열 기반 데이터베이스의 장단점

NoSQL 데이터베이스는 많은 최신 애플리케이션에 탁월한 선택이지만 전환하기 전에 고려해야 할 몇 가지 주요 사항이 있습니다. 한 가지 중요한 요소는 관계형 데이터베이스가 필요한지 여부입니다. 그렇다면 컬럼 기반 데이터베이스가 올바른 선택이 아닐 수 있습니다. 열 기반 데이터베이스는 많은 양의 데이터를 빠르게 분석해야 하는 애플리케이션에 매우 적합합니다. 또한 전체 관계형 모델이 필요하지 않고 더 단순한 데이터 모델로 처리할 수 있는 애플리케이션에 적합한 선택입니다. 그러나 열 형식 데이터베이스에는 몇 가지 단점이 있습니다. 관계형 데이터베이스보다 사용하기가 더 어려울 수 있으며 필요한 모든 기능을 지원하지 않을 수 있습니다. 열 기반 데이터베이스가 애플리케이션에 적합한지 여부를 결정하기 전에 장단점을 이해해야 합니다.

열 형식 데이터베이스는 행이 아닌 열별로 데이터를 구성하고 저장합니다. 집계 함수 및 작업을 사용하여 데이터 열을 최적화합니다. 데이터베이스 열은 다른 유형의 데이터베이스와 비교할 때 확장 가능하고 잘 압축됩니다. 열 기반 데이터베이스에서 데이터의 각 행은 여러 열로 여러 열로 구분됩니다. 열 형식 데이터베이스는 빅 데이터 처리, 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 분석에 매우 적합합니다. 행 작업은 열 작업보다 시간이 훨씬 느립니다. IoT 레코드는 새로운 레코드가 일관된 스트림으로 도착할 때 적은 수의 데이터 요소만 포함할 수 있습니다. 빅 데이터는 운영 데이터베이스 시스템이 작동하는 방식을 변화시킬 잠재력이 있습니다.

두 가지 유형의 데이터베이스 데이터베이스인 행 및 열 형식은 SQL과 같은 기존 데이터베이스 쿼리 언어를 사용하여 데이터를 로드하고 쿼리를 수행할 수 있습니다. 대부분의 경우 행 및 열 형식 데이터베이스와 같은 데이터베이스 백본은 공통 데이터 추출, 변환, 로드 및 도구 생성을 위한 엔진 역할을 할 수 있습니다.

데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 일종인 컬럼형 데이터베이스는 행이 아닌 열에 데이터를 저장하는 데이터베이스입니다. 쿼리 반환 속도를 높이기 위해 컬럼 데이터베이스의 열을 하드 디스크에서 효율적으로 쓰고 읽을 수 있습니다.

오늘은 컬럼 기반 데이터베이스에서 컬럼이 어떻게 작동하는지 살펴보고 기존의 행 기반 데이터베이스(예: MySQL)와 비교할 것입니다. 이 기사에서는 열 기반 데이터베이스가 무엇인지, 그리고 장점과 단점에 대해 살펴보겠습니다.

NoSQL 데이터베이스의 몇 가지 예는 무엇입니까? Microsoft SQL Server는 Microsoft에서 만든 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다.

Mongodb는 열 기반 데이터베이스입니까?

Mongodb는 컬럼형 데이터베이스가 아닙니다.

분석 쿼리에서 향상된 쿼리 성능을 제공하기 때문에 점점 더 대중화되고 있습니다. 열 형식 데이터베이스의 데이터는 데이터가 열에 저장되기 때문에 데이터베이스 기반 데이터 저장소보다 더 효율적인 방식으로 저장됩니다. 열 기반 데이터베이스에서 수행되는 분석 쿼리는 성능 이점이 더 큽니다. 행 기반 스토리지와 비교할 때 열 기반 스토리지는 스토리지 공간 및 쿼리 성능 측면에서 훨씬 더 효율적입니다. 데이터가 열 형식으로 저장되기 때문에 데이터를 더 쉽게 읽고 쓸 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스는 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스 모델을 사용하지 않는 데이터베이스입니다. 대신 문서, 그래프, 키-값 및 열 형식을 비롯한 다양한 모델을 사용합니다. NoSQL 데이터베이스는 종종 관계형 모델에 적합하지 않은 많은 양의 데이터를 처리하는 데 더 적합합니다.

