Плюсы и минусы столбцовых баз данных

Базы данных NoSQL — отличный выбор для многих современных приложений, но есть несколько ключевых моментов, которые следует учитывать, прежде чем переходить на них. Одним из важных факторов является то, нужна ли вам реляционная база данных или нет. Если вы это сделаете, столбцовая база данных может оказаться неправильным выбором. Столбчатые базы данных хорошо подходят для приложений, которым необходимо быстро анализировать большие объемы данных. Они также являются хорошим выбором для приложений, которым не нужна полная реляционная модель и которые могут обойтись более простой моделью данных. Однако столбцовые базы данных имеют несколько недостатков. Их может быть сложнее использовать, чем реляционные базы данных, и они могут не поддерживать все необходимые вам функции. Прежде чем решить, подходит ли столбцовая база данных для вашего приложения, убедитесь, что вы понимаете ее плюсы и минусы.

Столбчатая база данных организует и хранит данные по столбцам, а не по строкам. Они используют агрегатные функции и операции для оптимизации столбцов данных. Столбцы базы данных являются масштабируемыми и хорошо сжимаются по сравнению с другими типами баз данных. В столбчатой ​​базе данных каждая строка данных разделена на несколько столбцов по количеству столбцов. Столбчатые базы данных хорошо подходят для обработки больших данных, бизнес-аналитики (BI) и аналитики. Операции со строками выполняются гораздо медленнее, чем операции со столбцами. Записи IoT могут содержать только небольшое количество элементов данных, так как новые записи поступают согласованным потоком. Большие данные могут изменить способ работы операционных систем баз данных.

Два типа баз данных, строки и столбцы, могут загружать данные и выполнять запросы, используя традиционные языки запросов к базам данных, такие как SQL. Во многих случаях магистрали баз данных, такие как базы данных строк и столбцов, могут служить механизмом для извлечения, преобразования, загрузки и создания инструментов общих данных.

Столбчатая база данных, тип системы управления базами данных (СУБД), хранит данные в столбцах, а не в строках. Чтобы ускорить возврат запроса, столбцы в столбцовой базе данных можно эффективно записывать и считывать с жесткого диска и с него.

Сегодня мы рассмотрим, как работают столбцы в столбцовой базе данных, и сравним их с более традиционной базой данных, ориентированной на строки (например, MySQL). В этой статье мы рассмотрим, что такое столбчатая база данных, а также ее преимущества и недостатки.

Какие есть примеры базы данных NoSQL? Microsoft SQL Server — это система управления реляционными базами данных, созданная Microsoft.

Является ли MongoDB столбцовой базой данных?

MongoDB не является столбцовой базой данных.

Он становится все более популярным, поскольку обеспечивает улучшенную производительность аналитических запросов. Данные в базах данных со столбцами хранятся более эффективно, чем в хранилищах данных на основе баз данных, поскольку данные хранятся в столбцах. Аналитические запросы, выполняемые к столбчатым базам данных, имеют большее преимущество в производительности. По сравнению с хранилищем, ориентированным на строки, хранилище столбцов намного эффективнее с точки зрения пространства для хранения и производительности запросов. Поскольку данные хранятся в виде столбцов, их легче читать и записывать.

Что такое базы данных Nosql?

Базы данных NoSQL — это базы данных, которые не используют традиционную модель реляционной базы данных. Вместо этого они используют множество различных моделей, включая документ, граф, ключ-значение и столбец. Базы данных NoSQL часто лучше подходят для обработки больших объемов данных, которые плохо подходят для реляционной модели.

Система NoSQL — это тип базы данных, не основанный на SQL. Модель данных, используемая группой моделирования данных, отличается от традиционной табличной модели строк и столбцов, используемой в системах управления реляционными базами данных. Базы данных NoSQL, помимо того, что сильно отличаются друг от друга, также сильно отличаются друг от друга. Базы данных документов обычно реализуются с масштабируемой архитектурой для наиболее распространенных типов документов. Платформы электронной коммерции, торговые платформы и разработка мобильных приложений — все это примеры того, как эти платформы могут принести пользу компании. Основная цель сравнения MongoDB и Postgres — предоставить подробное сравнение ведущих баз данных NoSQL. Способность столбчатой ​​базы данных агрегировать значения одного столбца идеально подходит для быстрого анализа определенного столбца.

Поскольку способ записи данных затрудняет их согласованность, они должны опираться на различные источники. Базы данных графов оптимизированы для захвата и поиска связей между элементами данных с целью их захвата и поиска. Накладные расходы, связанные с ОБЪЕДИНЕНИЕМ нескольких таблиц в SQL, устраняются при использовании этих методов.

