列式数据库的优缺点

已发表: 2022-11-19

NoSQL 数据库是许多现代应用程序的绝佳选择，但在进行转换之前需要考虑一些关键事项。一个重要因素是您是否需要关系数据库。如果这样做，列式数据库可能不是正确的选择。列式数据库非常适合需要快速分析大量数据的应用程序。对于不需要完整关系模型并且可以使用更简单的数据模型的应用程序，它们也是一个不错的选择。但是，列式数据库有一些缺点。它们可能比关系数据库更难使用，而且它们可能不支持您需要的所有功能。在决定列式数据库是否适合您的应用程序之前，请确保您了解优缺点。

列式数据库按列而不是行组织和存储数据。他们使用聚合函数和操作来优化数据列。与其他类型的数据库相比，数据库列具有可扩展性和压缩性。在列式数据库中，每一行数据被若干列分隔成多列。列式数据库非常适合大数据处理、商业智能 (BI) 和分析。行操作的时间比列操作慢得多。 IoT 记录可能仅包含少量数据元素，因为新记录以一致的流形式到达。大数据有可能改变操作数据库系统的工作方式。

行式和列式两种数据库类型都可以使用 SQL 等传统数据库查询语言加载数据和执行查询。在许多情况下，数据库骨干，例如行和列数据库，可以作为公共数据提取、转换、加载和工具创建的引擎。

列式数据库是一种数据库管理系统 (DBMS)，它以列而不是行的形式存储数据。为了加快查询的返回速度，列式数据库中的列可以在硬盘上高效地写入和读取。

今天，我们将了解列在列式数据库中的工作原理，并将它们与更传统的面向行的数据库（例如 MySQL）进行比较。我们将在本文中介绍什么是列式数据库，以及它的优点和缺点。

NoSQL 数据库有哪些示例？ Microsoft SQL Server 是 Microsoft 创建的关系数据库管理系统。

Mongodb 是列式数据库吗？

Mongodb 不是列式数据库。

它变得越来越流行，因为它在分析查询中提供了改进的查询性能。列式数据库中的数据以比基于数据库的数据存储更有效的方式存储，因为数据存储在列中。在列式数据库上执行的分析查询具有更大的性能优势。与面向行的存储相比，列式存储在存储空间和查询性能方面要高效得多。因为数据是以列的方式存储的，所以可以更容易地读取和写入数据。

哪些是 Nosql 数据库？

NoSQL 数据库是不使用传统关系数据库模型的数据库。相反，他们使用各种不同的模型，包括文档、图形、键值和柱状。 NoSQL 数据库通常更适合处理不适合关系模型的大量数据。

NoSQL 系统是一种不基于 SQL 的数据库。数据建模团队使用的数据模型不同于关系数据库管理系统中使用的传统行列表模型。 NoSQL 数据库，除了彼此之间存在很大差异之外，彼此之间也存在很大差异。文档数据库通常使用最常见文档类型的横向扩展架构来实现。电子商务平台、交易平台和移动应用程序开发都是这些平台如何使公司受益的例子。比较 MongoDB 和 Postgres 的主要目标是对领先的 NoSQL 数据库进行详细比较。列式数据库聚合单个列值的能力非常适合快速分析特定列。

因为数据的写入方式很难保持一致，所以它们必须依赖于各种来源。图数据库针对捕获和搜索数据元素之间的连接进行了优化，以便捕获和搜索它们。使用这些方法消除了与 SQL 中的多个表关联的开销。

MongoDB 通常将文档存储在称为集合的集合中。它是通过某些方面链接在一起的文档的集合。集合中的数据通常由多个应用程序用来存储数据。
MongoDB 的数据存储在 B 树中，这意味着它被组织为桶或级别。存储桶是浏览器经常访问的数据集合。水平面更大，因为里面有更多的桶。 B树中的数据可以通过key升序排列。
因为 MongoDB 的扩展非常简单，所以它是一个很棒的扩展平台。如果您的集群负载增加，您可能需要添加更多服务器。此外，MongoDB 可以集群以提供 HA（高可用性）数据。

为什么 Nosql 数据库越来越受欢迎

尽管 NoSQL 数据库在许多情况下变得越来越流行，但它们仍然是关系数据库的替代品。无法存储在关系数据库中的数据，例如大型图形或定期更改的数据，对他们特别有吸引力。