NoSQL 시스템은 SQL 기반이 아닌 데이터베이스 유형입니다. 데이터 모델링 팀에서 사용하는 데이터 모델은 관계형 데이터베이스 관리 시스템에서 사용되는 기존의 행 및 열 테이블 모델과 다릅니다. NoSQL 데이터베이스는 서로 상당히 다를 뿐만 아니라 서로도 상당히 다릅니다. 문서 데이터베이스는 일반적으로 가장 일반적인 문서 유형에 대한 스케일 아웃 아키텍처로 구현됩니다. 전자 상거래 플랫폼, 거래 플랫폼 및 모바일 앱 개발은 모두 이러한 플랫폼이 회사에 어떻게 도움이 되는지 보여주는 예입니다. MongoDB와 Postgres를 비교하는 주요 목표는 주요 NoSQL 데이터베이스를 자세히 비교하는 것입니다. 단일 열의 값을 집계하는 열 형식 데이터베이스의 기능은 특정 열을 빠르게 분석하는 데 이상적입니다.

데이터가 기록되는 방식으로 인해 일관성을 유지하기 어렵기 때문에 다양한 소스에 의존해야 합니다. 그래프 데이터베이스는 데이터 요소를 캡처하고 검색하기 위해 데이터 요소 간의 연결을 캡처하고 검색하는 데 최적화되어 있습니다. 이러한 방법을 사용하면 SQL에서 여러 테이블을 조인하는 것과 관련된 오버헤드가 제거됩니다.

MongoDB는 일반적으로 컬렉션이라는 컬렉션에 문서를 저장합니다. 어떤 측면에서 함께 연결된 문서 모음입니다. 컬렉션의 데이터는 일반적으로 여러 애플리케이션에서 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.
MongoDB의 데이터는 B-트리에 저장되며 이는 버킷 또는 레벨로 구성됨을 의미합니다. 버킷은 브라우저에서 자주 액세스하는 데이터 모음입니다. 더 많은 양동이가 있기 때문에 레벨이 더 큽니다. aB-tree의 데이터는 키를 기준으로 오름차순으로 정렬할 수 있습니다.
MongoDB는 확장이 매우 간단하기 때문에 확장을 위한 환상적인 플랫폼입니다. 클러스터의 로드가 증가하면 서버를 더 추가해야 할 수 있습니다. 또한 MongoDB를 클러스터링하여 HA(고가용성) 데이터를 제공할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스가 인기를 얻고 있는 이유

NoSQL 데이터베이스가 많은 경우에 점점 대중화되고 있음에도 불구하고 여전히 관계형 데이터베이스의 대안입니다. 큰 그래프나 정기적으로 변경되는 데이터와 같이 관계형 데이터베이스에 저장할 수 없는 데이터는 특히 매력적입니다.

Nosql 열 기반 데이터베이스 예제

열 기반 데이터베이스는 행 대신 열에 데이터를 저장하는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)입니다. 열 기반 시스템은 기존의 행 기반 시스템보다 분석 워크로드에 더 빠른 경우가 많습니다.
예를 들어 열 기반 데이터베이스는 직원 ID, 이름, 직위, 급여 등과 같은 데이터를 포함하는 각 열에 직원 데이터를 저장할 수 있습니다. 행 기반 데이터베이스는 직원의 ID, 이름, 직책, 급여 등을 포함하는 각 행에 동일한 데이터를 저장합니다.

