列式數據庫的優缺點

已發表: 2022-11-19

NoSQL 數據庫是許多現代應用程序的絕佳選擇，但在進行轉換之前需要考慮一些關鍵事項。一個重要因素是您是否需要關係數據庫。如果這樣做，列式數據庫可能不是正確的選擇。列式數據庫非常適合需要快速分析大量數據的應用程序。對於不需要完整關係模型並且可以使用更簡單的數據模型的應用程序，它們也是一個不錯的選擇。但是，列式數據庫有一些缺點。它們可能比關係數據庫更難使用，而且它們可能不支持您需要的所有功能。在決定列式數據庫是否適合您的應用程序之前，請確保您了解優缺點。

列式數據庫按列而不是行組織和存儲數據。他們使用聚合函數和操作來優化數據列。與其他類型的數據庫相比，數據庫列具有可擴展性和壓縮性。在列式數據庫中，每一行數據被若干列分隔成多列。列式數據庫非常適合大數據處理、商業智能 (BI) 和分析。行操作的時間比列操作慢得多。 IoT 記錄可能僅包含少量數據元素，因為新記錄以一致的流形式到達。大數據有可能改變操作數據庫系統的工作方式。

行式和列式兩種數據庫類型都可以使用 SQL 等傳統數據庫查詢語言加載數據和執行查詢。在許多情況下，數據庫骨幹，例如行和列數據庫，可以作為公共數據提取、轉換、加載和工具創建的引擎。

列式數據庫是一種數據庫管理系統 (DBMS)，它以列而不是行的形式存儲數據。為了加快查詢的返回速度，列式數據庫中的列可以在硬盤上高效地寫入和讀取。

今天，我們將了解列在列式數據庫中的工作原理，並將它們與更傳統的面向行的數據庫（例如 MySQL）進行比較。我們將在本文中介紹什麼是列式數據庫，以及它的優點和缺點。

NoSQL 數據庫有哪些示例？ Microsoft SQL Server 是 Microsoft 創建的關係數據庫管理系統。

Mongodb 是列式數據庫嗎？

Mongodb 不是列式數據庫。

它變得越來越流行，因為它在分析查詢中提供了改進的查詢性能。列式數據庫中的數據以比基於數據庫的數據存儲更有效的方式存儲，因為數據存儲在列中。在列式數據庫上執行的分析查詢具有更大的性能優勢。與面向行的存儲相比，列式存儲在存儲空間和查詢性能方面要高效得多。因為數據是以列的方式存儲的，所以可以更容易地讀取和寫入數據。

哪些是 Nosql 數據庫？

NoSQL 數據庫是不使用傳統關係數據庫模型的數據庫。相反，他們使用各種不同的模型，包括文檔、圖形、鍵值和柱狀。 NoSQL 數據庫通常更適合處理不適合關係模型的大量數據。

NoSQL 系統是一種不基於 SQL 的數據庫。數據建模團隊使用的數據模型不同於關係數據庫管理系統中使用的傳統行列表模型。 NoSQL 數據庫，除了彼此之間存在很大差異之外，彼此之間也存在很大差異。文檔數據庫通常使用最常見文檔類型的橫向擴展架構來實現。電子商務平台、交易平台和移動應用程序開發都是這些平台如何使公司受益的例子。比較 MongoDB 和 Postgres 的主要目標是對領先的 NoSQL 數據庫進行詳細比較。列式數據庫聚合單個列值的能力非常適合快速分析特定列。

因為數據的寫入方式很難保持一致，所以它們必須依賴於各種來源。圖數據庫針對捕獲和搜索數據元素之間的連接進行了優化，以便捕獲和搜索它們。使用這些方法消除了與 SQL 中的多個表關聯的開銷。

MongoDB 通常將文檔存儲在稱為集合的集合中。它是通過某些方面鏈接在一起的文檔的集合。集合中的數據通常由多個應用程序用來存儲數據。
MongoDB 的數據存儲在 B 樹中，這意味著它被組織為桶或級別。存儲桶是瀏覽器經常訪問的數據集合。水平面更大，因為裡面有更多的桶。 B樹中的數據可以通過key升序排列。
因為 MongoDB 的擴展非常簡單，所以它是一個很棒的擴展平台。如果您的集群負載增加，您可能需要添加更多服務器。此外，MongoDB 可以集群以提供 HA（高可用性）數據。

為什麼 Nosql 數據庫越來越受歡迎

儘管 NoSQL 數據庫在許多情況下變得越來越流行，但它們仍然是關係數據庫的替代品。無法存儲在關係數據庫中的數據，例如大型圖形或定期更改的數據，對他們特別有吸引力。

