ข้อดีข้อเสียของฐานข้อมูลแบบคอลัมน์

ฐานข้อมูล NoSQL เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับแอปพลิเคชันสมัยใหม่จำนวนมาก แต่มีสิ่งสำคัญสองสามข้อที่ต้องพิจารณาก่อนที่จะเปลี่ยน ปัจจัยสำคัญประการหนึ่งคือคุณต้องการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์หรือไม่ หากคุณทำเช่นนั้น ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์อาจไม่ใช่ตัวเลือกที่เหมาะสม ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ยังเป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับแอปพลิเคชันที่ไม่ต้องการโมเดลเชิงสัมพันธ์แบบเต็ม และสามารถใช้โมเดลข้อมูลที่เรียบง่ายกว่านี้ได้ อย่างไรก็ตาม ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์มีข้อเสียเล็กน้อย อาจใช้งานยากกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ และอาจไม่สนับสนุนคุณสมบัติทั้งหมดที่คุณต้องการ ก่อนตัดสินใจว่าฐานข้อมูลแบบคอลัมน์เหมาะสมกับแอปพลิเคชันของคุณหรือไม่ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณเข้าใจข้อดีและข้อเสีย

ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์จัดระเบียบและจัดเก็บข้อมูลตามคอลัมน์แทนที่จะเป็นแถว พวกเขาใช้ฟังก์ชันและการดำเนินการรวมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพคอลัมน์ข้อมูล คอลัมน์ฐานข้อมูลปรับขนาดได้และบีบอัดได้ดีเมื่อเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลประเภทอื่นๆ ในฐานข้อมูลแบบคอลัมน์ ข้อมูลแต่ละแถวจะถูกแยกออกเป็นหลายคอลัมน์ด้วยจำนวนคอลัมน์ ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์เหมาะสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) และการวิเคราะห์ การดำเนินการตามแถวมีเวลาช้ากว่าการดำเนินการตามคอลัมน์มาก เรกคอร์ด IoT อาจมีองค์ประกอบข้อมูลเพียงเล็กน้อยเท่านั้น เนื่องจากเรกคอร์ดใหม่มาถึงในสตรีมที่สอดคล้องกัน ข้อมูลขนาดใหญ่มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของระบบฐานข้อมูลปฏิบัติการ

ฐานข้อมูลฐานข้อมูลสองประเภท ได้แก่ แถวและคอลัมน์ สามารถโหลดข้อมูลและดำเนินการสืบค้นโดยใช้ภาษาสืบค้นฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม เช่น SQL ในหลายกรณี แกนหลักของฐานข้อมูล เช่น ฐานข้อมูลแถวและคอลัมน์ สามารถทำหน้าที่เป็นเครื่องมือสำหรับการดึงข้อมูลทั่วไป การแปลง โหลด และการสร้างเครื่องมือ

ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์ ซึ่งเป็นระบบจัดการฐานข้อมูลประเภทหนึ่ง (DBMS) เป็นระบบที่เก็บข้อมูลในคอลัมน์แทนที่จะเป็นแถว เพื่อเพิ่มความเร็วในการส่งคืนแบบสอบถาม คอลัมน์ในฐานข้อมูลแบบคอลัมน์สามารถเขียนและอ่านจากและบนฮาร์ดดิสก์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

วันนี้เราจะมาดูกันว่าคอลัมน์ทำงานอย่างไรในฐานข้อมูลแบบเรียงแถว และเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลเชิงแถวแบบเดิม (เช่น MySQL) เราจะอธิบายเกี่ยวกับฐานข้อมูลแบบคอลัมน์ในบทความนี้ ตลอดจนข้อดีและข้อเสีย

ตัวอย่างฐานข้อมูล NoSQL มีอะไรบ้าง Microsoft SQL Server เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่สร้างขึ้นโดย Microsoft

Mongodb เป็นฐานข้อมูลคอลัมน์หรือไม่?

Mongodb ไม่ใช่ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์

กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นเนื่องจากให้ประสิทธิภาพการค้นหาที่ดีขึ้นในการค้นหาเชิงวิเคราะห์ ข้อมูลในฐานข้อมูลแบบคอลัมน์ถูกจัดเก็บอย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าในการจัดเก็บข้อมูลแบบฐานข้อมูล เนื่องจากข้อมูลถูกจัดเก็บในคอลัมน์ การสืบค้นเชิงวิเคราะห์ที่ดำเนินการบนฐานข้อมูลแบบคอลัมน์มีข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพที่มากกว่า เมื่อเปรียบเทียบกับที่จัดเก็บแบบเรียงตามแถว ที่จัดเก็บแบบเรียงตามแนวตั้งจะมีประสิทธิภาพมากกว่าในแง่ของพื้นที่จัดเก็บและประสิทธิภาพการค้นหา เนื่องจากข้อมูลถูกจัดเก็บในลักษณะเรียงเป็นแถว จึงสามารถอ่านและเขียนข้อมูลได้ง่ายขึ้น

ฐานข้อมูล Nosql คืออะไร?

ฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ได้ใช้โมเดลฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม แต่จะใช้รูปแบบต่างๆ ที่หลากหลายแทน รวมถึงเอกสาร กราฟ คีย์-ค่า และคอลัมน์ ฐานข้อมูล NoSQL มักเหมาะสมกว่าสำหรับการจัดการข้อมูลจำนวนมากที่ไม่เหมาะกับโมเดลเชิงสัมพันธ์

ระบบ NoSQL เป็นฐานข้อมูลประเภทหนึ่งที่ไม่อิงกับ SQL โมเดลข้อมูลที่ใช้โดยทีมสร้างโมเดลข้อมูลแตกต่างจากโมเดลตารางแถวและคอลัมน์แบบดั้งเดิมที่ใช้ในระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูล NoSQL นอกจากจะค่อนข้างแตกต่างจากฐานข้อมูลอื่นแล้ว ยังแตกต่างจากฐานข้อมูลอื่นอีกด้วย โดยทั่วไปแล้ว ฐานข้อมูลเอกสารจะถูกนำไปใช้กับสถาปัตยกรรมแบบขยายขนาดสำหรับประเภทเอกสารทั่วไป แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ แพลตฟอร์มการซื้อขาย และการพัฒนาแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่เป็นตัวอย่างทั้งหมดที่แสดงให้เห็นว่าแพลตฟอร์มเหล่านี้มีประโยชน์ต่อบริษัทอย่างไร เป้าหมายหลักของการเปรียบเทียบ MongoDB และ Postgres คือเพื่อให้มีการเปรียบเทียบฐานข้อมูล NoSQL ชั้นนำโดยละเอียด ความสามารถของฐานข้อมูลแบบคอลัมน์ในการรวมค่าของคอลัมน์เดียวเหมาะสำหรับการวิเคราะห์คอลัมน์เฉพาะอย่างรวดเร็ว

เนื่องจากวิธีการเขียนข้อมูลทำให้ยากที่จะสอดคล้องกัน จึงต้องอาศัยแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย ฐานข้อมูลกราฟได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการจับภาพและค้นหาการเชื่อมต่อระหว่างองค์ประกอบข้อมูลเพื่อจับภาพและค้นหา ค่าโสหุ้ยที่เกี่ยวข้องกับการเข้าร่วมหลายตารางใน SQL ถูกกำจัดด้วยการใช้เมธอดเหล่านี้

โดยทั่วไปแล้ว MongoDB จะจัดเก็บเอกสารในคอลเลกชันที่เรียกว่าคอลเลกชัน เป็นการรวบรวมเอกสารที่เชื่อมโยงกันในบางแง่มุม ข้อมูลในคอลเล็กชันมักถูกใช้โดยแอปพลิเคชันหลายตัวเพื่อจัดเก็บข้อมูล
ข้อมูลของ MongoDB ถูกจัดเก็บไว้ใน B-tree ซึ่งหมายความว่าข้อมูลจะถูกจัดระเบียบเป็นบัคเก็ตหรือระดับ ที่ฝากข้อมูลคือชุดของข้อมูลที่เบราว์เซอร์เข้าถึงบ่อย ระดับมีขนาดใหญ่ขึ้นเนื่องจากมีที่เก็บข้อมูลมากขึ้น ข้อมูลใน aB-tree สามารถเรียงลำดับจากน้อยไปหามากตามคีย์
เนื่องจาก MongoDB ปรับขนาดได้ง่ายมาก จึงเป็นแพลตฟอร์มที่ยอดเยี่ยมสำหรับการปรับขนาด หากคลัสเตอร์ของคุณมีโหลดเพิ่มขึ้น คุณอาจต้องเพิ่มเซิร์ฟเวอร์เพิ่มเติม นอกจากนี้ยังสามารถคลัสเตอร์ MongoDB เพื่อให้ข้อมูล HA (ความพร้อมใช้งานสูง)

ทำไมฐานข้อมูล Nosql ถึงได้รับความนิยม

แม้ว่าฐานข้อมูล NoSQL กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นในหลาย ๆ กรณี แต่ก็ยังเป็นทางเลือกแทนฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ข้อมูลที่ไม่สามารถจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เช่น กราฟขนาดใหญ่หรือข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงเป็นประจำ เป็นสิ่งที่น่าสนใจอย่างยิ่งสำหรับพวกเขา