NoSQL은 고도로 전문화되거나 시간이 많이 소요되는 시스템이 필요하지 않기 때문에 관계형 데이터 분야에서 중요한 발전입니다. 문서, 그래프, 열 및 행 값 NoSQL 데이터베이스는 네 가지 주요 유형입니다. 문서 저장소에는 복잡한 데이터 스키마와 연관 키 쌍이 모두 포함되어 있습니다. 데이터베이스 열은 데이터를 열로 구성하고 관계형 데이터베이스와 동일한 방식으로 작동합니다. 열 데이터베이스 에서 사용할 수 있는 수평에서 무한대의 그리드 확장성이 있습니다. 압축은 잘 수행되는 저장 방법이며 컬럼 저장소는 많은 저장 공간을 제공합니다. 집계 쿼리가 실행되는 속도는 일반적으로 관계형 데이터베이스보다 빠릅니다.

데이터 디자인의 수평적 특성으로 인해 OLTP 앱은 열 형식 저장소와 함께 사용할 수 없습니다. 솔루션으로서 열 저장소는 매우 강력할 수 있는 잠재력이 있지만 매우 제한적일 수 있는 잠재력도 있습니다. 열은 행보다 일관성 및 격리 보장이 적지만 각 행을 여러 번 다시 작성해야 합니다. NoSQL 데이터베이스는 기본 보안 기능이 없기 때문에 온라인 공격에 더 취약합니다. 사이버 보안이 최우선 순위인 경우 관계형 모델을 사용하거나 스키마를 정의해야 합니다.

Nosql 데이터베이스

NoSQL 데이터베이스는 기존의 테이블 기반 관계형 데이터베이스 모델을 사용하지 않는 비관계형 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스는 빅 데이터 및 실시간 웹 애플리케이션에 자주 사용됩니다.

데이터베이스 NoSQL 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스 에 데이터를 저장하지 않습니다. 문서 유형, 키-값 유형, 와이드 컬럼 유형 및 그래프 유형이 가장 일반적입니다. 최근 몇 년 동안 데이터 저장 비용이 크게 감소하여 NoSQL 데이터베이스가 개발되었습니다. 많은 양의 구조화되지 않은 데이터를 저장할 수 있으므로 개발자가 저장하려는 데이터의 측면을 선택할 수 있습니다. 문서 데이터베이스, 키-값 데이터베이스, 와이드 컬럼 저장소 및 그래프 데이터베이스는 NoSQL 데이터베이스의 예입니다. 조인이 필요하지 않기 때문에 쿼리가 더 빠르게 수행됩니다. 재무 분석 및 스마트 고양이 화장실의 IoT 판독값과 같은 데이터 집약적 사용 사례를 사용할 수 있는 반면, 스마트 식품 포장과 같이 재미있고 재미있는 사용 사례와 같이 덜 심각한 애플리케이션을 사용할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 NoSQL 데이터베이스를 고려해야 하는 시기와 이유에 대해 설명합니다. 또한 NoSQL 데이터베이스에 대한 가장 일반적인 오해를 살펴보겠습니다. DB-Engines에 따르면 MongoDB는 세계에서 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스 입니다. 이 자습서에서는 컴퓨터에 아무것도 설치하지 않고 MongoDB 데이터베이스를 쿼리하는 방법을 배웁니다. 데이터베이스 클러스터는 MongoDB 데이터베이스의 예입니다. 클러스터가 생성되는 즉시 Atlas가 데이터 저장을 시작합니다. Atlas Data Explorer, MongoDB Shell 또는 MongoDB Compass에서 데이터베이스를 생성하기 위한 세 가지 옵션(수동 또는 자동)이 있습니다.

이 경우 Atlas의 샘플 데이터 세트를 가져옵니다. NoSQL 데이터베이스에는 유연한 데이터 모델, 수평 확장, 초고속 쿼리 및 사용 편의성 외에도 수많은 이점이 있습니다. 데이터 탐색기를 사용하여 새 문서를 삽입하고 기존 문서를 편집하고 삭제할 수 있습니다. 집계 프레임워크를 사용하는 것은 데이터 분석을 위한 매우 강력한 도구입니다. 차트를 사용하여 Atlas 및 Atlas Data Lake에 저장된 데이터를 시각화하는 것이 가장 간단한 방법입니다.

