Sütunlu Veritabanlarının Artıları ve Eksileri

NoSQL veritabanları birçok modern uygulama için mükemmel bir seçimdir, ancak geçiş yapmadan önce dikkate alınması gereken birkaç önemli nokta vardır. Önemli bir faktör, ilişkisel bir veritabanına ihtiyacınız olup olmadığıdır. Bunu yaparsanız, sütunlu bir veritabanı doğru seçim olmayabilir. Sütunlu veritabanları, büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde analiz etmesi gereken uygulamalar için çok uygundur. Tam ilişkisel modele ihtiyaç duymayan ve daha basit bir veri modeliyle yetinebilen uygulamalar için de iyi bir seçimdir. Bununla birlikte, sütun veritabanlarının birkaç dezavantajı vardır. İlişkisel veritabanlarına göre kullanımları daha zor olabilir ve ihtiyacınız olan tüm özellikleri desteklemeyebilirler. Sütunlu bir veritabanının uygulamanız için doğru olup olmadığına karar vermeden önce artıları ve eksileri anladığınızdan emin olun.

Sütunlu bir veritabanı, verileri satırlar yerine sütunlara göre düzenler ve depolar. Veri sütunlarını optimize etmek için toplu işlevleri ve işlemleri kullanırlar. Veritabanı sütunları ölçeklenebilirdir ve diğer veri tabanı türlerine kıyasla iyi sıkıştırılır. Sütunlu bir veritabanında, her veri satırı, bir dizi sütunla birden çok sütuna ayrılır. Sütunlu veritabanları, büyük veri işleme, iş zekası (BI) ve analitik için çok uygundur. Satır işlemleri, sütun işlemlerinden çok daha yavaştır. Yeni kayıtlar tutarlı bir akışta geldiğinden, IoT kayıtları yalnızca az sayıda veri öğesi içerebilir. Büyük veri, operasyonel veritabanı sistemlerinin çalışma şeklini dönüştürme potansiyeline sahiptir.

Satır ve sütunlu olmak üzere iki tür veritabanı veritabanı, SQL gibi geleneksel veritabanı sorgulama dillerini kullanarak veri yükleyebilir ve sorgular gerçekleştirebilir. Çoğu durumda, satır ve sütun veritabanları gibi veritabanı omurgaları, ortak veri çıkarma, dönüştürme, yükleme ve araç oluşturma için motor görevi görebilir.

Bir tür veritabanı yönetim sistemi (DBMS) olan sütunlu bir veritabanı, verileri satırlar yerine sütunlarda depolayan bir veritabanıdır. Bir sorgunun geri dönüşünü hızlandırmak için, sütunlu bir veritabanındaki sütunlar, sabit diskten ve sabit diskten verimli bir şekilde yazılabilir ve okunabilir.

Bugün, sütunlu bir veritabanında sütunların nasıl çalıştığına bakacağız ve bunları daha geleneksel satır odaklı bir veritabanıyla (örneğin, MySQL) karşılaştıracağız. Bu makalede sütunlu bir veritabanının ne olduğunu, avantajlarını ve dezavantajlarını ele alacağız.

NoSQL veritabanının bazı örnekleri nelerdir? Microsoft SQL Server, Microsoft tarafından oluşturulan bir ilişkisel veritabanı yönetim sistemidir.

Mongodb Sütunlu Bir Veritabanı mı?

Mongodb sütunlu bir veritabanı değildir.

Analitik sorgularda gelişmiş sorgu performansı sağladığı için daha popüler hale geliyor. Sütunlu veritabanlarındaki veriler, sütunlarda saklandığından, veritabanı tabanlı veri depolarına göre daha verimli bir şekilde depolanır. Sütunlu veritabanlarında gerçekleştirilen analitik sorgular, daha büyük bir performans avantajına sahiptir. Satır yönelimli depolama ile karşılaştırıldığında, sütunsal depolama, depolama alanı ve sorgu performansı açısından çok daha verimlidir. Veriler sütun biçiminde saklandığından, veriler daha kolay okunabilir ve yazılabilir.

Nosql Veritabanları Hangileridir?