ตัวอย่างฐานข้อมูลคอลัมน์ Nosql

ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์คือระบบจัดการฐานข้อมูล (DBMS) ที่เก็บข้อมูลในคอลัมน์แทนที่จะเป็นแถว ระบบที่เน้นคอลัมน์มักจะเร็วกว่าสำหรับเวิร์กโหลดการวิเคราะห์มากกว่าระบบที่เน้นแถวแบบดั้งเดิม
ตัวอย่างเช่น ฐานข้อมูลแบบเรียงตามคอลัมน์อาจจัดเก็บข้อมูลพนักงานโดยแต่ละคอลัมน์จะมีข้อมูล เช่น รหัสพนักงาน ชื่อ ตำแหน่งงาน เงินเดือน และอื่นๆ ฐานข้อมูลเชิงแถวจะเก็บข้อมูลเดียวกันโดยแต่ละแถวประกอบด้วยรหัสพนักงาน ชื่อ ตำแหน่งงาน เงินเดือน และอื่นๆ

NoSQL เป็นความก้าวหน้าที่สำคัญในด้านข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เนื่องจากช่วยขจัดความต้องการระบบที่มีความเชี่ยวชาญสูงหรือใช้เวลานาน เอกสาร กราฟ คอลัมน์ และฐานข้อมูล NoSQL ค่าแถวเป็นสี่ประเภทหลัก ที่เก็บเอกสารมีทั้งสคีมาข้อมูลที่ซับซ้อนและคู่คีย์ที่เชื่อมโยง คอลัมน์ฐานข้อมูลจัดระเบียบข้อมูลเป็นคอลัมน์และทำงานในลักษณะเดียวกับที่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ทำ มีความสามารถในการปรับขนาดกริดในแนวนอนจนถึงไม่มีที่สิ้นสุดใน ฐานข้อมูลคอลัมน์ การบีบอัดเป็นวิธีการจัดเก็บที่ทำได้ดีและการจัดเก็บแบบคอลัมน์ให้พื้นที่จัดเก็บจำนวนมาก ความเร็วในการดำเนินการค้นหาการรวมมักจะเร็วกว่าความเร็วของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

เนื่องจากลักษณะแนวนอนของการออกแบบข้อมูล แอป OLTP จึงไม่สามารถใช้ร่วมกับร้านค้าแบบคอลัมน์ได้ ในฐานะที่เป็นโซลูชัน ร้านค้าคอลัมน์ มีศักยภาพที่จะมีประสิทธิภาพมาก แต่ก็มีศักยภาพที่จะถูกจำกัดอย่างมากเช่นกัน แม้ว่าคอลัมน์จะให้การรับประกันความสม่ำเสมอและการแยกน้อยกว่าแถว แต่แต่ละแถวต้องเขียนใหม่หลายครั้ง ฐานข้อมูล NoSQL มีความเสี่ยงที่จะถูกโจมตีทางออนไลน์มากกว่าเนื่องจากขาดคุณสมบัติความปลอดภัยดั้งเดิม หากความปลอดภัยในโลกไซเบอร์มีความสำคัญสูงสำหรับคุณ คุณควรใช้แบบจำลองเชิงสัมพันธ์หรือกำหนดสคีมาของคุณ

ฐานข้อมูล Nosql

ฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ซึ่งไม่ได้ใช้แบบจำลองฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบตารางแบบดั้งเดิม ฐานข้อมูล NoSQL มักใช้สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่และเว็บแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์

ฐานข้อมูล ฐานข้อมูล NoSQL ไม่เก็บข้อมูลใน ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม ประเภทเอกสาร ประเภทคีย์-ค่า ประเภทคอลัมน์กว้าง และประเภทกราฟเป็นประเภทที่พบบ่อยที่สุด ค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บข้อมูลลดลงอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ส่งผลให้มีการพัฒนาฐานข้อมูล NoSQL พวกเขาสามารถจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก ทำให้นักพัฒนาสามารถเลือกได้ว่าต้องการบันทึกข้อมูลด้านใด ฐานข้อมูลเอกสาร ฐานข้อมูลคีย์-ค่า ร้านค้าคอลัมน์กว้าง และฐานข้อมูลกราฟเป็นตัวอย่างของฐานข้อมูล NoSQL เนื่องจากไม่จำเป็นต้องมีการรวม การสืบค้นจะดำเนินการเร็วขึ้น สามารถใช้กรณีการใช้งานที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก เช่น การวิเคราะห์ทางการเงิน และการอ่านค่า IoT จากกระบะทรายแมวอัจฉริยะ ในขณะที่การใช้งานที่ไม่รุนแรง เช่น กรณีการใช้งานที่สนุกสนานและสนุกสนาน เช่น บรรจุภัณฑ์อาหารอัจฉริยะ