키-값 데이터베이스는 키와 값을 포함하는 여러 테이블이 있는 가장 단순한 유형의 NoSQL입니다. 키는 데이터 액세스에만 필요하므로 읽기와 쓰기가 간단합니다. 그러나 이 유형의 데이터베이스는 데이터베이스의 각 키가 고유해야 하므로 대규모 데이터 세트에는 적합하지 않습니다.
데이터는 열 기반 데이터베이스의 키와 값을 저장하는 열이 포함된 테이블에 저장됩니다. 다용도로 인해 열 기반 데이터베이스는 열이 없는 데이터베이스보다 더 오랜 기간 동안 데이터를 저장할 수 있습니다.
열 데이터베이스와 달리 문서 데이터베이스는 키와 값을 저장하는 열이 있는 테이블에 데이터를 저장합니다. 반면 문서 기반 데이터베이스는 이메일과 유사하게 파일에 데이터를 저장합니다. 문서는 읽고 이해하기 쉽기 때문에 간단한 방법으로 데이터를 검색하고 볼 수 있습니다.
그래프 기반 데이터베이스는 데이터가 키와 값이 있는 열을 포함하는 테이블에 저장된다는 점에서 문서 기반 데이터베이스와 유사합니다. 반면 그래프는 데이터 저장 측면에서 네트워크와 유사하며 그래프 기반 데이터베이스에 저장됩니다. 데이터 노드를 연결하고 패턴을 쉽게 식별할 수 있습니다.

모든 요구에 맞는 Nosql 데이터베이스 유형

MongoDB와 같은 문서 데이터베이스는 유연한 모듈 형식으로 정보를 저장해야 하는 애플리케이션에 매우 적합합니다. MongoDB에서는 JSON, 텍스트 및 BSON이 모두 지원됩니다. 따라서 많은 양의 구조화되지 않은 데이터를 저장하는 블로그 및 위키와 같은 애플리케이션에 탁월한 선택입니다.
Cassandra 및 기타 열 기반 데이터베이스는 많은 양의 데이터를 열 형식으로 저장해야 하는 애플리케이션에 탁월한 옵션입니다. Avro 및 Cassandra 고유의 ​​바이너리 형식과 같은 데이터 형식은 HBase 내의 텍스트 기반 저장소 외에도 사용할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스에 맞지 않는 데이터를 저장할 수 있는 용량이 있기 때문에 많은 양의 데이터가 필요한 응용 프로그램에 적합합니다.
DynamoDB 및 기타 키-값 데이터베이스는 일반적으로 중소 규모의 데이터를 저장하는 애플리케이션에 매우 적합합니다. 예를 들어 DynamoDB는 JSON 및 바이너리 데이터 형식을 지원합니다. 따라서 관계형 테이블에 비해 너무 작고 자주 액세스하지만 특정 형식이 필요하지 않은 데이터를 저장하는 애플리케이션과 자주 액세스하지만 특정 형식이 필요하지 않은 데이터를 저장해야 하는 애플리케이션에 탁월한 선택입니다. 체재.
Neo4j와 같이 그래프 데이터베이스에 저장된 데이터 항목의 통합이 필요한 애플리케이션에 매우 적합합니다. 예를 들어 JSON, Atom 및 Graph와 같은 데이터 형식을 그래프 데이터베이스에서 사용할 수 있습니다. 너무 복잡해서 관계형 데이터베이스에 저장할 수 없는 데이터를 저장해야 하거나 자주 액세스하지만 특정 형식으로 저장할 필요는 없는 데이터를 저장하는 애플리케이션에 이상적입니다.

오픈 소스 컬럼형 데이터베이스

열 형식 데이터베이스는 행 대신 열에 데이터를 저장하는 데이터베이스 유형입니다. 이 유형의 데이터베이스는 기존의 행 기반 데이터베이스보다 더 나은 성능과 확장성을 제공할 수 있기 때문에 데이터 웨어하우징 및 분석 애플리케이션에 자주 사용됩니다.
Apache Cassandra, Apache HBase 및 Apache Drill과 같은 다양한 오픈 소스 열 형식 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. 이러한 각 데이터베이스에는 고유한 강점과 약점이 있으므로 특정 요구 사항에 적합한 데이터베이스를 선택하는 것이 중요합니다.