NoSQL veritabanları, geleneksel ilişkisel veritabanı modelini kullanmayan veritabanlarıdır. Bunun yerine, belge, grafik, anahtar/değer çifti ve sütunlu dahil olmak üzere çeşitli farklı modeller kullanırlar. NoSQL veritabanları genellikle ilişkisel model için pek uygun olmayan büyük miktarda veriyi işlemek için daha uygundur.

NoSQL sistemi, SQL tabanlı olmayan bir veritabanı türüdür. Veri modelleme ekibi tarafından kullanılan veri modeli, ilişkisel veritabanı yönetim sistemlerinde kullanılan geleneksel satır ve sütun tablosu modelinden farklıdır. NoSQL veritabanları birbirinden oldukça farklı olmasının yanı sıra oldukça da farklıdır. Belge veritabanları, genellikle en yaygın belge türleri için ölçeklenebilir bir mimariyle uygulanır. E-ticaret platformları, ticaret platformları ve mobil uygulama geliştirme, bu platformların bir şirkete nasıl fayda sağlayabileceğinin örnekleridir. MongoDB ve Postgres'i karşılaştırmanın birincil amacı, önde gelen NoSQL veritabanlarının ayrıntılı bir karşılaştırmasını sağlamaktır. Sütunlu bir veritabanının tek bir sütunun değerini toplama yeteneği, belirli bir sütunu hızlı bir şekilde analiz etmek için idealdir.

Verilerin yazılma şekli tutarlı olmayı zorlaştırdığından, çeşitli kaynaklara dayanmaları gerekir. Grafik veritabanları, veri öğelerini yakalamak ve aramak için veri öğeleri arasındaki bağlantıları yakalamak ve aramak için optimize edilmiştir. SQL'de birden çok tablonun BİRLEŞTİRİLMESİ ile ilgili ek yük, bu yöntemlerin kullanılmasıyla ortadan kaldırılır.

MongoDB, belgeleri genellikle koleksiyon olarak bilinen bir koleksiyonda saklar. Bir yönüyle birbirine bağlı belgeler topluluğudur. Koleksiyonlardaki veriler genellikle birden çok uygulama tarafından verileri depolamak için kullanılır.
MongoDB'nin verileri bir B-ağacında depolanır, yani kova veya seviye olarak düzenlenir. Kova, bir tarayıcı tarafından sıklıkla erişilen bir veri topluluğudur. Seviye daha büyüktür çünkü içinde daha fazla kova vardır. aB-ağacındaki veriler, anahtara göre artan düzende sıralanabilir.
MongoDB'yi ölçeklendirmek çok basit olduğundan, ölçeklendirme için harika bir platformdur. Kümenizde yük artışı olursa daha fazla sunucu eklemeniz gerekebilir. Ayrıca MongoDB, HA (yüksek kullanılabilirlik) verileri sağlamak için kümelenebilir.

Nosql Veritabanları Neden Popülerlik Kazanıyor?

NoSQL veritabanları birçok durumda daha popüler hale gelmesine rağmen, hala ilişkisel veritabanlarına bir alternatiftir. Büyük grafikler veya düzenli olarak değişen veriler gibi ilişkisel bir veritabanında depolanamayan veriler onlar için özellikle caziptir.

Nosql Sütunlu Veritabanı Örneği

Sütunlu bir veritabanı, verileri satırlar yerine sütunlarda depolayan bir veritabanı yönetim sistemidir (DBMS). Sütun yönelimli sistemler, analitik iş yükleri için genellikle geleneksel satır yönelimli sistemlerden daha hızlıdır.
Örneğin, sütunlu bir veritabanı çalışan verilerini, çalışan kimliği, adı, iş unvanı, maaş vb. gibi verileri içeren her bir sütunla birlikte depolayabilir. Satır yönelimli bir veritabanı, bir çalışanın kimliğini, adını, iş unvanını, maaşını vb. içeren her satırda aynı verileri depolar.