ในบทแนะนำสอนการใช้งานนี้ เราจะอธิบายว่าคุณควรพิจารณาฐานข้อมูล NoSQL เมื่อใดและเพราะเหตุใด นอกจากนี้ เราจะพิจารณาความเข้าใจผิดที่พบบ่อยที่สุดเกี่ยวกับฐานข้อมูล NoSQL จากข้อมูลของ DB-Engines MongoDB เป็น ฐานข้อมูล NoSQL ที่ได้รับความนิยม มากที่สุดในโลก ในบทช่วยสอนนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสอบถามฐานข้อมูล MongoDB โดยไม่ต้องติดตั้งอะไรบนคอมพิวเตอร์ของคุณ กลุ่มฐานข้อมูลเป็นตัวอย่างของฐานข้อมูล MongoDB ทันทีที่คุณมีคลัสเตอร์ Atlas จะเริ่มจัดเก็บข้อมูล คุณมีสามตัวเลือกในการสร้างฐานข้อมูลใน Atlas Data Explorer, MongoDB Shell หรือ MongoDB Compass: ด้วยตนเองหรือโดยอัตโนมัติ

ในกรณีนี้ ชุดข้อมูลตัวอย่างของ Atlas จะถูกนำเข้า ฐานข้อมูล NoSQL มีประโยชน์มากมายนอกเหนือไปจากโมเดลข้อมูลที่ยืดหยุ่น การปรับขนาดแนวนอน การสืบค้นที่รวดเร็วปานสายฟ้าแลบ และการใช้งานง่าย สามารถใช้ Data Explorer เพื่อแทรกเอกสารใหม่ แก้ไขเอกสารที่มีอยู่ และลบออก การใช้เฟรมเวิร์กการรวมเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพอย่างยิ่งสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ การใช้แผนภูมิเพื่อแสดงข้อมูลที่จัดเก็บไว้ใน Atlas และ Atlas Data Lake เป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการดำเนินการดังกล่าว

ฐานข้อมูลคีย์-ค่าเป็นประเภทที่ง่ายที่สุดของ NoSQL โดยมีหลายตารางที่มีคีย์และค่า คีย์จำเป็นสำหรับการเข้าถึงข้อมูลเท่านั้น ทำให้การอ่านและเขียนเป็นเรื่องง่าย อย่างไรก็ตาม ฐานข้อมูลประเภทนี้ไม่เหมาะกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากแต่ละคีย์ในฐานข้อมูลต้องไม่ซ้ำกัน
ข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในตารางที่มีคอลัมน์ ซึ่งเก็บคีย์และค่าของฐานข้อมูลแบบคอลัมน์ เนื่องจากความสามารถรอบด้าน ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์จึงสามารถจัดเก็บข้อมูลได้เป็นระยะเวลานานกว่าฐานข้อมูลแบบไม่มีคอลัมน์
ฐานข้อมูลเอกสาร ซึ่งตรงข้ามกับฐานข้อมูลแบบคอลัมน์ จะเก็บข้อมูลในตารางที่มีคอลัมน์ที่เก็บคีย์และค่าต่างๆ ในทางกลับกัน ฐานข้อมูลที่เป็นเอกสารจะเก็บข้อมูลไว้ในไฟล์ คล้ายกับอีเมล เนื่องจากเอกสารอ่านและเข้าใจง่าย สามารถค้นหาและดูข้อมูลในลักษณะที่เรียบง่ายได้
ฐานข้อมูลแบบกราฟคล้ายกับฐานข้อมูลแบบเอกสารตรงที่ข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในตารางที่มีคอลัมน์ที่มีคีย์และค่า ในทางตรงกันข้าม กราฟ ซึ่งคล้ายกับเครือข่ายในแง่ของการจัดเก็บข้อมูล จะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลแบบกราฟ สามารถเชื่อมต่อโหนดข้อมูลและระบุรูปแบบได้อย่างง่ายดาย