이러한 데이터베이스는 속도가 빠르고 동시에 확장되기 때문에 효율적인 분석 워크플로에 이상적입니다. 데이터를 행에 저장하는 대신 열 기반 데이터베이스에서 열을 사용합니다. 열 기반 저장소를 사용하면 I/O 시도 횟수가 크게 줄어들어 데이터베이스 쿼리 성능이 향상됩니다. Amazon Redshift 및 Snowflake는 물론 기타 Relational Warehouse를 지원하는 데 사용되었습니다. 컬럼형 데이터베이스의 처리량을 개선하기 위해 저비용 하드웨어 클러스터를 사용하여 확장합니다. 기존 데이터베이스 에서 행은 다양한 데이터 섹션으로 나뉩니다. 열 기반 데이터베이스에서 가장 관련성이 높은 요소는 몇 초 안에 액세스할 수 있습니다.

데이터베이스가 크더라도 쿼리 속도가 빨라집니다. 늘어난 데이터를 처리하고 저장하는 비용도 높아지고 있다. Parquet 및 ORC는 데이터베이스의 열에 가장 널리 사용되는 두 가지 형식입니다. Parquet는 보다 효과적인 방식으로 데이터의 플랫 열을 표시하는 데 사용됩니다. ORC는 Hadoop 워크로드를 위해 특별히 설계된 파일 형식으로 대규모 스트리밍 읽기에 최적화되어 있습니다. 노코드 데이터 파이프라인인 Hevo Data를 사용하면 다양한 데이터베이스의 데이터를 100개 이상의 다른 소스와 통합하고 선호하는 BI 도구에 로드할 수 있습니다. Apache Druid는 대규모 데이터 세트에서 훨씬 빠른 속도로 OLAP 쿼리를 실행할 수 있는 오픈 소스 소프트웨어에 구축된 실시간 분석 데이터베이스입니다.

Apache Kudu 오픈 소스 분산 데이터 스토리지 엔진은 방대한 양의 정보에 대해 빠른 분석 프로세스를 실행하는 데 사용됩니다. MonetDB의 스토리지 모델은 수직 조각화를 기반으로 하며 쿼리 실행 아키텍처는 최신 컴퓨터를 기반으로 합니다. ClickHouse 분석 보고 엔진을 사용하면 실시간으로 보고서를 생성할 수 있습니다. BigQuery는 Dremel으로 알려진 Google의 분산 쿼리 엔진의 결과입니다. Dremel의 서버리스 아키텍처는 분산 컴퓨팅을 활용하여 몇 초 만에 테라바이트의 데이터를 처리할 수 있습니다. 압축, JIT(Just-In-Time) 프로젝션, 수평 및 수직 파티셔닝은 열 기반 스토리지의 이점 중 일부입니다. 데이터는 행 기반 데이터베이스인 열 기반 데이터베이스의 행에 저장할 수 있습니다.

저비용 기술로 클러스터를 활용하여 확장하여 처리량을 늘립니다. 열 기반 데이터베이스는 빅 데이터 처리, 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 분석에서 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다. 사물 인터넷(IoT) 장치는 데이터 센터에 많은 양의 데이터를 저장합니다.

가장 인기 있는 세 가지 열 기반 데이터 스토리지 데이터베이스

Apache Cassandra는 다양한 열 지향 데이터베이스에서 잘 알려진 데이터 스토리지 시스템입니다. Cassandra는 많은 상용 서버에서 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 서버 측 오픈 소스 프로젝트입니다. 반면 DynamoDB는 NoSQL 데이터베이스 모델 을 사용하며 모든 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. MariaDB는 관계형 모델과 SQL을 유지하는 동시에 더 빠르고 쉬운 분석 쿼리 생성을 허용하므로 많은 열 기반 데이터베이스에서 널리 사용됩니다.