Nosql 列式数据库示例

列式数据库是一种数据库管理系统 (DBMS)，它以列而不是行的形式存储数据。面向列的系统通常比传统的面向行的系统更快地处理分析工作负载。
例如，列式数据库可能存储员工数据，每列包含员工 ID、姓名、职务、薪水等数据。面向行的数据库将存储相同的数据，每行包含员工的 ID、姓名、职位、薪水等。

NoSQL 是关系数据领域的一项重要进步，因为它消除了对高度专业化或耗时的系统的需求。文档、图形、列和行值 NoSQL 数据库是四种主要类型。文档存储包含复杂的数据模式和关联密钥对。数据库列将数据组织到列中，并以与关系数据库相同的方式运行。在列数据库中，网格可从水平方向扩展到无穷大。压缩是一种做得很好的存储方法，列存储提供了大量的存储空间。执行聚合查询的速度通常比关系数据库快。

由于数据设计的水平特性，OLTP 应用程序不能与列式存储结合使用。 列存储作为一种解决方案，具有极其强大的潜力，但也具有极其有限的潜力。尽管列提供的一致性和隔离保证不如行，但每一行都必须多次重写。由于缺乏本机安全功能，NoSQL 数据库更容易受到在线攻击。如果网络安全是您的重中之重，您应该使用关系模型或定义您的架构。

数据库

NoSQL 数据库是一种非关系数据库，不使用传统的基于表的关系数据库模型。 NoSQL 数据库通常用于大数据和实时 Web 应用程序。

数据库 NoSQL 数据库不在传统关系数据库中存储数据。文档类型、键值类型、宽列类型和图形类型是最常见的。近年来，存储数据的成本急剧下降，导致了 NoSQL 数据库的发展。它们可以存储大量非结构化数据，允许开发人员选择他们想要保存数据的哪些方面。文档数据库、键值数据库、宽列存储和图形数据库都是 NoSQL 数据库的示例。因为不需要连接，所以查询执行得更快。可以使用数据密集型用例，例如财务分析和智能猫砂箱的 IoT 读数，而可以使用不太严肃的应用程序，例如有趣和有趣的用例，例如智能食品包装。

在本教程中，我们将讨论何时以及为何应该考虑 NoSQL 数据库。此外，我们还将了解一些关于 NoSQL 数据库的最常见误解。根据 DB-Engines 的说法，MongoDB 是世界上最流行的 NoSQL 数据库。在本教程中，您将学习如何查询 MongoDB 数据库而无需在您的计算机上安装任何东西。数据库集群是 MongoDB 数据库的一个示例。一旦有了集群，Atlas 就会开始存储数据。您可以通过三个选项在 Atlas Data Explorer、MongoDB Shell 或 MongoDB Compass 中创建数据库：手动或自动。

在这种情况下，将导入 Atlas 的样本数据集。除了灵活的数据模型、水平缩放、闪电般快速的查询和易用性之外，NoSQL 数据库还有许多好处。 Data Explorer 可用于插入新文档、编辑现有文档以及删除它们。使用聚合框架是分析数据的极其强大的工具。使用图表可视化存储在 Atlas 和 Atlas Data Lake 中的数据是最简单的方法。

键值数据库是最简单的 NoSQL 类型，具有包含键和值的多个表。密钥仅在数据访问时需要，使读写变得简单。但是，这种类型的数据库不适合大型数据集，因为数据库中的每个键都必须是唯一的。
数据存储在包含列的表中，这些列存储基于列的数据库的键和值。由于其多功能性，基于列的数据库可以比非列数据库存储数据更长的时间。
与列数据库相反，文档数据库将数据存储在具有存储键和值的列的表中。另一方面，基于文档的数据库将数据存储在文件中，类似于电子邮件。由于文档易于阅读和理解，因此可以以简单的方式搜索和查看数据。
基于图形的数据库类似于基于文档的数据库，因为数据存储在包含具有键和值的列的表中。相比之下，图在数据存储方面类似于网络，存储在基于图的数据库中。可以连接数据节点并轻松识别模式。

