Base de datos columnar

¿Qué es una base de datos columnar?

Las bases de datos columnar, también conocidas como bases de datos orientadas a columnas, almacenan datos en columnas en lugar de filas. Los usuarios pueden extraer información específica de columnas de la base de datos según sea necesario.

Las bases de datos columnar ofrecen ventajas únicas en varios escenarios. Muchas organizaciones dependen del software de bases de datos columnar para procesar preguntas analíticas de manera más rápida y eficiente.

Beneficios de las bases de datos columnar

Las bases de datos columnar ayudan a los desarrolladores a escanear datos. A continuación se presentan algunas de las ventajas más significativas. 

• Rendimiento: Las bases de datos columnar tienen un mejor rendimiento para consultas comúnmente utilizadas como agrupación, ordenación y agregación de puntos de datos.
• Ahorro de costos: Los desarrolladores obtienen un mejor rendimiento con hardware comparativamente menor, reduciendo los costos de almacenamiento.
• Productividad e insights mejorados: Las bases de datos columnar mejoran el rendimiento para consultas analíticas en órdenes de magnitud. Es más fácil para los desarrolladores y analistas iterar y desarrollar ideas sobre cómo usar los datos. Esto significa más productividad ya que las consultas encuentran datos en segundos. 
• Multipropósito: Junto con aplicaciones de big data, las bases de datos columnar también asisten con cubos de procesamiento analítico en línea (OLAP), almacenamiento de metadatos y análisis en tiempo real. Sobresalen en multitarea ya que pueden cargar rápidamente nuevos datos sin retrasos.
• Datos comprimibles: Los datos pueden ser altamente comprimidos en bases de datos columnar. Facilita operaciones como MIN, MAX, SUM, COUNT, etc.
• Autoindexación: Las bases de datos columnar utilizan menos espacio en disco en comparación con las bases de datos tradicionales. Como las columnas de cada clave de índice tienen diferentes índices, se reduce la cantidad de datos almacenados en el disco.

Formatos de almacenamiento de bases de datos columnar

A medida que los datos crecen, también lo hacen los gastos de procesamiento y almacenamiento. Los formatos de almacenamiento columnar son dos implementaciones separadas que definen cómo se organizan y alojan los datos. 

• Parquet es un formato de almacenamiento columnar popular, comúnmente utilizado en marcos de procesamiento de big data. Ejemplos son Apache, Hadoop y Spark.

• Apache ORC, o columna optimizada por filas (ORC), es un formato de almacenamiento columnar de alto rendimiento para marcos de procesamiento de datos. Proporciona almacenamiento eficiente, compresión y ejecución de consultas para cargas de trabajo analíticas.

Casos de uso de bases de datos columnar 

Las bases de datos columnar son mejor conocidas por su alto rendimiento y almacenamiento eficiente. Cuatro casos de uso prominentes aprovechan los beneficios específicos de las bases de datos columnar.

• Almacenamiento de datos: Dado que las bases de datos columnar funcionan eficientemente con grandes volúmenes de datos, son una opción común en entornos de almacenamiento que almacenan mucha información de múltiples fuentes. Proporciona almacenamiento a través de compresión, utilización y respuesta rápida a consultas. También es responsable de gestionar la forma en que se preservan los grandes conjuntos de datos en almacenes de datos en la nube. 

• Plataforma de análisis de big data: Las técnicas de compresión de bases de datos basadas en columnas y su capacidad para seleccionar columnas específicas lo hacen una opción relevante para análisis de big data.

• Cargas de trabajo de aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA): Ambos casos de uso requieren transformación de datos compleja e ingeniería de características. La recuperación optimizada y el rendimiento de consultas de la base de datos columnar aceleran estas operaciones. Esto significa un entrenamiento de modelos y experimentación más rápidos. Las herramientas de aprendizaje automático soportan formatos de almacenamiento, como Parquet u ORC, para proporcionar una experiencia de procesamiento consistente y eficiente. 

• Procesamiento de datos de IoT. Las bases de datos columnar también son populares en el Internet de las Cosas (IoT). Cuando los datos de IoT comprenden atributos diversos, como lecturas de sensores por dispositivo, las bases de datos columnar ayudan a reducir los requisitos de almacenamiento. Además, también soportan la evolución del esquema, lo cual es crucial en un entorno IoT dinámico.

Mejores prácticas para usar una base de datos columnar

Las bases de datos columnar ofrecen varios beneficios a sus usuarios. Sin embargo, ciertos factores deben implementarse para usar las bases de datos columnar con éxito. Aquí hay algunas de las mejores prácticas que los usuarios pueden seguir.

• Entender los datos y la carga de trabajo: Los usuarios deben conocer bien las características de los datos y las cargas de trabajo analíticas específicas. Realizar análisis sobre consultas, patrones y requisitos de rendimiento para entender qué columnas priorizar. 
• Seleccionar el formato correcto: Analizar varios formatos y características como capacidades de compresión, soporte para evolución de esquemas y soporte del ecosistema.
• Optimizar la organización y compresión: Probar técnicas de compresión para encontrar el equilibrio adecuado entre eficiencia de almacenamiento y rendimiento de consultas.
• Planificar la evolución del esquema: Planificar una evolución de datos con anticipación cuando haya una posibilidad de que el esquema de datos evolucione. Considerar el formato de almacenamiento adecuado para la evolución del esquema y diseñar nuevas estrategias para manejar cambios de esquema sin interferir con los procesos existentes. 
• Monitorear el rendimiento: Mantener un registro del tiempo de ejecución de consultas, la ingesta de datos y la utilización de almacenamiento para entender las áreas a optimizar. Revisar y ajustar configuraciones regularmente a partir de patrones de datos y cargas de trabajo en evolución. 

Base de datos columnar vs. base de datos relacional

Los sistemas de gestión de bases de datos utilizan una base de datos columnar para almacenar datos en columnas. Reduce el tiempo requerido para ejecutar una consulta y mejora el rendimiento de entrada/salida. 

Comúnmente utilizadas en análisis de datos y almacenamiento de datos, las bases de datos columnar juegan un papel significativo en la lectura y escritura de datos. Por ejemplo, una empresa registra empleados y departamentos en una serie o uno al lado del otro. Ayuda a extraer información similar ya que los datos en la columna están agrupados.

Las bases de datos relacionales registran datos en largas filas. También se conocen como bases de datos tradicionales. Por ejemplo, cuando una empresa registra a todos los empleados, se almacena en filas.

Las bases de datos relacionales y columnar se utilizan en análisis de datos y almacenamiento. Sin embargo, el usuario decide cuál emplear según sus requisitos. Ambos enfoques se utilizan en diferentes escenarios.

Aprende más sobre bases de datos relacionales y entiende por qué son populares.