최고의 열 기반 데이터베이스

개인의 선호도와 필요에 따라 다르기 때문에 이 질문에 대한 확실한 답은 없습니다. 그러나 가장 널리 사용되는 컬럼 데이터베이스 에는 Amazon Redshift, Google BigQuery 및 Microsoft SQL Server가 포함됩니다. 이러한 데이터베이스는 모두 확장성이 뛰어나고 데이터 웨어하우징 및 분석 워크로드에 탁월한 성능을 제공합니다.

열 형식 데이터베이스의 데이터는 행이 아닌 열에 저장됩니다. 기존의 행 데이터베이스 와 비교하여 컬럼형 데이터베이스는 속도와 효율성을 비롯한 다양한 이점을 제공합니다. Sadas Engine은 온프레미스와 클라우드에서 모두 사용할 수 있는 가장 강력하고 유연한 컬럼형 데이터베이스 관리 시스템입니다. ClickHouse는 사용하기 쉬운 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템입니다. 세계에서 가장 빠른 클라우드 데이터 웨어하우스인 Amazon Redshift는 계속해서 빠른 속도로 성장하고 있습니다. ClickHouse는 가능한 한 빨리 각 쿼리를 처리하기 위해 사용 가능한 모든 하드웨어를 최대한 활용합니다. Rockset의 검색 및 분석 엔진은 라이브 대시보드 디스플레이와 실시간 앱을 지원합니다.

Vertica는 시장에서 가장 빠르고 확장성이 뛰어난 고급 분석 데이터베이스입니다. ANSI SQL 언어는 데이터를 매우 빠른 속도로 처리하는 동시에 운영 오버헤드를 제거할 수 있기 때문에 페타바이트 분석에 이상적입니다. 클라우드 데이터 웨어하우스 대안보다 3년 동안 소유 비용이 26%-34% 낮은 대규모 온디맨드 분석. 회사에서 관리하는 암호화 키를 사용하여 주문형 및 집에서 데이터를 암호화하거나 마음대로 암호화하도록 설정할 수 있습니다. Greenplum Database는 분석, 기계 학습 및 인공 지능 기능을 제공하는 오픈 소스 대규모 병렬 데이터 플랫폼입니다. 이 도구는 페타바이트 규모의 데이터 볼륨에 대한 실시간 데이터 분석을 매우 빠른 속도로 제공합니다. 핵심 설계를 통해 Druid는 데이터 웨어하우스, 시계열 데이터베이스 및 검색 시스템의 아이디어를 결합하여 고성능 분석 데이터베이스를 실시간으로 생성합니다.

Apache 2는 이 프로젝트의 소스 코드입니다. 엔터프라이즈 오픈 소스 데이터베이스인 MariaDB 플랫폼은 이 솔루션의 기반입니다. 이 플랫폼은 광범위한 트랜잭션, 분석 및 하이브리드 워크로드를 지원할 수 있습니다. MariaDB는 사용되는 하드웨어 유형에 따라 상용 하드웨어 또는 퍼블릭 클라우드에 배포할 수 있습니다. 전 세계의 학생, 교사, 연구원, 기업가, 중소기업 및 다국적 기업이 MonetDB 커뮤니티에 가입할 수 있습니다. 완전히 관리되는 CrateDB를 위한 서비스로서의 데이터베이스를 제공합니다. Table Storage를 사용하면 수동으로 샤딩할 필요가 없어 데이터를 쉽게 확장할 수 있습니다.