满足各种需求的 Nosql 数据库类型

MongoDB 等文档数据库非常适合需要以灵活和模块化格式存储信息的应用程序。在 MongoDB 中，JSON、文本和 BSON 都是支持的。这使其成为存储大量非结构化数据的博客和维基等应用程序的绝佳选择。
Cassandra 和其他基于列的数据库是需要以列格式存储大量数据的应用程序的绝佳选择。除了 HBase 中基于文本的存储之外，还可以使用 Avro 和 Cassandra 自己的二进制格式等数据格式。因为它具有存储关系数据库无法容纳的数据的能力，所以它非常适合需要大量数据的应用程序。
DynamoDB 和其他键值数据库非常适合通常存储中小量数据的应用程序。例如，DynamoDB 支持 JSON 和二进制数据格式。这使得它成为存储对于关系表而言太小且经常访问但不需要特定格式的数据的应用程序的绝佳选择，以及需要存储经常访问但不需要特定格式的数据的应用程序格式。
它非常适合需要集成存储在图形数据库（例如 Neo4j）中的数据项的应用程序。例如，图数据库中可以使用 JSON、Atom 和 Graph 等数据格式。它非常适合需要存储过于复杂而无法存储在关系数据库中的数据，或者需要存储经常访问但不需要以特定格式存储的数据的应用程序。

开源列式数据库

列式数据库是一种将数据存储在列而不是行中的数据库。这种类型的数据库通常用于数据仓库和分析应用程序，因为它可以提供比传统的基于行的数据库更好的性能和可扩展性。
有许多可用的开源列式数据库，例如 Apache Cassandra、Apache HBase 和 Apache Drill。这些数据库中的每一个都有自己的优点和缺点，因此根据您的特定需求选择合适的数据库非常重要。

这些数据库非常适合高效的分析工作流程，因为它们速度快，同时可扩展。在列式数据库中使用列而不是按行存储数据。使用基于列的存储通过显着减少 I/O 尝试次数来提高数据库查询性能。它已被用于支持 Amazon Redshift 和 Snowflake 以及其他关系仓库。为了提高列式数据库的吞吐量，使用低成本的硬件集群对其进行扩展。在传统数据库中，行被分成不同的数据部分。列式数据库中最相关的元素可在几秒钟内访问。

即使数据库很大，这也会提高查询速度。处理和存储增加的数据量的成本也在上升。 Parquet 和 ORC 是数据库中使用最广泛的两种列格式。 Parquet 用于以更有效的方式呈现扁平数据列。 ORC 是一种专为 Hadoop 工作负载设计的文件格式，并针对大型流式读取进行了优化。 Hevo Data 是一种无代码数据管道，允许您将来自各种数据库的数据与 100 多个其他来源集成，并将其加载到您首选的 BI 工具中。 Apache Druid 是一个基于开源软件构建的实时分析数据库，可以以更快的速度对大型数据集运行 OLAP 查询。

Apache Kudu 开源分布式数据存储引擎用于对海量信息运行快速分析过程。 MonetDB 的存储模型基于垂直分片，其查询执行架构基于现代计算机。 ClickHouse 分析报告引擎允许实时生成报告。 BigQuery 是 Google 的分布式查询引擎（称为 Dremel）的结果。 Dremel 的无服务器架构可以利用分布式计算在几秒钟内处理数 TB 的数据。压缩、即时投影以及水平和垂直分区是基于列的存储的一些好处。在列式数据库中，数据可以按行存储，这是一种面向行的数据库。

他们通过利用具有低成本技术的集群来增加吞吐量来扩展。列式数据库可用于大数据处理、商业智能 (BI) 和分析中的各种用途。物联网 (IoT) 设备在其数据中心存储大量数据。

三种最流行的面向列的数据存储数据库

Apache Cassandra 是各种列式数据库中知名的数据存储系统。 Cassandra 是一个服务器端开源项目，可以跨许多商品服务器处理大量数据。另一方面，DynamoDB 采用NoSQL 数据库模型，可以存储任何类型的数据。 MariaDB 保留了关系模型和 SQL，同时还允许更快、更容易地生成分析查询，使其成为许多列式数据库的流行选择。

最佳列式数据库

这个问题没有明确的答案，因为它取决于个人的喜好和需求。但是，一些最流行的列式数据库包括 Amazon Redshift、Google BigQuery 和 Microsoft SQL Server。这些数据库都具有高度可扩展性，并为数据仓库和分析工作负载提供出色的性能。

