Base de données en colonnes

Qu'est-ce qu'une base de données en colonnes ?

Les bases de données en colonnes, également appelées bases de données orientées colonnes, stockent les données en colonnes plutôt qu'en lignes. Les utilisateurs peuvent extraire des informations spécifiques de colonnes de la base de données selon leurs besoins.

Les bases de données en colonnes offrent des avantages uniques dans divers scénarios. De nombreuses organisations s'appuient sur des logiciels de bases de données en colonnes pour traiter les questions analytiques plus rapidement et plus efficacement.

Avantages des bases de données en colonnes

Les bases de données en colonnes aident les développeurs à parcourir les données. Voici quelques avantages significatifs. 

• Performance : Les bases de données en colonnes offrent de meilleures performances pour les requêtes couramment utilisées comme le regroupement, le tri et l'agrégation de points de données.
• Économies de coûts : Les développeurs obtiennent de meilleures performances avec relativement moins de matériel, réduisant ainsi les coûts de stockage.
• Productivité et insights améliorés : Les bases de données en colonnes améliorent les performances pour les requêtes analytiques de plusieurs ordres de grandeur. Il est plus facile pour les développeurs et les analystes d'itérer et de développer des idées sur l'utilisation des données. Cela signifie plus de productivité car les requêtes trouvent les données en quelques secondes. 
• Polyvalence : En plus des applications de big data, les bases de données en colonnes assistent également le traitement analytique en ligne (OLAP), le stockage de métadonnées et l'analyse en temps réel. Elles excellent dans le multitâche car elles peuvent charger rapidement de nouvelles données sans décalages.
• Données compressibles : Les données peuvent être fortement compressées dans les bases de données en colonnes. Cela facilite les opérations telles que MIN, MAX, SUM, COUNT, etc.
• Auto-indexation : Les bases de données en colonnes utilisent moins d'espace disque par rapport aux bases de données traditionnelles. Comme les colonnes de chaque clé d'index ont des indices différents, cela réduit la quantité de données stockées sur le disque.

Formats de stockage des bases de données en colonnes

À mesure que les données augmentent, les dépenses de traitement et de stockage augmentent également. Les formats de stockage en colonnes sont deux implémentations distinctes définissant comment les données sont organisées et hébergées. 

• Parquet est un format de stockage en colonnes populaire, couramment utilisé dans les cadres de traitement de big data. Des exemples incluent Apache, Hadoop et Spark.

• Apache ORC, ou Optimized Row Columnar (ORC), est un format de stockage en colonnes haute performance pour les cadres de traitement de données. Il offre un stockage, une compression et une exécution de requêtes efficaces pour les charges de travail analytiques.

Cas d'utilisation des bases de données en colonnes 

Les bases de données en colonnes sont surtout connues pour leurs hautes performances et leur stockage efficace. Quatre cas d'utilisation importants tirent parti des avantages spécifiques des bases de données en colonnes.

• Entrepôt de données : Étant donné que les bases de données en colonnes fonctionnent efficacement sur de grands volumes de données, elles sont un choix courant dans les environnements d'entreposage qui stockent beaucoup d'informations provenant de plusieurs sources. Elles offrent un stockage grâce à la compression, l'utilisation et une réponse rapide aux requêtes. Elles sont également responsables de la gestion de la manière dont les grands ensembles de données dans les entrepôts de données cloud sont préservés. 

• Plateforme d'analyse de big data : Les techniques de compression des bases de données en colonnes et leur capacité à sélectionner des colonnes ciblées en font un choix pertinent pour l'analyse de big data.

• Charges de travail d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle (IA) : Ces deux cas d'utilisation nécessitent des transformations de données complexes et de l'ingénierie des caractéristiques. L'optimisation de la récupération et des performances des requêtes des bases de données en colonnes accélère ces opérations. Cela signifie un entraînement et une expérimentation de modèles plus rapides. Les outils d'apprentissage automatique prennent en charge les formats de stockage, tels que Parquet ou ORC, pour offrir une expérience de traitement cohérente et efficace. 

• Traitement des données IoT. Les bases de données en colonnes sont également populaires dans l'Internet des objets (IoT). Lorsque les données IoT comprennent des attributs divers, tels que les lectures de capteurs par appareil, les bases de données en colonnes aident à réduire les besoins de stockage. De plus, elles prennent également en charge l'évolution des schémas, ce qui est crucial dans un environnement IoT dynamique.

Meilleures pratiques pour utiliser une base de données en colonnes

Les bases de données en colonnes offrent plusieurs avantages à leurs utilisateurs. Cependant, certains facteurs doivent être mis en œuvre pour utiliser les bases de données en colonnes avec succès. Voici quelques-unes des meilleures pratiques que les utilisateurs peuvent suivre.

• Comprendre les données et la charge de travail : Les utilisateurs doivent bien connaître les caractéristiques des données et les charges de travail analytiques spécifiques. Effectuez une analyse des requêtes, des modèles et des exigences de performance pour comprendre quelles colonnes prioriser. 
• Sélectionner le bon format : Analysez divers formats et fonctionnalités telles que les capacités de compression, le support de l'évolution des schémas et le support de l'écosystème.
• Optimiser l'organisation et la compression : Testez les techniques de compression pour trouver le bon équilibre entre l'efficacité du stockage et la performance des requêtes.
• Planifier l'évolution des schémas : Planifiez à l'avance une évolution des données lorsqu'il y a une chance que le schéma des données évolue. Considérez le format de stockage approprié pour l'évolution des schémas et concevez de nouvelles stratégies pour gérer les changements de schéma sans interférer avec les processus existants. 
• Surveiller la performance : Tenez un registre du temps d'exécution des requêtes, de l'ingestion des données et de l'utilisation du stockage pour comprendre les domaines à optimiser. Examinez et ajustez régulièrement les configurations en fonction de l'évolution des données et des modèles de charge de travail. 

Base de données en colonnes vs. base de données relationnelle

Les systèmes de gestion de bases de données utilisent une base de données en colonnes pour stocker les données en colonnes. Cela réduit le temps nécessaire pour exécuter une requête et améliore la performance des entrées/sorties. 

Couramment utilisées dans l'analyse de données et l'entreposage de données, les bases de données en colonnes jouent un rôle important dans la lecture et l'écriture de données. Par exemple, une entreprise enregistre les employés et les départements en série ou l'un à côté de l'autre. Cela aide à extraire des informations similaires car les données dans la colonne sont regroupées.

Les bases de données relationnelles enregistrent les données en longues lignes. Elles sont également connues sous le nom de bases de données traditionnelles. Par exemple, lorsqu'une entreprise enregistre tous les employés, cela est stocké en lignes.

Les bases de données relationnelles et en colonnes sont utilisées dans l'analyse de données et l'entreposage. Cependant, l'utilisateur décide laquelle employer en fonction de ses besoins. Les deux approches sont utilisées dans différents scénarios.

En savoir plus sur les bases de données relationnelles et comprendre pourquoi elles sont populaires.