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title: "Découvrir la segmentation par découpage en chunks des lignes source"
description: "Il arrive qu'un fichier CSV soit trop volumineux à absorber. Dans ce cas, vous pouvez choisir de segmenter selon le nombre de lignes pour améliorer la vitesse de chargement totale"
url: https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/tutorials-segmentation-source-chunks
lang: fr
lastUpdated: 2026-09-14
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# Découvrir la segmentation par découpage en chunks des lignes source

## Objectif

Il arrive qu'un fichier CSV soit trop volumineux à absorber. Dans ce cas, vous pouvez choisir de segmenter selon le nombre de lignes pour améliorer la vitesse de chargement totale.

## Prérequis

Avant d'utiliser ce type de segmentation, certains points **doivent être vérifiés** :

### 1. Éviter de générer trop de tâches dans une même stage.

Pour garantir de bonnes performances du Data Processing Engine (DPE), nous déconseillons d'avoir des stages avec plus de 500 tâches.

Ce n'est pas une limite stricte, mais des dégradations de performance peuvent être observées au-delà de 500 tâches.
Pour réduire le nombre de tâches, vous pouvez définir une bucket size plus élevée, afin que chaque tâche traite davantage de lignes (ce qui signifie moins de tâches au final).

Gardez à l'esprit que pour chaque tâche, le fichier CSV source sera de nouveau uploadé depuis un bucket temporaire du datastore vers chaque worker. Ainsi, si votre fichier CSV est volumineux, il est préférable de garder un nombre de tâches faible. **Idéalement, le nombre de tâches devrait correspondre au nombre de workers dont dispose le job.**

### 2. Y a-t-il suffisamment de CPU sur la base de données de destination ?

- Gardez à l'esprit que les opérations `insert` sont gourmandes en CPU pour votre SGBD.
- Par exemple, si votre base de données ne dispose que d'1 CPU, il est probablement risqué de configurer 6 workers pour insérer simultanément dans l'instance du SGBD...

:::info
Règle générale : 1 CPU devrait être disponible pour chaque worker s'exécutant simultanément.
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### Compatibilité

| Types d'action | Types de source                                                                                                                                 |
| -------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Load; Custom   | **File Formats**: CSV**Databases**: MySQL, PostgreSQL, SQLServer, Impala, Hive, BiqQuery, ElasticSearch, Cassandra, Redshift, Oracle, SQLServer |

## Comment utiliser ce type de segmentation ?

Voici un aperçu rapide comparant le mode visible et le mode JSON avancé.

![prestage](/images/public-cloud/data-platform/getting-further/segmentation/picts/file-chunk-conf.png)
**Bucket size / Chunksize :** définissez le nombre de lignes qui seront absorbées pour chaque tâche.

### Actions Load

L'[action Load source](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-actions-load.md) constituera la base de la segmentation.

![source](/images/public-cloud/data-platform/getting-further/segmentation/picts/file-chunk-source.png)
### Actions Custom

Assurez-vous que la clé `params.load_from[0].source` indique l'adresse de la source :
_dwh/SOURCE\_NAME/FILE\_NAME_ ou _TABLE\_NAME_

:::info
Reportez-vous à la capture d'écran précédente pour un exemple du mode JSON avancé.
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## Comment cela fonctionne-t-il en coulisses ?

Si votre action a une segmentation **basée sur un nombre fixe de lignes**,
lors de l'exécution de l'action, ou de l'action dans un workflow, elle exécutera :

1. Une pré-stage cachée qui récupère le fichier CSV source, compte son nombre de lignes, puis le place dans un bucket temporaire de l'object-store.
2. Le Job Controller découpe l'action en plusieurs tâches, chacune avec un chunk de lignes différent à ingérer.
3. Puis chaque **worker** exécute **chaque tâche l'une après l'autre**.

![workflow](/images/public-cloud/data-platform/getting-further/segmentation/picts/file-chunk-stages.png)
## Aller plus loin

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