ประเภทฐานข้อมูล Nosql สำหรับทุกความต้องการ

ฐานข้อมูลเอกสารเช่น MongoDB เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบโมดูลาร์ที่ยืดหยุ่น รองรับ MongoDB, JSON, text และ BSON ทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับแอปพลิเคชัน เช่น บล็อกและวิกิ ซึ่งเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก
Cassandra และฐานข้อมูลแบบคอลัมน์อื่นๆ เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากในรูปแบบคอลัมน์ รูปแบบข้อมูล เช่น รูปแบบไบนารีของ Avro และ Cassandra สามารถใช้นอกเหนือจากการจัดเก็บแบบข้อความภายใน HBase เนื่องจากมีความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่สามารถบรรจุลงในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ได้ จึงเหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการข้อมูลจำนวนมาก
DynamoDB และฐานข้อมูลคีย์-ค่าอื่นๆ นั้นเหมาะสมอย่างยิ่งกับแอปพลิเคชันที่โดยทั่วไปจะจัดเก็บข้อมูลจำนวนเล็กน้อยถึงปานกลาง ตัวอย่างเช่น DynamoDB รองรับรูปแบบข้อมูล JSON และไบนารี สิ่งนี้ทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับแอปพลิเคชันที่จัดเก็บข้อมูลที่มีขนาดเล็กเกินไปสำหรับตารางเชิงสัมพันธ์และเข้าถึงบ่อยแต่ไม่ต้องการรูปแบบเฉพาะ รวมถึงสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการจัดเก็บข้อมูลที่เข้าถึงบ่อยแต่ไม่ต้องการข้อมูลเฉพาะ รูปแบบ.
เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานที่ต้องการรวมรายการข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลกราฟ เช่น Neo4j ตัวอย่างเช่น สามารถใช้รูปแบบข้อมูล เช่น JSON, Atom และ Graph ในฐานข้อมูลกราฟได้ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการจัดเก็บข้อมูลที่ซับซ้อนเกินกว่าจะจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ หรือที่เก็บข้อมูลที่เข้าถึงบ่อยแต่ไม่จำเป็นต้องจัดเก็บในรูปแบบเฉพาะ

ฐานข้อมูลคอลัมน์โอเพ่นซอร์ส

ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์เป็นฐานข้อมูลประเภทหนึ่งที่เก็บข้อมูลในคอลัมน์แทนที่จะเป็นแถว ฐานข้อมูลประเภทนี้มักใช้สำหรับคลังข้อมูลและแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ เนื่องจากสามารถให้ประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดได้ดีกว่าฐานข้อมูลแบบอิงตามแถวแบบดั้งเดิม
มีฐานข้อมูลคอลัมน์แบบโอเพ่นซอร์สจำนวนหนึ่งที่พร้อมใช้งาน เช่น Apache Cassandra, Apache HBase และ Apache Drill แต่ละฐานข้อมูลเหล่านี้มีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องเลือกฐานข้อมูลที่เหมาะกับความต้องการเฉพาะของคุณ

ฐานข้อมูลเหล่านี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพ เนื่องจากมีความรวดเร็วและปรับขนาดได้ในเวลาเดียวกัน แทนที่จะเก็บข้อมูลเป็นแถว คอลัมน์จะใช้ในฐานข้อมูลแบบคอลัมน์ การใช้ที่เก็บข้อมูลแบบคอลัมน์ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการสืบค้นฐานข้อมูลโดยลดจำนวนครั้งของความพยายาม I/O ลงอย่างมาก มันถูกใช้เพื่อขับเคลื่อน Amazon Redshift และ Snowflake รวมถึงคลังสินค้าเชิงสัมพันธ์อื่นๆ เพื่อปรับปรุงทรูพุตของฐานข้อมูลแบบคอลัมน์ จะใช้คลัสเตอร์ฮาร์ดแวร์ต้นทุนต่ำเพื่อปรับขนาด ใน ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม แถวจะถูกแบ่งออกเป็นส่วนต่างๆ ของข้อมูล องค์ประกอบที่เกี่ยวข้องมากที่สุดในฐานข้อมูลคอลัมน์สามารถเข้าถึงได้ในไม่กี่วินาที

แม้ว่าฐานข้อมูลจะมีขนาดใหญ่ แต่สิ่งนี้จะเพิ่มความเร็วในการสืบค้น ค่าใช้จ่ายในการประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลที่เพิ่มขึ้นก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน Parquet และ ORC เป็นสองรูปแบบที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับคอลัมน์ในฐานข้อมูล Parquet ใช้เพื่อนำเสนอคอลัมน์ข้อมูลแบบเรียบในลักษณะที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ORC เป็นรูปแบบไฟล์ที่ออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับปริมาณงาน Hadoop และได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการอ่านแบบสตรีมมิ่งขนาดใหญ่ Hevo Data ซึ่งเป็น Data Pipeline แบบไม่มีโค้ด ช่วยให้คุณสามารถรวมข้อมูลจากฐานข้อมูลต่างๆ กับแหล่งข้อมูลอื่นๆ กว่า 100+ แห่ง และโหลดลงในเครื่องมือ BI ที่คุณต้องการ Apache Druid เป็นฐานข้อมูลการวิเคราะห์ตามเวลาจริงที่สร้างขึ้นจากซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่สามารถเรียกใช้การสืบค้น OLAP บนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในอัตราที่เร็วกว่ามาก