지역 중복 스토리지를 사용하여 지역에 저장된 데이터를 세 번 복제합니다. Kudu의 간단한 데이터 모델을 사용하여 레거시 애플리케이션을 간단하게 포팅하거나 새 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. Parquet을 사용하면 압축 체계를 열 단위로 지정할 수 있으며 필요할 때 새로운 압축 체계를 추가할 수 있도록 미래에 대비할 수 있습니다. Hypertable은 이름에서 알 수 있듯이 자체 용어로 확장성 문제를 해결하도록 설계되었습니다. Columnar DBMS InfiniDB 기반의 OLAP 워크로드를 지원하도록 설계되었습니다. 빅 데이터 및 복잡한 폴리곤 작업에서 QikkDB의 성능은 타의 추종을 불허합니다. qikkDB 데이터베이스는 다음과 같은 기능으로 구축됩니다. 메모리 내 컴퓨팅 엔진이 있는 고성능 교차 플랫폼 기록 시계열 열 데이터베이스입니다.

스트리밍 프로세서이자 프로그래밍 언어인 Q를 통해 실시간으로 자신을 표현할 수 있습니다. Sorted Index, Bitmap Index 및 Inverted Index는 플러그인할 수 있는 세 가지 인덱싱 기술입니다. Apache 버전 2.0은 이 프로젝트에 대한 라이센스가 부여되었습니다.

열 지향 데이터베이스는 미래입니다

최근 몇 년 동안 많은 수의 데이터베이스가 열을 중심으로 설계되었습니다. 이러한 데이터베이스는 행과 열에 데이터를 저장하기 때문에 사용 및 관리가 간편합니다. MariaDB, CrateDB, ClickHouse, Greenplum Database, Apache Hbase, Apache Kudu, Apache Parquet, Hypertable 및 MonetDB를 포함하여 여러 열 기반 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스 모델을 사용하여 DynamoDB 내에서 문서, 그래프 및 열 형식 데이터를 생성할 수 있습니다. 문서 저장소 데이터베이스의 배후에 있는 회사인 MongoDB는 개발자가 애플리케이션에 분석 쿼리를 빌드할 수 있는 columnstore 인덱싱의 릴리스를 발표했습니다.

열 형식 데이터베이스 예

열 형식 데이터베이스는 행 대신 열에 데이터를 저장하는 데이터베이스 유형입니다. 이 유형의 데이터베이스는 기존의 행 기반 데이터베이스보다 더 나은 성능과 확장성을 제공할 수 있기 때문에 데이터 웨어하우징 및 분석 애플리케이션에 자주 사용됩니다. 컬럼형 데이터베이스의 한 예는 Apache HBase입니다.

데이터베이스 작업은 열이 일반적으로 행에 정보를 분산한다는 점에서 다른 데이터베이스의 작업과 다릅니다. 대규모 데이터 세트를 분석하는 기능은 컬럼 데이터베이스에 특히 매력적입니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하는 문서 저장소는 최근 몇 년 동안 인기가 높아졌습니다. 그래프 데이터베이스는 고도로 네트워크화된 데이터를 매우 정확하게 매핑할 수 있기 때문에 더 많은 사람들이 사용함에 따라 점점 인기를 얻고 있습니다. 오랫동안 열 기반 데이터베이스 관리 시스템이 사용되었습니다. 여전히 몇 가지 구현이 가능하다는 사실에도 불구하고 개발된 여러 시스템이 있습니다. 트랜잭션 애플리케이션에 대한 액세스는 일반적으로 다른 애플리케이션에 대한 액세스와 다릅니다. 이 작업은 기존 데이터베이스 에서보다 컬럼 데이터베이스에서 훨씬 더 느리게 수행됩니다.

열 지향 데이터베이스가 점점 더 인기를 얻고 있는 이유

Cassandra, MariaDB 및 CrateDB와 같은 열 기반 데이터베이스는 대용량 데이터를 처리하는 애플리케이션을 위한 데이터 스토리지 솔루션으로 인기를 얻고 있습니다. 동일한 테이블(column family)의 여러 행이 있는 데이터베이스에 데이터를 저장할 수 있기 때문에 데이터 저장 및 성능 향상이 더 쉽습니다.
MariaDB, CrateDB, ClickHouse, Greenplum Database, Apache Hbase, Apache Kudu 및 Apache Parquet와 같은 여러 열 기반 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. 이러한 모든 데이터베이스는 오픈 소스이며 다양한 애플리케이션에서 성공적으로 사용되었습니다.