NoSQL, ilişkisel veriler alanında önemli bir gelişmedir, çünkü oldukça uzmanlaşmış veya zaman alıcı sistemlere olan ihtiyacı ortadan kaldırır. Belge, grafik, sütun ve satır değeri NoSQL veritabanları dört ana türdür. Belge depoları hem karmaşık veri şemaları hem de ilişkisel anahtar çiftleri içerir. Veritabanı sütunları, verileri sütunlar halinde düzenler ve ilişkisel veritabanlarıyla aynı şekilde çalışır. Sütun veritabanlarında yataydan sonsuza kadar ızgara ölçeklenebilirliği mevcuttur. Sıkıştırma, iyi yapılmış bir depolama yöntemidir ve sütun depoları çok fazla depolama alanı sağlar. Toplama sorgularının yürütülme hızı genellikle ilişkisel bir veritabanının hızından daha yüksektir.

Veri tasarımının yatay yapısı nedeniyle, OLTP uygulamaları sütunlu depolarla birlikte kullanılamaz. Kolon depoları , bir çözüm olarak, son derece güçlü olma potansiyeline sahiptir, ancak aynı zamanda son derece sınırlı olma potansiyeline de sahiptir. Sütunlar, satırlardan daha az tutarlılık ve yalıtım garantisi sağlasa da, her satırın birden çok kez yeniden yazılması gerekir. NoSQL veritabanları, yerel güvenlik özelliklerinin olmaması nedeniyle çevrimiçi saldırılara karşı daha savunmasızdır. Siber güvenlik sizin için yüksek bir öncelikse, ilişkisel bir model kullanmalı veya şemanızı tanımlamalısınız.

Nosql Veritabanı

NoSQL veritabanı, geleneksel tablo tabanlı ilişkisel veritabanı modelini kullanmayan, ilişkisel olmayan bir veritabanıdır. NoSQL veritabanları genellikle büyük veri ve gerçek zamanlı web uygulamaları için kullanılır.

Veritabanı NoSQL veritabanları, verileri geleneksel ilişkisel veritabanlarında depolamaz. Belge türleri, anahtar/değer türleri, geniş sütun türleri ve grafik türleri en yaygın olanlarıdır. Son yıllarda veri depolama maliyeti önemli ölçüde düşerek NoSQL veritabanlarının geliştirilmesine neden oldu. Büyük miktarda yapılandırılmamış veri depolayabilirler ve geliştiricilerin verilerin hangi yönlerini kaydetmek istediklerini seçmelerine olanak tanır. Belge veritabanları, anahtar-değer veritabanları, geniş sütun depoları ve grafik veritabanları, NoSQL veritabanlarının örnekleridir. Gerekli birleştirme olmadığından sorgular daha hızlı gerçekleştirilir. Finansal analiz ve akıllı kedi çöp kutularından IoT okumaları gibi veri yoğun kullanım örnekleri kullanılabilirken, akıllı gıda paketleme gibi eğlenceli ve eğlendirici kullanım durumları gibi daha az ciddi uygulamalar kullanılabilir.

Bu öğreticide, NoSQL veritabanlarını ne zaman ve neden dikkate almanız gerektiğini ele alacağız. Ek olarak, NoSQL veritabanlarıyla ilgili en yaygın yanılgılardan bazılarına bakacağız. DB-Engines'e göre MongoDB, dünyadaki en popüler NoSQL veritabanıdır . Bu öğreticide, bilgisayarınıza hiçbir şey yüklemeden bir MongoDB veritabanını nasıl sorgulayacağınızı öğreneceksiniz. Veritabanı kümeleri, bir MongoDB veritabanı örneğidir. Bir kümeniz olur olmaz, Atlas verileri depolamaya başlar. Atlas Data Explorer, MongoDB Shell veya MongoDB Compass'ta bir veritabanı oluşturmak için üç seçeneğiniz vardır: manuel veya otomatik.

Bu durumda, Atlas'ın örnek veri seti içe aktarılacaktır. NoSQL veritabanlarının esnek veri modellerine, yatay ölçeklendirmeye, ışık hızında sorgulara ve kullanım kolaylığına ek olarak sayısız faydası vardır. Veri Gezgini, yeni belgeler eklemek, mevcut belgeleri düzenlemek ve silmek için kullanılabilir. Toplama çerçevesini kullanmak, verilerinizi analiz etmek için son derece güçlü bir araçtır. Atlas ve Atlas Data Lake'te depolanan verileri görselleştirmek için grafikleri kullanmak, bunu yapmanın en basit yoludur.