Nosql 列式數據庫示例

列式數據庫是一種數據庫管理系統 (DBMS)，它以列而不是行的形式存儲數據。面向列的系統通常比傳統的面向行的系統更快地處理分析工作負載。
例如，列式數據庫可能存儲員工數據，每列包含員工 ID、姓名、職務、薪水等數據。面向行的數據庫將存儲相同的數據，每行包含員工的 ID、姓名、職位、薪水等。

NoSQL 是關係數據領域的一項重要進步，因為它消除了對高度專業化或耗時的系統的需求。文檔、圖形、列和行值 NoSQL 數據庫是四種主要類型。文檔存儲包含複雜的數據模式和關聯密鑰對。數據庫列將數據組織到列中，並以與關係數據庫相同的方式運行。在列數據庫中，網格可從水平方向擴展到無窮大。壓縮是一種做得很好的存儲方法，列存儲提供了大量的存儲空間。執行聚合查詢的速度通常比關係數據庫快。

由於數據設計的水平特性，OLTP 應用程序不能與列式存儲結合使用。 列存儲作為一種解決方案，具有極其強大的潛力，但也具有極其有限的潛力。儘管列提供的一致性和隔離保證不如行，但每一行都必須多次重寫。由於缺乏本機安全功能，NoSQL 數據庫更容易受到在線攻擊。如果網絡安全是您的重中之重，您應該使用關係模型或定義您的模式。

數據庫

NoSQL 數據庫是一種非關係數據庫，不使用傳統的基於表的關係數據庫模型。 NoSQL 數據庫通常用於大數據和實時 Web 應用程序。

數據庫 NoSQL 數據庫不在傳統關係數據庫中存儲數據。文檔類型、鍵值類型、寬列類型和圖形類型是最常見的。近年來，存儲數據的成本急劇下降，導致了 NoSQL 數據庫的發展。它們可以存儲大量非結構化數據，允許開發人員選擇他們想要保存數據的哪些方面。文檔數據庫、鍵值數據庫、寬列存儲和圖形數據庫都是 NoSQL 數據庫的示例。因為不需要連接，所以查詢執行得更快。可以使用數據密集型用例，例如財務分析和智能貓砂箱的 IoT 讀數，而可以使用不太嚴肅的應用程序，例如有趣和有趣的用例，例如智能食品包裝。

在本教程中，我們將討論何時以及為何應該考慮 NoSQL 數據庫。此外，我們還將了解一些關於 NoSQL 數據庫的最常見誤解。根據 DB-Engines 的說法，MongoDB 是世界上最流行的 NoSQL 數據庫。在本教程中，您將學習如何查詢 MongoDB 數據庫而無需在您的計算機上安裝任何東西。數據庫集群是 MongoDB 數據庫的一個示例。一旦有了集群，Atlas 就會開始存儲數據。您可以通過三個選項在 Atlas Data Explorer、MongoDB Shell 或 MongoDB Compass 中創建數據庫：手動或自動。

在這種情況下，將導入 Atlas 的樣本數據集。除了靈活的數據模型、水平縮放、閃電般快速的查詢和易用性之外，NoSQL 數據庫還有許多好處。 Data Explorer 可用於插入新文檔、編輯現有文檔以及刪除它們。使用聚合框架是分析數據的極其強大的工具。使用圖表可視化存儲在 Atlas 和 Atlas Data Lake 中的數據是最簡單的方法。

鍵值數據庫是最簡單的 NoSQL 類型，具有包含鍵和值的多個表。密鑰僅在數據訪問時需要，使讀寫變得簡單。但是，這種類型的數據庫不適合大型數據集，因為數據庫中的每個鍵都必須是唯一的。
數據存儲在包含列的表中，這些列存儲基於列的數據庫的鍵和值。由於其多功能性，基於列的數據庫可以比非列數據庫存儲數據更長的時間。
與列數據庫相反，文檔數據庫將數據存儲在具有存儲鍵和值的列的表中。另一方面，基於文檔的數據庫將數據存儲在文件中，類似於電子郵件。由於文檔易於閱讀和理解，因此可以以簡單的方式搜索和查看數據。
基於圖形的數據庫類似於基於文檔的數據庫，因為數據存儲在包含具有鍵和值的列的表中。相比之下，圖在數據存儲方麵類似於網絡，存儲在基於圖的數據庫中。可以連接數據節點並輕鬆識別模式。