เครื่องมือจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายแบบโอเพ่นซอร์ส Apache Kudu ใช้เพื่อเรียกใช้กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างรวดเร็ว โมเดลที่เก็บข้อมูลของ MonetDB ใช้การแยกส่วนตามแนวตั้ง และสถาปัตยกรรมการดำเนินการสืบค้นนั้นใช้คอมพิวเตอร์สมัยใหม่ เครื่องมือการรายงานเชิงวิเคราะห์ของ ClickHouse ช่วยให้สามารถสร้างรายงานได้แบบเรียลไทม์ BigQuery เป็นผลจาก Distributed Query Engine ของ Google หรือที่เรียกว่า Dremel สถาปัตยกรรมแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ของ Dremel สามารถประมวลผลข้อมูลหลายเทราไบต์ได้ในเวลาไม่กี่วินาทีโดยใช้การประมวลผลแบบกระจาย การบีบอัด การฉายภาพแบบทันเวลาพอดี และการแบ่งพาร์ติชันในแนวนอนและแนวตั้งคือประโยชน์ของการจัดเก็บแบบคอลัมน์ ข้อมูลสามารถจัดเก็บเป็นแถวในฐานข้อมูลแบบคอลัมน์ ซึ่งเป็นฐานข้อมูลเชิงแถว

พวกเขาปรับขนาดโดยใช้คลัสเตอร์ด้วยเทคโนโลยีต้นทุนต่ำเพื่อเพิ่มปริมาณงาน ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์สามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลายในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) และการวิเคราะห์ อุปกรณ์ Internet of Things (IoT) จัดเก็บข้อมูลจำนวนมากไว้ในศูนย์ข้อมูลของตน

ฐานข้อมูลการจัดเก็บข้อมูลเชิงคอลัมน์ที่ได้รับความนิยมสูงสุดสามรายการ

Apache Cassandra เป็นระบบจัดเก็บข้อมูลที่รู้จักกันดีในฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์ที่หลากหลาย Cassandra เป็นโครงการโอเพ่นซอร์สฝั่งเซิร์ฟเวอร์ที่สามารถจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลในเซิร์ฟเวอร์สินค้าจำนวนมาก ในทางกลับกัน DynamoDB ใช้ โมเดลฐานข้อมูล NoSQL และสามารถจัดเก็บข้อมูลประเภทใดก็ได้ MariaDB รักษาโมเดลเชิงสัมพันธ์และ SQL ในขณะที่ยังช่วยให้สร้างแบบสอบถามเชิงวิเคราะห์ได้เร็วและง่ายขึ้น ทำให้เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับฐานข้อมูลแบบคอลัมน์จำนวนมาก

ฐานข้อมูลคอลัมน์ที่ดีที่สุด

ไม่มีคำตอบที่ชัดเจนสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากขึ้นอยู่กับความชอบและความต้องการของแต่ละบุคคล อย่างไรก็ตาม ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์ที่ได้รับความนิยม มากที่สุด ได้แก่ Amazon Redshift, Google BigQuery และ Microsoft SQL Server ฐานข้อมูลเหล่านี้ปรับขนาดได้สูงและให้ประสิทธิภาพที่ดีเยี่ยมสำหรับปริมาณงานคลังข้อมูลและการวิเคราะห์

ข้อมูลในฐานข้อมูลแบบคอลัมน์ถูกจัดเก็บไว้ในคอลัมน์แทนที่จะเป็นแถว เมื่อเปรียบเทียบกับ ฐานข้อมูลแบบแถวแบบดั้งเดิม ฐานข้อมูลแบบ คอลัมน์มีข้อดีหลายอย่าง รวมถึงความเร็วและประสิทธิภาพ Sadas Engine เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลแบบคอลัมน์ที่ทรงพลังและยืดหยุ่นที่สุดซึ่งมีให้ใช้งานทั้งในองค์กรและในระบบคลาวด์ ClickHouse เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลแบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้งานง่าย Amazon Redshift คลังข้อมูลบนคลาวด์ที่เร็วที่สุดในโลก เติบโตอย่างต่อเนื่องในด้านความเร็ว ClickHouse ใช้ฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่ทั้งหมดอย่างเต็มประสิทธิภาพเพื่อประมวลผลการสืบค้นแต่ละครั้งโดยเร็วที่สุด เครื่องมือค้นหาและการวิเคราะห์ของ Rockset ขับเคลื่อนการแสดงแดชบอร์ดสดและแอพตามเวลาจริง