列式数据库中的数据存储在列中而不是行中。与传统的行数据库相比，列式数据库提供了多种优势，包括速度和效率。 Sadas Engine 是最强大、最灵活的列式数据库管理系统，可在本地和云端使用。 ClickHouse 是一个易于使用的开源数据库管理系统。 Amazon Redshift 是世界上最快的云数据仓库，其速度继续增长。 ClickHouse 充分利用所有可用硬件，以便尽快处理每个查询。 Rockset 的搜索和分析引擎为实时仪表板显示和实时应用程序提供支持。

Vertica 是市场上速度最快、可扩展性最强的高级分析数据库。 ANSI SQL 语言是 PB 分析的理想选择，因为它可以以闪电般的速度处理数据，同时还消除了操作开销。大规模按需分析，三年拥有成本比云数据仓库替代方案低 26%-34%。您可以使用公司管理的加密密钥按需在家中加密您的数据，也可以随意将其设置为加密。 Greenplum Database 是一个开源的大规模并行数据平台，提供分析、机器学习和人工智能功能。该工具以闪电般的速度提供 PB 级数据量的实时数据分析。凭借其核心设计，Druid 结合了数据仓库、时间序列数据库和搜索系统的思想，以实时创建高性能分析数据库。

Apache 2 是这个项目的源代码。企业级开源数据库 MariaDB Platform 是该解决方案的基础。该平台可以支持范围广泛的事务、分析和混合工作负载。 MariaDB 可以部署在商用硬件或公共云中，具体取决于所使用的硬件类型。来自世界各地的学生、教师、研究人员、企业家、小型企业和跨国公司都可以加入 MonetDB 社区。我们为完全托管的 CrateDB 提供数据库即服务。通过消除手动分片的需要，表存储可以更轻松地扩展数据。

使用异地冗余存储将一个区域的存储数据复制三倍。使用 Kudu 的简单数据模型可以轻松移植遗留应用程序或构建新应用程序。 Parquet 允许在每列的基础上指定压缩方案，并且它是面向未来的，因此可以在必要时添加新的压缩方案。顾名思义，Hypertable 旨在以其自身的方式解决可伸缩性问题。它旨在支持基于列式 DBMS InfiniDB的 OLAP 工作负载。 QikkDB在大数据和复杂多边形操作方面的性能无可比拟。 qikkDB 数据库构建具有以下特点：它是一个具有内存计算引擎的高性能跨平台历史时间序列列式数据库。

Q 是一种流式处理器和编程语言，旨在让您实时表达自己。排序索引、位图索引和倒排索引是可以插入的三种索引技术。 Apache 2.0 版已获得该项目的许可。

面向列的数据库是未来

近年来，大量的数据库都是围绕列设计的。因为这些数据库以行和列的形式存储数据，所以它们易于使用和管理。有几种面向列的数据库可用，包括 MariaDB、CrateDB、ClickHouse、Greenplum 数据库、Apache Hbase、Apache Kudu、Apache Parquet、Hypertable 和 MonetDB。可以使用 NoSQL 数据库模型在 DynamoDB 中生成文档、图形和柱状数据。文档存储数据库背后的公司 MongoDB 宣布发布列存储索引，它允许开发人员在他们的应用程序中构建分析查询。

列式数据库示例

列式数据库是一种将数据存储在列而不是行中的数据库。这种类型的数据库通常用于数据仓库和分析应用程序，因为它可以提供比传统的基于行的数据库更好的性能和可扩展性。列式数据库的一个示例是 Apache HBase。

数据库操作与其他数据库的操作不同，因为列通常按行分布信息。分析大型数据集的能力对列式数据库特别有吸引力。近年来，使用 NoSQL 数据库的文档存储越来越受欢迎。随着越来越多的人使用图形数据库，图形数据库也变得越来越流行，因为它们可以非常精确地映射高度网络化的数据。长期以来，一直使用列式数据库管理系统。尽管仍有一些可用的实现，但已经开发了多个系统。对交易应用程序的访问通常不同于对其他应用程序的访问。与在传统数据库中相比，此任务在列式数据库中的执行速度要慢得多。

为什么面向列的数据库越来越流行

Cassandra、MariaDB 和 CrateDB 等面向列的数据库作为处理大量数据的应用程序的数据存储解决方案越来越受欢迎。因为数据可以存储在同一个表（列族）的多行数据库中，所以更容易存储数据并提高性能。
可以使用多种面向列的数据库，例如 MariaDB、CrateDB、ClickHouse、Greenplum Database、Apache Hbase、Apache Kudu 和 Apache Parquet。所有这些数据库都是开源的，并已成功用于各种应用程序。