Part 2. 분산 데이터 데이터셋이 매우 크거나 질의 처리량이 매우 높다면 복제만으로는 부족하고 데이터를 파티션으로 쪼갤 필요가 있다. 이 작업을 샤딩이라고도 한다. 파티션은 보통 각 데이터 단위(레코드, 로우, 문서)로 나누며, 결과적으로 각 파티션은 그 자체로 작은 데이터베이스가 된다. 데이터 파티셔닝을 원하는 주된 이유는 확장성 때문이다. 비공유(shared-nothing) 클러스터에서 파티션은 다른 노드에 저장할 수 있다. 이를 통해 대용량 데이터셋이 여러 디스크에 분산될 수 있고, 질의 부하가 여러 프로세스에 분산될 수 있다. 파티션은 독립적으로 자신의 질의를 처리할 수 있으므로 노드를 추가함으로써 질의 처리량을 늘릴 수 있으며, 복잡한 질의는 여러 노드에서 병렬 실행이 가능하도록 할 수 있다..