Vertica เป็นฐานข้อมูลการวิเคราะห์ขั้นสูงที่รวดเร็วและปรับขนาดได้มากที่สุดในตลาด ภาษา ANSI SQL เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการวิเคราะห์ระดับเพตะไบต์ เนื่องจากสามารถจัดการข้อมูลด้วยความเร็วที่เร็วปานสายฟ้าแลบ ในขณะเดียวกันก็ลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินการ การวิเคราะห์ตามความต้องการในระดับที่มีต้นทุนการเป็นเจ้าของสามปีต่ำกว่าทางเลือกของคลังข้อมูลบนคลาวด์ถึง 26%-34% คุณสามารถเข้ารหัสข้อมูลของคุณได้ตามต้องการและที่บ้านด้วยคีย์การเข้ารหัสที่จัดการโดยบริษัท หรือคุณสามารถตั้งค่าให้เข้ารหัสได้ตามต้องการ Greenplum Database เป็นแพลตฟอร์มข้อมูลคู่ขนานขนาดใหญ่แบบโอเพ่นซอร์สที่ให้ความสามารถในการวิเคราะห์ การเรียนรู้ของเครื่อง และปัญญาประดิษฐ์ เครื่องมือนี้ให้การวิเคราะห์ข้อมูลตามเวลาจริงในปริมาณข้อมูลขนาดเพตะไบต์ด้วยความเร็วสูง ด้วยการออกแบบหลัก Druid ได้ผสมผสานแนวคิดจากคลังข้อมูล ฐานข้อมูลอนุกรมเวลา และระบบค้นหาเพื่อสร้างฐานข้อมูลการวิเคราะห์ประสิทธิภาพสูงในแบบเรียลไทม์

Apache 2 เป็นซอร์สโค้ดสำหรับโครงการนี้ MariaDB Platform ซึ่งเป็นฐานข้อมูลโอเพ่นซอร์สระดับองค์กร เป็นรากฐานของโซลูชันนี้ แพลตฟอร์มนี้สามารถรองรับปริมาณงานเชิงธุรกรรม เชิงวิเคราะห์ และแบบผสมผสานที่หลากหลาย สามารถปรับใช้ MariaDB บนฮาร์ดแวร์สินค้าโภคภัณฑ์หรือในระบบคลาวด์สาธารณะ ขึ้นอยู่กับประเภทของฮาร์ดแวร์ที่ใช้ นักเรียน ครู นักวิจัย ผู้ประกอบการ ธุรกิจขนาดเล็ก และบริษัทข้ามชาติจากทั่วโลกสามารถเข้าร่วมชุมชน MonetDB ได้ เราให้บริการฐานข้อมูลสำหรับ CrateDB ซึ่งมีการจัดการเต็มรูปแบบ พื้นที่จัดเก็บแบบตารางช่วยให้ปรับขนาดข้อมูลของคุณได้ง่ายขึ้นโดยไม่จำเป็นต้องแบ่งส่วนข้อมูลด้วยตนเอง

ข้อมูลที่จัดเก็บของภูมิภาคหนึ่งๆ สามครั้งจะถูกทำซ้ำโดยใช้ที่เก็บข้อมูลซ้ำซ้อนทางภูมิศาสตร์ ง่ายต่อการพอร์ตแอปพลิเคชันเดิมหรือสร้างใหม่ด้วยโมเดลข้อมูลอย่างง่ายของ Kudu Parquet อนุญาตให้ระบุโครงร่างการบีบอัดเป็นรายคอลัมน์และได้รับการพิสูจน์ในอนาคตเพื่อให้สามารถเพิ่มโครงร่างการบีบอัดใหม่ได้เมื่อจำเป็น Hypertable ตามชื่อที่สื่อถึง ได้รับการออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาความสามารถในการปรับขนาดตามเงื่อนไขของมันเอง ได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับปริมาณงาน OLAP ตาม คอลัมน์ DBMS InfiniDB ประสิทธิภาพของ QikkDB ในบิ๊กดาต้าและการดำเนินการหลายเหลี่ยมที่ซับซ้อนนั้นหาตัวจับยาก ฐานข้อมูล qikkDB สร้างขึ้นด้วยคุณสมบัติต่อไปนี้: เป็นฐานข้อมูลคอลัมน์อนุกรมเวลาในอดีตข้ามแพลตฟอร์มที่มีประสิทธิภาพสูงพร้อมเอ็นจิ้นการคำนวณในหน่วยความจำ

