Spaltendatenbank

Was ist eine spaltenorientierte Datenbank?

Spaltenorientierte Datenbanken, auch als spaltenbasierte Datenbanken bekannt, speichern Daten in Spalten anstatt in Zeilen. Benutzer können bei Bedarf spezifische Spalteninformationen aus der Datenbank abrufen.

Spaltenorientierte Datenbanken bieten in verschiedenen Szenarien einzigartige Vorteile. Viele Organisationen verlassen sich auf Software für spaltenorientierte Datenbanken, um analytische Fragen schneller und effizienter zu verarbeiten.

Vorteile von spaltenorientierten Datenbanken

Spaltenorientierte Datenbanken helfen Entwicklern, Daten zu durchsuchen. Nachfolgend sind einige der bedeutendsten Vorteile aufgeführt. 

• Leistung: Spaltenorientierte Datenbanken bieten eine bessere Leistung für häufig verwendete Abfragen wie Gruppierung, Sortierung und Aggregation von Datenpunkten.
• Kosteneinsparungen: Entwickler erzielen eine bessere Leistung mit vergleichsweise weniger Hardware, was die Speicherkosten senkt.
• Verbesserte Produktivität und Erkenntnisse: Spaltenorientierte Datenbanken verbessern die Leistung für analytische Abfragen um Größenordnungen. Es ist einfacher für Entwickler und Analysten, Ideen zu entwickeln, wie die Daten genutzt werden können. Das bedeutet mehr Produktivität, da Abfragen Daten in Sekunden finden. 
• Vielseitigkeit: Neben Big-Data-Anwendungen unterstützen spaltenorientierte Datenbanken auch Online Analytical Processing (OLAP) Cubes, die Speicherung von Metadaten und Echtzeitanalysen. Sie sind Multitasking-fähig, da sie neue Daten schnell ohne Verzögerungen laden können.
• Komprimierbare Daten: Daten können in spaltenorientierten Datenbanken stark komprimiert werden. Dies erleichtert Operationen wie MIN, MAX, SUM, COUNT usw.
• Selbstindizierung: Spaltenorientierte Datenbanken verwenden weniger Speicherplatz im Vergleich zu traditionellen Datenbanken. Da die Spalten jedes Indexschlüssels unterschiedliche Indizes haben, wird die Menge der auf der Festplatte gespeicherten Daten reduziert.

Speicherformate von spaltenorientierten Datenbanken

Mit dem Wachstum der Daten steigen auch die Verarbeitungs- und Speicherkosten. Spaltenorientierte Speicherformate sind zwei separate Implementierungen, die definieren, wie Daten organisiert und gespeichert werden. 

• Parquet ist ein beliebtes spaltenorientiertes Speicherformat, das häufig in Big-Data-Verarbeitungsframeworks verwendet wird. Beispiele sind Apache, Hadoop und Spark.

• Apache ORC, oder optimiertes zeilenbasiertes Spaltenformat (ORC), ist ein leistungsstarkes spaltenorientiertes Speicherformat für Datenverarbeitungsframeworks. Es bietet effiziente Speicherung, Komprimierung und Ausführung von Abfragen für analytische Workloads.

Anwendungsfälle von spaltenorientierten Datenbanken 

Spaltenorientierte Datenbanken sind bekannt für ihre hohe Leistung und effiziente Speicherung. Vier prominente Anwendungsfälle nutzen die spezifischen Vorteile der spaltenorientierten Datenbanken.

• Datenlagerung: Da spaltenorientierte Datenbanken effizient mit großen Datenmengen arbeiten, sind sie eine häufige Wahl in Lagerumgebungen, die viele Informationen aus mehreren Quellen speichern. Sie bieten Speicherung durch Komprimierung, Nutzung und schnellere Abfrageantworten. Sie sind auch verantwortlich für die Verwaltung der Art und Weise, wie große Datensätze in Cloud-Datenlagern erhalten bleiben. 

• Big-Data-Analyseplattform: Die Komprimierungstechniken von spaltenbasierten Datenbanken und ihre Fähigkeit, gezielte Spalten auszuwählen, machen sie zu einer relevanten Wahl für Big-Data-Analysen.

• Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) Workloads: Beide Anwendungsfälle erfordern komplexe Datenumwandlung und Feature-Engineering. Die optimierte Abfrage- und Abfrageleistung der spaltenorientierten Datenbank beschleunigt diese Operationen. Dies bedeutet schnelleres Modelltraining und Experimente. Maschinelle Lernwerkzeuge unterstützen Speicherformate wie Parquet oder ORC, um eine konsistente und effiziente Verarbeitungserfahrung zu bieten. 

• IoT-Datenverarbeitung. Spaltenorientierte Datenbanken sind auch im Internet der Dinge (IoT) beliebt. Wenn IoT-Daten unterschiedliche Attribute umfassen, wie z.B. Sensormessungen pro Gerät, helfen spaltenorientierte Datenbanken, den Speicherbedarf zu reduzieren. Darüber hinaus unterstützen sie auch die Schemaentwicklung, was in einer dynamischen IoT-Umgebung entscheidend ist.

Best Practices für die Verwendung einer spaltenorientierten Datenbank

Spaltenorientierte Datenbanken bieten ihren Benutzern mehrere Vorteile. Es müssen jedoch bestimmte Faktoren implementiert werden, um spaltenorientierte Datenbanken erfolgreich zu nutzen. Hier sind einige der Best Practices, die Benutzer befolgen können.

• Verstehen Sie Daten und Workload: Benutzer müssen die Datenmerkmale und spezifischen analytischen Workloads gut kennen. Führen Sie Analysen zu Abfragen, Mustern und Leistungsanforderungen durch, um zu verstehen, welche Spalten priorisiert werden sollen. 
• Wählen Sie das richtige Format: Analysieren Sie verschiedene Formate und Funktionen wie Komprimierungsfähigkeiten, Unterstützung der Schemaentwicklung und Unterstützung des Ökosystems.
• Optimieren Sie Organisation und Komprimierung: Testen Sie Komprimierungstechniken, um das richtige Gleichgewicht zwischen Speichereffizienz und Abfrageleistung zu finden.
• Planen Sie die Schemaentwicklung: Planen Sie im Voraus eine Datenentwicklung, wenn die Möglichkeit besteht, dass sich das Datenschema entwickelt. Berücksichtigen Sie das richtige Speicherformat für die Schemaentwicklung und entwerfen Sie neue Strategien, um Schemaänderungen zu handhaben, ohne die bestehenden Prozesse zu stören. 
• Überwachen Sie die Leistung: Führen Sie Aufzeichnungen über die Abfrageausführungszeit, die Datenaufnahme und die Speichernutzung, um die zu optimierenden Bereiche zu verstehen. Überprüfen und optimieren Sie regelmäßig Konfigurationen basierend auf sich entwickelnden Daten- und Workload-Mustern. 

Spaltenorientierte Datenbank vs. relationale Datenbank

Datenbankmanagementsysteme verwenden eine spaltenorientierte Datenbank, um Daten in Spalten zu speichern. Dies reduziert die Zeit, die benötigt wird, um eine Abfrage abzurufen, und verbessert die Leistung von Ein-/Ausgaben. 

Häufig in der Datenanalyse und Datenlagerung verwendet, spielen spaltenorientierte Datenbanken eine bedeutende Rolle beim Lesen und Schreiben von Daten. Zum Beispiel zeichnet ein Unternehmen Mitarbeiter und Abteilungen in einer Serie oder nebeneinander auf. Es hilft, ähnliche Informationen zu extrahieren, da die Daten in der Spalte gruppiert sind.

Relationale Datenbanken zeichnen Daten in langen Zeilen auf. Sie sind auch als traditionelle Datenbanken bekannt. Zum Beispiel, wenn ein Unternehmen alle Mitarbeiter aufzeichnet, wird es in Zeilen gespeichert.

Relationale und spaltenorientierte Datenbanken werden in der Datenanalyse und Datenlagerung verwendet. Der Benutzer entscheidet jedoch, welche er basierend auf seinen Anforderungen einsetzt. Beide Ansätze werden in verschiedenen Szenarien verwendet.

Erfahren Sie mehr über relationale Datenbanken und verstehen Sie, warum sie beliebt sind.