Anahtar/değer veritabanı, anahtarlar ve değerler içeren birden çok tabloyla NoSQL'in en basit türüdür. Anahtar yalnızca veri erişimi için gereklidir, bu da okumayı ve yazmayı kolaylaştırır. Ancak, bu tür bir veritabanı büyük veri kümeleri için uygun değildir çünkü veritabanındaki her anahtarın benzersiz olması gerekir.
Veriler, sütun tabanlı veritabanlarının anahtarlarını ve değerlerini depolayan sütunları içeren tablolarda depolanır. Çok yönlülüğü nedeniyle, sütun tabanlı bir veritabanı, verileri sütunsuz bir veritabanından daha uzun süre depolayabilir.
Belge veritabanları, sütun veritabanlarının aksine verileri, anahtarları ve değerleri depolayan sütunlara sahip tablolarda depolar. Belge tabanlı veritabanları ise verileri e-postalara benzer şekilde dosyalarda depolar. Belgelerin okunması ve anlaşılması basit olduğundan, veriler basit bir şekilde aranabilir ve görüntülenebilir.
Grafik tabanlı bir veritabanı, verilerin anahtarlar ve değerler içeren sütunlar içeren tablolarda saklanması açısından belge tabanlı bir veritabanına benzer. Buna karşılık, veri depolama açısından ağlara benzeyen grafikler, grafik tabanlı veritabanlarında saklanır. Veri düğümleri bağlanabilir ve modeller kolaylıkla tanımlanabilir.

Her İhtiyaca Uygun Nosql Veritabanı Türleri

MongoDB gibi belge veritabanları, bilgileri esnek ve modüler bir biçimde depolaması gereken uygulamalar için çok uygundur. MongoDB'de JSON, metin ve BSON'un tümü desteklenir. Bu, onu büyük miktarda yapılandırılmamış veri depolayan bloglar ve wiki'ler gibi uygulamalar için mükemmel bir seçim haline getirir.
Cassandra ve diğer sütun tabanlı veritabanları, büyük miktarda veriyi sütun biçiminde depolaması gereken uygulamalar için mükemmel seçeneklerdir. Avro ve Cassandra'nın kendi ikili formatı gibi veri formatları, HBase içindeki metin tabanlı depolamaya ek olarak kullanılabilir. İlişkisel bir veritabanına sığmayan verileri depolama kapasitesine sahip olduğundan, büyük miktarda veri gerektiren uygulamalar için çok uygundur.
DynamoDB ve diğer anahtar/değer veritabanları, genellikle küçük ila orta miktarda veri depolayan uygulamalar için çok uygundur. Örneğin DynamoDB, JSON ve ikili veri formatlarını destekler. Bu, onu ilişkisel bir tablo için çok küçük olan ve sık erişilen ancak belirli bir format gerektirmeyen verileri depolayan uygulamalar ile sık erişilen ancak belirli bir format gerektirmeyen verileri depolaması gereken uygulamalar için mükemmel bir seçim yapar. biçim.
Neo4j gibi grafik veritabanlarında depolanan veri öğelerinin entegrasyonunu gerektiren uygulamalar için çok uygundur. Örneğin grafik veritabanlarında JSON, Atom, Graph gibi veri formatları kullanılabilir. İlişkisel bir veritabanında depolanamayacak kadar karmaşık verileri depolaması gereken veya sık erişilen ancak belirli bir biçimde depolanması gerekmeyen verileri depolayan uygulamalar için idealdir.