Q ซึ่งเป็นตัวประมวลผลการสตรีมและภาษาโปรแกรม มีไว้เพื่อให้คุณแสดงออกแบบเรียลไทม์ Sorted Index, Bitmap Index และ Inverted Index คือสามเทคโนโลยีการจัดทำดัชนีที่สามารถเสียบเข้ากับ Apache เวอร์ชัน 2.0 ได้รับอนุญาตสำหรับโครงการนี้

ฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์คืออนาคต

ฐานข้อมูลจำนวนมากได้รับการออกแบบรอบคอลัมน์ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เนื่องจากฐานข้อมูลเหล่านี้จัดเก็บข้อมูลในแถวและคอลัมน์ จึงง่ายต่อการใช้งานและจัดการ มีฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์หลายฐานข้อมูล ได้แก่ MariaDB, CrateDB, ClickHouse, Greenplum Database, Apache Hbase, Apache Kudu, Apache Parquet, Hypertable และ MonetDB สามารถสร้างเอกสาร กราฟ และข้อมูลคอลัมน์ภายใน DynamoDB โดยใช้โมเดลฐานข้อมูล NoSQL MongoDB บริษัทที่อยู่เบื้องหลังฐานข้อมูลที่เก็บเอกสาร ประกาศเปิดตัวการสร้างดัชนีของ columnstore ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแบบสอบถามเชิงวิเคราะห์ลงในแอปพลิเคชันของตนได้

ตัวอย่างฐานข้อมูลคอลัมน์

ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์เป็นฐานข้อมูลประเภทหนึ่งที่เก็บข้อมูลในคอลัมน์แทนที่จะเป็นแถว ฐานข้อมูลประเภทนี้มักใช้สำหรับคลังข้อมูลและแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ เนื่องจากสามารถให้ประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดได้ดีกว่าฐานข้อมูลแบบอิงตามแถวแบบดั้งเดิม ตัวอย่างหนึ่งของฐานข้อมูลแบบคอลัมน์คือ Apache HBase

การทำงานของฐานข้อมูลแตกต่างจากฐานข้อมูลอื่นตรงที่คอลัมน์โดยทั่วไปจะกระจายข้อมูลเป็นแถว ความสามารถในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่นั้นน่าสนใจเป็นพิเศษสำหรับฐานข้อมูลแบบคอลัมน์ ที่เก็บเอกสารที่ใช้ฐานข้อมูล NoSQL ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ฐานข้อมูลกราฟกำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นเนื่องจากมีผู้คนใช้งานมากขึ้น เนื่องจากสามารถแมปข้อมูลเครือข่ายสูงได้อย่างแม่นยำ ระบบจัดการฐานข้อมูลแบบคอลัมน์ถูกนำมาใช้เป็นเวลานาน แม้จะมีความจริงที่ว่ายังมีการใช้งานไม่กี่ระบบ แต่ก็มีหลายระบบที่ได้รับการพัฒนา โดยทั่วไปการเข้าถึงแอปพลิเคชันธุรกรรมจะแตกต่างจากการเข้าถึงแอปพลิเคชันอื่นๆ งานนี้จะดำเนินการได้ช้ากว่ามากในฐานข้อมูลแบบคอลัมน์มากกว่าที่จะทำใน ฐานข้อมูลทั่วไป

เหตุใดฐานข้อมูลที่เน้นคอลัมน์จึงกลายเป็นที่นิยมมากขึ้น

ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์เช่น Cassandra, MariaDB และ CrateDB กำลังได้รับความนิยมในฐานะโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลสำหรับแอปพลิเคชันที่จัดการข้อมูลจำนวนมาก เนื่องจากข้อมูลสามารถจัดเก็บในฐานข้อมูลที่มีหลายแถวของตารางเดียวกัน (ตระกูลคอลัมน์) จึงง่ายต่อการจัดเก็บข้อมูลและปรับปรุงประสิทธิภาพ
มีฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์หลายฐานข้อมูล เช่น MariaDB, CrateDB, ClickHouse, Greenplum Database, Apache Hbase, Apache Kudu และ Apache Parquet ฐานข้อมูลทั้งหมดเหล่านี้เป็นโอเพ่นซอร์สและประสบความสำเร็จในการใช้งานที่หลากหลาย