この記事では、中国で人気のリレーショナルデータベースKES（KingbaseES）におけるシャーディングとホット/コールドデータ分離の実践的なアプローチを紹介します。パーティショニング戦略、データ移行手法、パフォーマンス最適化のヒントをカバーしています。大規模データセットを扱うデータエンジニアやデータベース管理者にとって特に有用です。ホットデータとコールドデータを分離することで、ストレージコストを削減し、クエリパフォーマンスを向上させることができます。実際の課題と解決策についても議論されており、KESや類似のデータベースを扱う人にとって貴重なリソースです。
KESにおけるシャーディングとホット/コールドデータ分離の実践ガイド。