Açık Kaynak Sütunlu Veritabanı

Sütunlu veritabanı, verileri satırlar yerine sütunlarda depolayan bir veritabanı türüdür. Bu tür bir veritabanı, geleneksel sıra tabanlı bir veritabanından daha iyi performans ve ölçeklenebilirlik sağlayabildiği için genellikle veri ambarı ve analitik uygulamaları için kullanılır.
Apache Cassandra, Apache HBase ve Apache Drill gibi bir dizi açık kaynak sütunlu veri tabanı mevcuttur. Bu veritabanlarının her birinin kendi güçlü ve zayıf yönleri vardır, bu nedenle özel ihtiyaçlarınız için doğru olanı seçmek önemlidir.

Bu veritabanları, hızlı oldukları ve aynı zamanda ölçeklenebildikleri için verimli analitik iş akışı için idealdir. Sütunlu Veritabanında verileri satırlar halinde depolamak yerine sütunlar kullanılır. Sütun tabanlı depolamanın kullanılması, G/Ç girişimlerinin sayısını önemli ölçüde azaltarak veritabanı sorgu performansını artırır. Amazon Redshift ve Snowflake'in yanı sıra diğer İlişkisel Depolara güç sağlamak için kullanılmıştır. Sütunlu veritabanlarının verimini artırmak için, bunları ölçeklendirmek üzere düşük maliyetli donanım kümeleri kullanılır. Geleneksel veritabanlarında satırlar, verilerin çeşitli bölümlerine ayrılır. Sütunlu Veritabanındaki en alakalı öğelere saniyeler içinde erişilebilir.

Veritabanı büyük olsa bile, bu sorgulama hızını artırır. Artan veri miktarını işleme ve depolama maliyeti de artıyor. Parke ve ORC, veritabanlarındaki sütunlar için en yaygın kullanılan biçimlerden ikisidir. Parke, düz veri sütunlarını daha etkili bir şekilde sunmak için kullanılır. ORC, Hadoop iş yükleri için özel olarak tasarlanmış ve büyük akışlı okumalar için optimize edilmiş bir dosya biçimidir. Kodsuz bir Veri Hattı olan Hevo Data, çeşitli veritabanlarındaki verileri 100'den fazla başka kaynakla entegre etmenize ve tercih ettiğiniz BI aracına yüklemenize olanak tanır. Apache Druid, büyük veri kümelerinde çok daha hızlı bir şekilde OLAP sorguları çalıştırabilen, açık kaynaklı yazılım üzerine kurulu gerçek zamanlı bir analiz veritabanıdır.

Apache Kudu açık kaynaklı dağıtılmış veri depolama motoru, büyük miktarda bilgi üzerinde hızlı analitik süreçleri çalıştırmak için kullanılır. MonetDB'nin depolama modeli dikey parçalanmaya, sorgu yürütme mimarisi ise modern bilgisayarlara dayanmaktadır. ClickHouse analitik raporlama motoru, raporların gerçek zamanlı olarak oluşturulmasına olanak tanır. BigQuery, Google'ın Dremel olarak bilinen Dağıtılmış Sorgu Motorunun bir sonucudur. Dremel'in Sunucusuz Mimarisi, dağıtılmış hesaplamayı kullanarak terabaytlarca veriyi saniyeler içinde işleyebilir. Sıkıştırma, tam zamanında projeksiyon ve yatay ve dikey bölümleme, sütun tabanlı depolamanın faydalarından bazılarıdır. Veriler, satır yönelimli bir veritabanı olan sütunlu bir veritabanında satırlar halinde saklanabilir.

Verimliliği artırmak için düşük maliyetli teknolojiye sahip kümeler kullanarak ölçeklenirler. Sütunlu veritabanları, büyük veri işleme, iş zekası (BI) ve analitikte çeşitli amaçlar için kullanılabilir. Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları, veri merkezlerinde büyük miktarda veri depolar.

En Popüler Üç Sütun Yönelimli Veri Depolama Veritabanı

Apache Cassandra, çeşitli sütun yönelimli veritabanlarında iyi bilinen bir veri depolama sistemidir. Cassandra, birçok emtia sunucusunda büyük miktarda veriyi işleyebilen, sunucu tarafı açık kaynaklı bir projedir. DynamoDB ise bir NoSQL veritabanı modeli kullanır ve her türlü veriyi depolayabilir. MariaDB, ilişkisel modeli ve SQL'i korurken aynı zamanda daha hızlı ve daha kolay analitik sorgu üretimine izin vererek onu birçok sütunlu veri tabanı için popüler bir seçim haline getirir.

