Particionado

El particionado es una técnica de organización de datos que divide grandes conjuntos de datos en partes más pequeñas y manejables basadas en una o más columnas.

Ventajas:
- Mejora el rendimiento de consultas al reducir la cantidad de datos a escanear
- Facilita la gestión del ciclo de vida de los datos
- Permite la paralelización eficiente de consultas

Ejemplo en Parquet: partition_by=['año', 'mes'] organizará los archivos en una estructura jerárquica:

/data
  /año=2023
    /mes=01
      part-0.parquet
    /mes=02
      part-0.parquet
  /año=2024
    /mes=01
      part-0.parquet

Indexación

A diferencia del particionado, los índices son estructuras de datos adicionales que mejoran la velocidad de recuperación de datos.

Comparación con particionado:
- Los índices ocupan espacio adicional
- Más efectivos para consultas puntuales
- Requieren mantenimiento (actualización)
- No dividen físicamente los datos

Bucketing

El bucketing es una técnica que agrupa datos en "cubos" basados en el hash de una columna.

Características:
- Mejor para joins y agregaciones
- Número fijo de buckets
- Distribución más uniforme que el particionado

Cuándo usar cada técnica

Técnica	Mejor para	Casos de uso
Particionado	Filtrado por rangos grandes	Datos históricos, análisis por período
Indexación	Búsquedas específicas	Consultas puntuales, OLTP
Bucketing	Joins y agregaciones	Análisis que requieren joins frecuentes

Mejores Prácticas

No sobre-particionar (evitar particiones muy pequeñas)
Elegir columnas de partición según patrones de consulta comunes
Combinar técnicas según necesidades específicas
Monitorear el rendimiento y ajustar según sea necesario

Es importante notar que estas técnicas no son mutuamente excluyentes y a menudo se utilizan en combinación para obtener el mejor rendimiento posible según el caso de uso específico.