MongoDB обычно хранит документы в коллекции, известной как коллекция. Это набор документов, которые связаны друг с другом каким-либо аспектом. Данные в коллекциях обычно используются несколькими приложениями для хранения данных.
Данные MongoDB хранятся в B-дереве, что означает, что они организованы как сегменты или уровни. Сегмент — это набор данных, к которым часто обращается браузер. Уровень больше, потому что в нем больше ведер. Данные в AB-дереве можно отсортировать в порядке возрастания по ключу.
Поскольку MongoDB так просто масштабировать, это фантастическая платформа для масштабирования. Если ваш кластер испытывает увеличение нагрузки, вам может потребоваться добавить больше серверов. Кроме того, MongoDB может быть кластеризована для предоставления данных HA (высокой доступности).

Почему базы данных Nosql набирают популярность

Несмотря на то, что базы данных NoSQL во многих случаях становятся все более популярными, они по-прежнему являются альтернативой реляционным базам данных. Данные, которые нельзя хранить в реляционной базе данных, такие как большие графики или данные, которые регулярно изменяются, особенно привлекательны для них.

Пример столбцовой базы данных Nosql

Столбчатая база данных — это система управления базами данных (СУБД), в которой данные хранятся в столбцах, а не в строках. Системы, ориентированные на столбцы, часто быстрее справляются с аналитическими рабочими нагрузками, чем традиционные системы, ориентированные на строки.
Например, столбцовая база данных может хранить данные о сотрудниках, причем каждый столбец содержит такие данные, как идентификатор сотрудника, имя, должность, зарплата и т. д. База данных, ориентированная на строки, будет хранить одни и те же данные, причем каждая строка будет содержать идентификатор сотрудника, имя, должность, зарплату и т. д.

NoSQL является важным достижением в области реляционных данных, поскольку устраняет необходимость в узкоспециализированных или трудоемких системах. Документы, графики, столбцы и базы данных NoSQL со значениями строк — это четыре основных типа. Хранилища документов содержат как сложные схемы данных, так и пары ассоциативных ключей. Столбцы базы данных организуют данные в столбцы и функционируют так же, как реляционные базы данных. В столбцовых базах данных доступна масштабируемость сетки по горизонтали до бесконечности. Сжатие — это хорошо сделанный метод хранения, а столбцовые хранилища предоставляют много места для хранения. Скорость, с которой выполняются запросы агрегации, обычно выше, чем у реляционной базы данных.

Из-за горизонтального характера структуры данных приложения OLTP нельзя использовать в сочетании со столбцовыми хранилищами. Хранилища столбцов , как решение, могут быть чрезвычайно мощными, но они также могут быть чрезвычайно ограниченными. Хотя столбцы обеспечивают меньше гарантий согласованности и изоляции, чем строки, каждая строка должна перезаписываться несколько раз. Базы данных NoSQL более уязвимы для онлайн-атак из-за отсутствия встроенных функций безопасности. Если кибербезопасность является для вас высоким приоритетом, вам следует использовать реляционную модель или определить свою схему.

База данных Nosql

База данных NoSQL — это нереляционная база данных, в которой не используется традиционная модель реляционной базы данных на основе таблиц. Базы данных NoSQL часто используются для больших данных и веб-приложений реального времени.

Базы данных Базы данных NoSQL не хранят данные в традиционных реляционных базах данных . Типы документов, типы ключ-значение, типы с широкими столбцами и типы графиков являются наиболее распространенными. Стоимость хранения данных резко снизилась в последние годы, что привело к развитию баз данных NoSQL. Они могут хранить большое количество неструктурированных данных, позволяя разработчикам выбирать, какие аспекты данных они хотят сохранить. Базы данных документов, базы данных типа "ключ-значение", хранилища с широкими столбцами и базы данных графов являются примерами баз данных NoSQL. Поскольку соединения не требуются, запросы выполняются быстрее. Можно использовать варианты использования с интенсивным использованием данных, такие как финансовый анализ и показания IoT из умных кошачьих туалетов, в то время как можно использовать менее серьезные приложения, такие как забавные и развлекательные варианты использования, такие как умная упаковка для пищевых продуктов.

В этом руководстве мы рассмотрим, когда и почему вам следует рассматривать базы данных NoSQL. Кроме того, мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных заблуждений о базах данных NoSQL. По данным DB-Engines, MongoDB — самая популярная база данных NoSQL в мире. В этом руководстве вы узнаете, как выполнять запросы к базе данных MongoDB, не устанавливая ничего на свой компьютер. Кластеры базы данных являются примером базы данных MongoDB. Как только у вас появится кластер, Atlas начнет хранить данные. У вас есть три варианта создания базы данных в Atlas Data Explorer, MongoDB Shell или MongoDB Compass: вручную или автоматически.

