Sistem distributed SQL / NewSQL: seperti CockroachDB, TiDB, Spanner, dll. Mereka memiliki built-in sharding dan replikasi, dan menyediakan konsistensi global. Cocok bila anda ingin skalabilitas + konsistensi kuat.
Kesimpulan
Sharding adalah teknik penting dalam pengelolaan database berskala besar. Dengan memecah data ke shard-shard, kita bisa:
- Meningkatkan performa (lebih cepat query dan lebih sedikit I/O per shard)
- Meningkatkan kapasitas baca/tulis secara horizontal
- Mengurangi risiko kegagalan total server tunggal
Namun, sharding juga membawa kompleksitas: pemilihan shard key, operasi cross-shard, rebalancing, dan operasi operasional yang lebih rumit. Jika digunakan dengan tepat—termasuk replikasi, monitoring, routing layer, dan backup—sharding bisa menjadi fondasi yang kuat untuk aplikasi besar yang skalabel dan responsif.