Columnar Store bezieht sich im Kontext der Datenmodellierung auf eine Datenbankspeichertechnik, bei der Daten spaltenweise statt in herkömmlichen zeilenbasierten Tabellen organisiert und gespeichert werden. Diese Methode eignet sich besonders für analytische Verarbeitungs-, Berichts- und Data-Warehousing-Aufgaben, die eine schnelle Abfrage und Aggregation großer Datensätze erfordern. Spaltenspeicher sind darauf ausgelegt, die Leistung und Skalierbarkeit leseintensiver Analyse-Workloads zu optimieren und bieten zahlreiche Vorteile in Bezug auf Datenkomprimierung, Abfrageverarbeitung, Speicher-E/A-Reduzierung und In-Memory-Analysen.
Trotz ihrer Optimierung für analytische Arbeitslasten sind Spaltenspeicher nicht universell für alle Datenbankanwendungsfälle geeignet. Insbesondere sind sie möglicherweise nicht die beste Wahl für hohe Transaktionslasten, bei denen häufig einzelne Datensätze eingefügt, aktualisiert und gelöscht werden. Dennoch sind sie zu einer beliebten Wahl für eine Vielzahl von Anwendungen geworden, die komplexe Analysen beinhalten, wie etwa Echtzeit-Dashboards, Business-Intelligence-Systeme und Algorithmen für maschinelles Lernen, die große Mengen historischer Daten nutzen. Auf dem Markt gibt es verschiedene Implementierungen säulenförmiger Speichersysteme, darunter bekannte Data Warehouses wie Google BigQuery, Amazon Redshift und Snowflake sowie analyseorientierte Datenbanken wie Apache Parquet und Vertica.
Einer der Hauptvorteile eines spaltenbasierten Speichers gegenüber einer herkömmlichen zeilenbasierten relationalen Datenbank ist die Möglichkeit, ein hohes Maß an Datenkomprimierung zu erreichen. Spaltenförmig gespeicherte Daten weisen eine hohe Homogenität auf, wodurch verschiedene Komprimierungstechniken effektiver eingesetzt werden können. Dadurch wird weniger Speicherplatz benötigt, um die gleiche Datenmenge zu speichern, was zu geringeren Speicherkosten führt. Darüber hinaus führt eine bessere Komprimierung zu einem geringeren Festplatten-I/O und einer schnelleren Verarbeitung von Abfragen, da für dieselben Analysevorgänge eine geringere Datenmenge von der Festplatte gelesen werden muss.
Ein weiterer wesentlicher Vorteil der spaltenorientierten Speicherung ist die Möglichkeit, eine vektorisierte Abfrageverarbeitung durchzuführen, bei der große Datenmengen stapelweise und nicht zeilenweise verarbeitet werden. Dieser Ansatz zur Abfrageverarbeitung nutzt die SIMD-Funktionen (Single Instruction Multiple Data) moderner CPUs und ermöglicht so eine effiziente parallele Ausführung analytischer Aufgaben und kürzere Abfrageantwortzeiten, selbst für Millionen oder Milliarden von Datensätzen.
Darüber hinaus ermöglichen Spaltenspeicher eine bessere Nutzung der verfügbaren Speicherressourcen, da für eine bestimmte Abfrage nur die relevanten Spalten in den Speicher geladen werden müssen. Dieses selektive Laden von Daten trägt dazu bei, den Speicherbedarf und Cache-Fehler zu reduzieren, was zu schnelleren Datenabrufzeiten führt. Da die Daten außerdem spaltenweise komprimiert werden, ist es schneller, komprimierte Daten in den Speicher zu laden und während der Abfrageausführung eine Dekomprimierung durchzuführen, was zu erheblichen Leistungsvorteilen führt.
Säulenspeichersysteme können innerhalb der no-code Plattform AppMaster effektiv eingesetzt werden, um den analytischen Anforderungen verschiedener Anwendungen gerecht zu werden. In Verbindung mit der entsprechenden Geschäftslogik, die mit dem visuellen Business Process (BP) Designer von AppMaster erstellt wurde, können Columnar Stores beispielsweise Echtzeiteinblicke, Berichte und prädiktive Analysen für Backend-, Web- und mobile Anwendungen ermöglichen. AppMaster unterstützt die Integration mit PostgreSQL-kompatiblen Datenbanken als Primärdatenbank, was eine nahtlose Datenintegration und transparente Abfrage, Berichterstellung und Analyse von Daten in Spaltenspeichern durch offene API-Dokumentation und RESTful-API- endpoints ermöglicht.
Daher stellen Spaltenspeicher ein leistungsstarkes Mittel zur Bewältigung der Analyse- und Berichtsherausforderungen moderner Anwendungen dar und bieten zahlreiche Vorteile in Bezug auf Abfrageleistung, Skalierbarkeit und Speichereffizienz. In Verbindung mit den visuellen Datenmodellierungs- und Geschäftslogik-Designfunktionen von AppMaster können Columnar Stores es Bürgerentwicklern ermöglichen, anspruchsvolle, datengesteuerte Anwendungen zu erstellen, die Unternehmen in die Lage versetzen, fundierte Entscheidungen zu treffen, die durch Echtzeitanalysen riesiger Datenmengen gestützt werden. Das Erkennen des Potenzials von Columnar Stores im Kontext der Datenmodellierung hilft Unternehmen und Anwendungsentwicklern, fundierte Entscheidungen hinsichtlich der für ihre Anwendungsfälle optimierten Speicherarchitekturen zu treffen und die Leistungsvorteile dieser Systeme zu nutzen.