En İyi Sütun Veritabanı

Bireysel tercihlere ve ihtiyaçlara bağlı olduğu için bu sorunun kesin bir cevabı yoktur. Ancak, en popüler sütun veritabanlarından bazıları Amazon Redshift, Google BigQuery ve Microsoft SQL Server'ı içerir. Bu veritabanlarının tümü yüksek düzeyde ölçeklenebilirdir ve veri ambarı ve analitik iş yükleri için mükemmel performans sunar.

Sütunlu bir veritabanındaki veriler, satırlar yerine sütunlarda depolanır. Geleneksel satır veritabanlarıyla karşılaştırıldığında sütun veritabanları, hız ve verimlilik dahil olmak üzere çeşitli avantajlar sağlar. Sadas Engine, hem şirket içinde hem de bulutta bulunan en güçlü ve esnek sütunlu veritabanı yönetim sistemidir. ClickHouse, kullanımı kolay, açık kaynaklı bir veritabanı yönetim sistemidir. Dünyanın en hızlı bulut veri ambarı olan Amazon Redshift hızla büyümeye devam ediyor. ClickHouse, her bir sorguyu mümkün olan en kısa sürede işlemek için mevcut tüm donanımı tam potansiyeliyle kullanır. Rockset'in arama ve analiz motoru, canlı pano ekranlarını ve gerçek zamanlı uygulamaları destekler.

Vertica, pazarın en hızlı ve en ölçeklenebilir gelişmiş analitik veritabanıdır. ANSI SQL dili, petabayt analizi için idealdir çünkü verileri yıldırım hızında işleyebilir ve aynı zamanda operasyonel yükü de ortadan kaldırabilir. Bulut veri ambarı alternatiflerine göre %26 - %34 daha düşük üç yıllık sahip olma maliyeti ile geniş ölçekte isteğe bağlı analitik. Şirket tarafından yönetilen şifreleme anahtarları ile isteğe bağlı olarak ve evde verilerinizi şifreleyebilir veya istediğiniz zaman şifrelemeye ayarlayabilirsiniz. Greenplum Veritabanı, analitik, makine öğrenimi ve yapay zeka yetenekleri sağlayan açık kaynaklı, büyük ölçüde paralel bir veri platformudur. Araç, yıldırım hızında petabayt ölçekli veri hacimlerinde gerçek zamanlı veri analizi sağlar. Temel tasarımıyla Druid, gerçek zamanlı olarak yüksek performanslı bir analitik veritabanı oluşturmak için veri ambarlarından, zaman serisi veritabanlarından ve arama sistemlerinden gelen fikirleri birleştirir.

Apache 2, bu projenin kaynak kodudur. Kurumsal bir açık kaynak veritabanı olan MariaDB Platformu, bu çözümün temelidir. Bu platform, çok çeşitli işlemsel, analitik ve hibrit iş yüklerini destekleyebilir. MariaDB, kullanılan donanımın türüne bağlı olarak ticari donanımda veya genel bir bulutta devreye alınabilir. Dünyanın her yerinden öğrenciler, öğretmenler, araştırmacılar, girişimciler, küçük işletmeler ve çok uluslu şirketler MonetDB topluluğuna katılabilir. Tamamen yönetilen CrateDB için bir hizmet olarak veritabanı sağlıyoruz. Tablo depolama, elle parçalama ihtiyacını ortadan kaldırarak verilerinizi ölçeklendirmeyi kolaylaştırır.