滿足各種需求的 Nosql 數據庫類型

MongoDB 等文檔數據庫非常適合需要以靈活和模塊化格式存儲信息的應用程序。在 MongoDB 中，JSON、文本和 BSON 都是支持的。這使其成為存儲大量非結構化數據的博客和維基等應用程序的絕佳選擇。
Cassandra 和其他基於列的數據庫是需要以列格式存儲大量數據的應用程序的絕佳選擇。除了 HBase 中基於文本的存儲之外，還可以使用 Avro 和 Cassandra 自己的二進制格式等數據格式。因為它具有存儲關係數據庫無法容納的數據的能力，所以它非常適合需要大量數據的應用程序。
DynamoDB 和其他鍵值數據庫非常適合通常存儲中小量數據的應用程序。例如，DynamoDB 支持 JSON 和二進制數據格式。這使得它成為存儲對於關係表而言太小且經常訪問但不需要特定格式的數據的應用程序的絕佳選擇，以及需要存儲經常訪問但不需要特定格式的數據的應用程序格式。
它非常適合需要集成存儲在圖形數據庫（例如 Neo4j）中的數據項的應用程序。例如，圖數據庫中可以使用 JSON、Atom 和 Graph 等數據格式。它非常適合需要存儲過於復雜而無法存儲在關係數據庫中的數據，或者需要存儲經常訪問但不需要以特定格式存儲的數據的應用程序。

開源列式數據庫

列式數據庫是一種將數據存儲在列而不是行中的數據庫。這種類型的數據庫通常用於數據倉庫和分析應用程序，因為它可以提供比傳統的基於行的數據庫更好的性能和可擴展性。
有許多可用的開源列式數據庫，例如 Apache Cassandra、Apache HBase 和 Apache Drill。這些數據庫中的每一個都有自己的優點和缺點，因此根據您的特定需求選擇合適的數據庫非常重要。

這些數據庫非常適合高效的分析工作流程，因為它們速度快，同時可擴展。在列式數據庫中使用列而不是按行存儲數據。使用基於列的存儲通過顯著減少 I/O 嘗試次數來提高數據庫查詢性能。它已被用於支持 Amazon Redshift 和 Snowflake 以及其他關係倉庫。為了提高列式數據庫的吞吐量，使用低成本的硬件集群對其進行擴展。在傳統數據庫中，行被分成不同的數據部分。列式數據庫中最相關的元素可在幾秒鐘內訪問。

即使數據庫很大，這也會提高查詢速度。處理和存儲增加的數據量的成本也在上升。 Parquet 和 ORC 是數據庫中使用最廣泛的兩種列格式。 Parquet 用於以更有效的方式呈現扁平數據列。 ORC 是一種專為 Hadoop 工作負載設計的文件格式，並針對大型流式讀取進行了優化。 Hevo Data 是一種無代碼數據管道，允許您將來自各種數據庫的數據與 100 多個其他來源集成，並將其加載到您首選的 BI 工具中。 Apache Druid 是一個基於開源軟件構建的實時分析數據庫，可以以更快的速度對大型數據集運行 OLAP 查詢。

Apache Kudu 開源分佈式數據存儲引擎用於對海量信息運行快速分析過程。 MonetDB 的存儲模型基於垂直分片，其查詢執行架構基於現代計算機。 ClickHouse 分析報告引擎允許實時生成報告。 BigQuery 是 Google 的分佈式查詢引擎（稱為 Dremel）的結果。 Dremel 的無服務器架構可以利用分佈式計算在幾秒鐘內處理數 TB 的數據。壓縮、即時投影以及水平和垂直分區是基於列的存儲的一些好處。在列式數據庫中，數據可以按行存儲，這是一種面向行的數據庫。

他們通過利用具有低成本技術的集群來增加吞吐量來擴展。列式數據庫可用於大數據處理、商業智能 (BI) 和分析中的各種用途。物聯網 (IoT) 設備在其數據中心存儲大量數據。

三種最流行的面向列的數據存儲數據庫

Apache Cassandra 是各種列式數據庫中知名的數據存儲系統。 Cassandra 是一個服務器端開源項目，可以跨許多商品服務器處理大量數據。另一方面，DynamoDB 採用NoSQL 數據庫模型，可以存儲任何類型的數據。 MariaDB 保留了關係模型和 SQL，同時還允許更快、更容易地生成分析查詢，使其成為許多列式數據庫的流行選擇。

最佳列式數據庫

這個問題沒有明確的答案，因為它取決於個人的喜好和需求。但是，一些最流行的列式數據庫包括 Amazon Redshift、Google BigQuery 和 Microsoft SQL Server。這些數據庫都具有高度可擴展性，並為數據倉庫和分析工作負載提供出色的性能。