В этом случае будет импортирован образец набора данных Atlas. У баз данных NoSQL есть множество преимуществ в дополнение к их гибким моделям данных, горизонтальному масштабированию, молниеносным запросам и простоте использования. Проводник данных можно использовать для вставки новых документов, редактирования существующих документов и их удаления. Использование платформы агрегации — чрезвычайно мощный инструмент для анализа ваших данных. Использование диаграмм для визуализации данных, хранящихся в Atlas и Atlas Data Lake, — самый простой способ сделать это.

База данных «ключ-значение» — это простейший тип NoSQL с несколькими таблицами, содержащими ключи и значения. Ключ требуется только для доступа к данным, что упрощает чтение и запись. Однако этот тип базы данных не подходит для больших наборов данных, поскольку каждый ключ в базе данных должен быть уникальным.
Данные хранятся в таблицах, содержащих столбцы, в которых хранятся ключи и значения баз данных на основе столбцов. Благодаря своей универсальности база данных на основе столбцов может хранить данные в течение более длительного периода времени, чем база данных без столбцов.
Базы данных документов, в отличие от баз данных столбцов, хранят данные в таблицах со столбцами, в которых хранятся ключи и значения. Базы данных на основе документов, с другой стороны, хранят данные в файлах, подобно электронным письмам. Поскольку документы просты для чтения и понимания, данные можно легко искать и просматривать.
База данных на основе графа похожа на базу данных на основе документов в том смысле, что данные хранятся в таблицах, содержащих столбцы с ключами и значениями. Напротив, графы, которые аналогичны сетям с точки зрения хранения данных, хранятся в базах данных на основе графов. Узлы данных могут быть подключены, и шаблоны могут быть легко идентифицированы.

Типы баз данных Nosql для любых нужд

Базы данных документов, такие как MongoDB, хорошо подходят для приложений, которым необходимо хранить информацию в гибком и модульном формате. В MongoDB поддерживаются JSON, текст и BSON. Это делает его отличным выбором для таких приложений, как блоги и вики, которые хранят большие объемы неструктурированных данных.
Cassandra и другие базы данных на основе столбцов — отличные варианты для приложений, которым необходимо хранить большие объемы данных в формате столбцов. Форматы данных, такие как собственный двоичный формат Avro и Cassandra, могут использоваться в дополнение к текстовому хранилищу в HBase. Поскольку он может хранить данные, которые не помещаются в реляционную базу данных, он хорошо подходит для приложений, которым требуется большой объем данных.
DynamoDB и другие базы данных типа «ключ-значение» хорошо подходят для приложений, которые обычно хранят небольшие и средние объемы данных. DynamoDB, например, поддерживает JSON и двоичные форматы данных. Это делает его отличным выбором для приложений, которые хранят данные, которые слишком малы для реляционной таблицы и часто используются, но не требуют определенного формата, а также для приложений, которым необходимо хранить данные, к которым часто обращаются, но не требуется определенный формат. формат.
Он хорошо подходит для приложений, требующих интеграции элементов данных, хранящихся в графовых базах данных, таких как Neo4j. Например, в графовых базах данных можно использовать такие форматы данных, как JSON, Atom и Graph. Он идеально подходит для приложений, которым необходимо хранить данные, которые слишком сложны для хранения в реляционной базе данных, или которые хранят данные, к которым часто обращаются, но не требуется хранить их в определенном формате.

Столбчатая база данных с открытым исходным кодом

Столбчатая база данных — это тип базы данных, в которой данные хранятся в столбцах, а не в строках. Этот тип базы данных часто используется для хранения данных и аналитических приложений, поскольку он может обеспечить лучшую производительность и масштабируемость, чем традиционная база данных на основе строк.
Существует ряд доступных столбцовых баз данных с открытым исходным кодом, таких как Apache Cassandra, Apache HBase и Apache Drill. Каждая из этих баз данных имеет свои сильные и слабые стороны, поэтому важно выбрать ту, которая соответствует вашим конкретным потребностям.

Эти базы данных идеально подходят для эффективного рабочего процесса аналитики, поскольку они одновременно быстрые и масштабируемые. Вместо хранения данных в строках в столбцовой базе данных используются столбцы. Использование хранилища на основе столбцов повышает производительность запросов к базе данных за счет значительного сокращения количества попыток ввода-вывода. Он использовался для питания Amazon Redshift и Snowflake, а также других реляционных хранилищ. Чтобы повысить пропускную способность столбцовых баз данных, для их масштабирования используются недорогие аппаратные кластеры. В традиционных базах данных строки делятся на различные разделы данных. Доступ к наиболее важным элементам столбцовой базы данных занимает считанные секунды.