Bir bölgenin depolanan verileri, coğrafi olarak yedekli depolama kullanılarak üç kez çoğaltılır. Kudu'nun basit veri modeliyle eski uygulamaları taşımak veya yenilerini oluşturmak kolaydır. Parke, sıkıştırma düzenlerinin sütun bazında belirtilmesine izin verir ve gerektiğinde yeni sıkıştırma düzenlerinin eklenebilmesi için geleceğe yöneliktir. Hypertable, adından da anlaşılacağı gibi, ölçeklenebilirlik sorununu kendi terimleriyle çözmek için tasarlanmıştır. Sütunlu DBMS InfiniDB'ye dayalı OLAP iş yüklerini desteklemek için tasarlanmıştır. QikkDB'nin büyük veri ve karmaşık poligon operasyonlarındaki performansı benzersizdir. QikkDB veritabanı aşağıdaki özelliklerle oluşturulmuştur: Bellek içi bir bilgi işlem motoruna sahip, yüksek performanslı, platformlar arası tarihsel zaman serisi sütunlu bir veritabanıdır.

Akış işlemcisi ve programlama dili olan Q, kendinizi gerçek zamanlı olarak ifade etmenize izin vermek için tasarlanmıştır. Sıralı Dizin, Bitmap Dizini ve Ters Dizin, takılabilen üç dizin oluşturma teknolojisidir. Bu proje için Apache Sürüm 2.0 lisanslanmıştır.

Sütun Odaklı Veritabanları Gelecektir

Son yıllarda sütunlar etrafında çok sayıda veri tabanı tasarlanmıştır. Bu veritabanları, verileri satırlar ve sütunlar halinde sakladığından, bunların kullanımı ve yönetimi kolaydır. MariaDB, CrateDB, ClickHouse, Greenplum Veritabanı, Apache Hbase, Apache Kudu, Apache Parquet, Hypertable ve MonetDB dahil olmak üzere çeşitli sütun yönelimli veritabanları mevcuttur. Belge, grafik ve sütun verileri, bir NoSQL veritabanı modeli kullanılarak DynamoDB içinde oluşturulabilir. Belge deposu veritabanının arkasındaki şirket olan MongoDB, geliştiricilerin uygulamalarında analitik sorgular oluşturmasına olanak tanıyan sütun deposu dizin oluşturmanın yayınlandığını duyurdu.

Sütunlu Veritabanı Örneği

Sütunlu veritabanı, verileri satırlar yerine sütunlarda depolayan bir veritabanı türüdür. Bu tür bir veritabanı, geleneksel sıra tabanlı bir veritabanından daha iyi performans ve ölçeklenebilirlik sağlayabildiği için genellikle veri ambarı ve analitik uygulamaları için kullanılır. Sütunlu veritabanına bir örnek Apache HBase'dir.

Veritabanı işlemleri, bilgileri tipik olarak satırlar halinde dağıtan sütunlarda diğer veritabanlarından farklıdır. Büyük veri kümelerini analiz etme yeteneği, özellikle sütunlu veritabanları için caziptir. NoSQL veritabanlarını kullanan belge depolarının popülaritesi son yıllarda arttı. Grafik veritabanları, yüksek düzeyde ağa bağlı verileri çok hassas bir şekilde eşleyebildikleri için daha fazla insan bunları kullandıkça giderek daha popüler hale geliyor. Uzun bir süredir sütunlu veri tabanı yönetim sistemleri kullanılmaktadır. Hâlâ birkaç uygulama olmasına rağmen, geliştirilmiş birkaç sistem var. İşlemsel uygulamalara erişim genellikle diğer uygulamalara erişimden farklıdır. Bu görev, sütunlu bir veritabanında, geleneksel bir veritabanına göre çok daha yavaş gerçekleştirilir.

Sütun Odaklı Veritabanları Neden Giderek Daha Popüler Hale Geliyor?

Cassandra, MariaDB ve CrateDB gibi sütun odaklı veritabanları, büyük miktarda veri işleyen uygulamalar için veri depolama çözümleri olarak popülerlik kazanıyor. Veriler, aynı tablonun (sütun ailesi) birden çok satırına sahip bir veritabanında depolanabileceğinden, verileri depolamak ve performansı artırmak daha kolaydır.
MariaDB, CrateDB, ClickHouse, Greenplum Veritabanı, Apache Hbase, Apache Kudu ve Apache Parquet gibi çeşitli sütun yönelimli veritabanları mevcuttur. Bu veritabanlarının tümü açık kaynaklıdır ve çeşitli uygulamalarda başarıyla kullanılmıştır.