列式數據庫中的數據存儲在列中而不是行中。與傳統的行數據庫相比，列式數據庫提供了多種優勢，包括速度和效率。 Sadas Engine 是最強大、最靈活的列式數據庫管理系統，可在本地和雲端使用。 ClickHouse 是一個易於使用的開源數據庫管理系統。 Amazon Redshift 是世界上最快的雲數據倉庫，其速度繼續增長。 ClickHouse 充分利用所有可用硬件，以便盡快處理每個查詢。 Rockset 的搜索和分析引擎為實時儀表板顯示和實時應用程序提供支持。

Vertica 是市場上速度最快、可擴展性最強的高級分析數據庫。 ANSI SQL 語言是 PB 分析的理想選擇，因為它可以以閃電般的速度處理數據，同時還消除了操作開銷。大規模按需分析，三年擁有成本比雲數據倉庫替代方案低 26%-34%。您可以使用公司管理的加密密鑰按需在家中加密您的數據，也可以隨意將其設置為加密。 Greenplum Database 是一個開源的大規模並行數據平台，提供分析、機器學習和人工智能功能。該工具以閃電般的速度提供 PB 級數據量的實時數據分析。憑藉其核心設計，Druid 結合了數據倉庫、時間序列數據庫和搜索系統的思想，以實時創建高性能分析數據庫。

Apache 2 是這個項目的源代碼。企業級開源數據庫 MariaDB Platform 是該解決方案的基礎。該平台可以支持範圍廣泛的事務、分析和混合工作負載。 MariaDB 可以部署在商用硬件或公共雲中，具體取決於所使用的硬件類型。來自世界各地的學生、教師、研究人員、企業家、小型企業和跨國公司都可以加入 MonetDB 社區。我們為完全託管的 CrateDB 提供數據庫即服務。通過消除手動分片的需要，表存儲可以更輕鬆地擴展數據。

使用異地冗餘存儲將一個區域的存儲數據複製三倍。使用 Kudu 的簡單數據模型可以輕鬆移植遺留應用程序或構建新應用程序。 Parquet 允許在每列的基礎上指定壓縮方案，並且它是面向未來的，因此可以在必要時添加新的壓縮方案。顧名思義，Hypertable 旨在以其自身的方式解決可伸縮性問題。它旨在支持基於列式 DBMS InfiniDB的 OLAP 工作負載。 QikkDB在大數據和復雜多邊形操作方面的性能無可比擬。 qikkDB 數據庫構建具有以下特點：它是一個具有內存計算引擎的高性能跨平台歷史時間序列列式數據庫。

Q 是一種流式處理器和編程語言，旨在讓您實時表達自己。排序索引、位圖索引和倒排索引是可以插入的三種索引技術。 Apache 2.0 版已獲得該項目的許可。

面向列的數據庫是未來

近年來，大量的數據庫都是圍繞列設計的。因為這些數據庫以行和列的形式存儲數據，所以它們易於使用和管理。有幾種面向列的數據庫可用，包括 MariaDB、CrateDB、ClickHouse、Greenplum 數據庫、Apache Hbase、Apache Kudu、Apache Parquet、Hypertable 和 MonetDB。可以使用 NoSQL 數據庫模型在 DynamoDB 中生成文檔、圖形和柱狀數據。文檔存儲數據庫背後的公司 MongoDB 宣布發布列存儲索引，它允許開發人員在他們的應用程序中構建分析查詢。

列式數據庫示例

列式數據庫是一種將數據存儲在列而不是行中的數據庫。這種類型的數據庫通常用於數據倉庫和分析應用程序，因為它可以提供比傳統的基於行的數據庫更好的性能和可擴展性。列式數據庫的一個示例是 Apache HBase。

數據庫操作與其他數據庫的操作不同，因為列通常按行分佈信息。分析大型數據集的能力對列式數據庫特別有吸引力。近年來，使用 NoSQL 數據庫的文檔存儲越來越受歡迎。隨著越來越多的人使用圖形數據庫，圖形數據庫也變得越來越流行，因為它們可以非常精確地映射高度網絡化的數據。長期以來，一直使用列式數據庫管理系統。儘管仍有一些可用的實現，但已經開發了多個系統。對交易應用程序的訪問通常不同於對其他應用程序的訪問。與在傳統數據庫中相比，此任務在列式數據庫中的執行速度要慢得多。

為什麼面向列的數據庫越來越流行

Cassandra、MariaDB 和 CrateDB 等面向列的數據庫作為處理大量數據的應用程序的數據存儲解決方案越來越受歡迎。因為數據可以存儲在同一個表（列族）的多行數據庫中，所以更容易存儲數據並提高性能。
可以使用多種面向列的數據庫，例如 MariaDB、CrateDB、ClickHouse、Greenplum Database、Apache Hbase、Apache Kudu 和 Apache Parquet。所有這些數據庫都是開源的，並已成功用於各種應用程序。