Даже если база данных большая, это увеличивает скорость запросов. Стоимость обработки и хранения возросшего объема данных также растет. Parquet и ORC — два наиболее широко используемых формата столбцов в базах данных. Паркет используется для более эффективного представления плоских столбцов данных. ORC — это формат файлов, специально разработанный для рабочих нагрузок Hadoop и оптимизированный для больших потоковых операций чтения. Hevo Data, конвейер данных без кода, позволяет интегрировать данные из различных баз данных с более чем 100 другими источниками и загружать их в предпочитаемый вами инструмент BI. Apache Druid — это аналитическая база данных в реальном времени, созданная на основе программного обеспечения с открытым исходным кодом, которое может выполнять запросы OLAP к большим наборам данных с гораздо большей скоростью.

Механизм распределенного хранения данных Apache Kudu с открытым исходным кодом используется для запуска быстрых аналитических процессов на больших объемах информации. Модель хранения MonetDB основана на вертикальной фрагментации, а архитектура выполнения запросов основана на современных компьютерах. Механизм аналитической отчетности ClickHouse позволяет генерировать отчеты в режиме реального времени. BigQuery — это результат механизма распределенных запросов Google, известного как Dremel. Бессерверная архитектура Dremel может обрабатывать терабайты данных за секунды за счет использования распределенных вычислений. Сжатие, своевременная проекция, горизонтальное и вертикальное секционирование — вот некоторые из преимуществ хранения на основе столбцов. Данные могут храниться в строках в столбцовой базе данных, которая является базой данных, ориентированной на строки.

Они масштабируются за счет использования кластеров с недорогими технологиями для увеличения пропускной способности. Столбчатые базы данных можно использовать для различных целей при обработке больших данных, бизнес-аналитике (BI) и аналитике. Устройства Интернета вещей (IoT) хранят большие объемы данных в своих центрах обработки данных.

Три самых популярных столбцовых хранилища данных

Apache Cassandra — хорошо известная система хранения данных в различных базах данных, ориентированных на столбцы. Cassandra — это серверный проект с открытым исходным кодом, который может обрабатывать огромные объемы данных на многих обычных серверах. DynamoDB, с другой стороны, использует модель базы данных NoSQL и может хранить данные любого типа. MariaDB сохраняет реляционную модель и SQL, а также позволяет быстрее и проще генерировать аналитические запросы, что делает ее популярным выбором для многих столбцовых баз данных.

Лучшая столбцовая база данных

Однозначного ответа на этот вопрос нет, так как все зависит от индивидуальных предпочтений и потребностей. Однако некоторые из самых популярных столбцовых баз данных включают Amazon Redshift, Google BigQuery и Microsoft SQL Server. Все эти базы данных обладают высокой масштабируемостью и обеспечивают превосходную производительность для хранения данных и рабочих нагрузок аналитики.

Данные в столбцовой базе данных хранятся в столбцах, а не в строках. По сравнению с традиционными строковыми базами данных столбцовые базы данных обеспечивают множество преимуществ, включая скорость и эффективность. Sadas Engine — самая мощная и гибкая система управления столбцовыми базами данных, доступная как локально, так и в облаке. ClickHouse — это простая в использовании система управления базами данных с открытым исходным кодом. Amazon Redshift, самое быстрое в мире облачное хранилище данных, продолжает набирать обороты. ClickHouse использует все доступное оборудование на полную мощность, чтобы максимально быстро обрабатывать каждый запрос. Поисковый и аналитический движок Rockset поддерживает живые информационные панели и приложения, работающие в режиме реального времени.

Vertica — это самая быстрая и масштабируемая передовая аналитическая база данных на рынке. Язык ANSI SQL идеально подходит для анализа петабайтов, поскольку он может обрабатывать данные с молниеносной скоростью, а также устраняет операционные издержки. Аналитика по требованию в масштабе с трехлетней стоимостью владения на 26–34 % ниже, чем у альтернативных облачных хранилищ данных. Вы можете зашифровать свои данные по запросу и дома с помощью ключей шифрования, которыми управляет компания, или вы можете установить шифрование по своему желанию. База данных Greenplum — это платформа для массовых параллельных данных с открытым исходным кодом, которая предоставляет возможности аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта. Инструмент обеспечивает анализ данных в режиме реального времени на объемах данных петабайтного масштаба с молниеносной скоростью. Благодаря своему основному дизайну Druid сочетает в себе идеи из хранилищ данных, баз данных временных рядов и поисковых систем для создания высокопроизводительной аналитической базы данных в режиме реального времени.

Apache 2 является исходным кодом для этого проекта. Платформа MariaDB, корпоративная база данных с открытым исходным кодом, является основой этого решения. Эта платформа может поддерживать широкий спектр транзакционных, аналитических и гибридных рабочих нагрузок. MariaDB можно развернуть на обычном оборудовании или в общедоступном облаке, в зависимости от типа используемого оборудования. Студенты, преподаватели, исследователи, предприниматели, представители малого бизнеса и транснациональных корпораций со всего мира могут присоединиться к сообществу MonetDB. Мы предоставляем базу данных как услугу для CrateDB, которая полностью управляема. Хранилище таблиц упрощает масштабирование данных, устраняя необходимость в ручном сегментировании.

Сохраненные данные региона трижды реплицируются с использованием геоизбыточного хранилища. С помощью простой модели данных Kudu легко портировать устаревшие приложения или создавать новые. Parquet позволяет указывать схемы сжатия для каждого столбца и рассчитан на будущее, поэтому при необходимости можно добавлять новые схемы сжатия. Hypertable, как следует из названия, предназначен для решения проблемы масштабируемости на собственных условиях. Он предназначен для поддержки рабочих нагрузок OLAP на основе столбцовой СУБД InfiniDB . Производительность QikkDB в больших данных и сложных операциях с полигонами не имеет себе равных. База данных qikkDB построена со следующими функциями: Это высокопроизводительная кросс-платформенная столбцовая база данных исторических временных рядов с вычислительным механизмом в памяти.

Q, потоковый процессор и язык программирования, предназначен для того, чтобы вы могли самовыражаться в режиме реального времени. Sorted Index, Bitmap Index и Inverted Index — это три технологии индексирования, к которым можно подключиться. Apache версии 2.0 был лицензирован для этого проекта.

Базы данных, ориентированные на столбцы, — это будущее

В последние годы вокруг столбцов было разработано большое количество баз данных. Поскольку эти базы данных хранят данные в строках и столбцах, они просты в использовании и управлении. Доступно несколько баз данных, ориентированных на столбцы, включая MariaDB, CrateDB, ClickHouse, базу данных Greenplum, Apache Hbase, Apache Kudu, Apache Parquet, Hypertable и MonetDB. Документы, графики и столбцовые данные можно создавать в DynamoDB с использованием модели базы данных NoSQL. MongoDB, компания, разработавшая базу данных хранилища документов, объявила о выпуске индексации columnstore, которая позволяет разработчикам встраивать аналитические запросы в свои приложения.

Пример столбцовой базы данных

Столбчатая база данных — это тип базы данных, в которой данные хранятся в столбцах, а не в строках. Этот тип базы данных часто используется для хранения данных и аналитических приложений, поскольку он может обеспечить лучшую производительность и масштабируемость, чем традиционная база данных на основе строк. Одним из примеров столбчатой ​​базы данных является Apache HBase.

Операции с базой данных отличаются от операций с другими базами данных тем, что столбцы обычно распределяют информацию по строкам. Возможность анализа больших наборов данных особенно привлекательна для столбчатых баз данных. В последние годы популярность хранилищ документов, использующих базы данных NoSQL, возросла. Графические базы данных также становятся все более популярными по мере того, как их использует все больше людей, потому что они могут очень точно отображать сетевые данные. Долгое время использовались столбцовые системы управления базами данных. Несмотря на то, что все еще доступно несколько реализаций, было разработано несколько систем. Доступ к транзакционным приложениям обычно отличается от доступа к другим приложениям. Эта задача будет выполняться намного медленнее в столбцовой базе данных, чем в обычной базе данных .

Почему базы данных, ориентированные на столбцы, становятся все более популярными

Столбцовые базы данных, такие как Cassandra, MariaDB и CrateDB, становятся все более популярными в качестве решений для хранения данных для приложений, обрабатывающих большие объемы данных. Поскольку данные могут храниться в базе данных с несколькими строками одной и той же таблицы (семейство столбцов), хранить данные проще и повысить производительность.
Доступны несколько баз данных, ориентированных на столбцы, такие как MariaDB, CrateDB, ClickHouse, база данных Greenplum, Apache Hbase, Apache Kudu и Apache Parquet. Все эти базы данных имеют открытый исходный код и успешно используются в различных приложениях.